基于医疗健康大数据的癌症辅助诊断
项目概况
- 1.转移转化的成果名称：基于医疗健康大数据的癌症辅助诊断。 2.简介：大部分癌症难以早期诊断，确诊时通常为中晚期。随着近 几年生物医学大数据的快速增长，基于医疗健康大数据的癌症辅助诊断将提高诊断效率，便于早期准确诊断癌症。该成果将基于生物 计算的理论与人工智能技术，开展癌症早期诊断研究。1）研究 情况：提出了多种基于多组学数据集成框架的癌症亚型鉴别方法，能够更好的利用癌症突变数据的信息，为癌症亚型分析提供了更好的研究思路。在乳腺浸润性癌、结肠腺癌、肺鳞癌、肾透明细胞癌 这四个癌症数据集上（每个数据集包括mRNA表达数据，miRNA表 达数据，DNA甲基化数据，基因突变数据以及蛋白质相互作用网络数据）运用所提方法得到的分析结果表明，所得癌症亚型在生存时间上有着显著性的差异。针对乳腺浸润性癌做了进一步的分析，结果表明不同乳腺浸润性癌亚型在基因突变频率、癌症驱动基因、生物通路以及网络模块表现各异。2）研究情况：提出了一种基于混合表达的重叠社团检测算法，实验表明与现有流行的重叠社团算法相比，该算法不仅能得到更好的社团划分，同时拥有较低的计算代价。提出一种基于弱团结构的“团渗透”检测算法，实验表明与现有的其他基于“团渗透”的重叠社团检测算法相比，该算法能够利用复杂网络中的弱团结构识别出更精确的社团结构，同时还拥有更高的计算效率。3）研究情况：设计了一种基于基因以及基因序对的特征选择方法。通过计算基因及基因序对与类别变量间的相关性，选择了与类别相关性较强的基因及基因序对；消除了所得基因及基因序对中的冗余特征；在所得特征子集的基础上，选择了使得分类效果最优的特征集合。该算法能够有效地选择特征，使得分类达到良好的效果。以上三个研究的应用领域：癌症早期诊断
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