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機器學習-大數據整合挖掘服務

2019-05-22點擊122次
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高通量組學技術為在全基因組水平上繪制高分辨率的基因組變異、轉錄調控、DNA甲基化、組蛋白修飾等研究提供了前所未有的機遇。這些技術徹底改變了傳統基因組學的研究方法, 產生了海量的多組學數據,然而,如何與臨床大數據整合并有效地進行Data Mining仍然是一個巨大的挑戰。

歷經10年科研服務,伯豪生物整合多個平臺成立AI團隊,提供實驗設計,樣本處理,高通量篩選,定量驗證,和基于機器學習算法的基因與臨床大數據整合挖掘服務。為疾病預防、診斷、分型、用藥、預后、康復提供更精準的研究模式。

應用方向:

◆ 生物標志物開發
◆ 多組學整合分子特征譜
◆ 疾病風險預測模型
◆ 基于知識庫的數據解讀


伯豪優勢:

◆ 基因+臨床數據的整合能力
◆ 復雜數據的降維和特征選擇
◆ 科學的算法篩選和評估體系


機器學習算法:


如您欲了解更多相關分析思路,請簡要參考一下文章:

JCO:伯豪生物助力樊嘉院士團隊基因芯片篩選發現異性肝癌血清血漿mi-croRNA生物標志物


JCO:伯豪生物助力元云飛主任團隊發現可預測早期肝癌術后復發的甲基化標志物


Narure Communications:伯豪生物多組學分析助力王紅陽院士解析與肝癌發生或轉移相關的lncRNA


Lacent Oncology: 伯豪生物助力馬駿教授團隊發現預測鼻咽癌遠處轉移分子標志物




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