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这些努力必将引领数据探索和分析的创新
发布者:佚名                      来源:未知            点击率:次             更新日期:2020-11-16 11:54

通过royyuru及其同事开发的复杂的肿瘤研究过程,患者的测序数据将被传输到沃森系统,然后将数据与已发布 国家癌症中心交流数据库, 还有药库。他和ibm的同事正在使用大型计算机来处理这些文章,总结文章中的发现与疾病之间的关系。

今年的《美国人类人类遗传学》(American Human Human Genetics, ashg),会议发言人说:基因组学在个性化医学领域具有广阔的前景。全球基因组与健康联盟(由Google组成, BGI基因加拿大基因组研究中心, 美国国立卫生研究院(惠康遗传学)正在开发一种标准形式的数据共享。“他说,解决这个问题的关键是,全面处理这些已发表的研究, 客观而迅速。

ibm的ajayroyyuru在会议上指出,每年发表约6000-10000条与癌症相关的文章,面对如此多的文章,即使研究人员或医生及时跟进,无法完成如此大量的阅读。

(原标题:谷歌, 华大基因 等等, 共同构建临床遗传数据共享平台)。此外,Royyuru还表示,沃森系统还可以记录患者选择的医疗计划。以及患者对手术的临床反应。royyuru说,整个分析过程和输出报告大约需要10分钟。

现在越来越多的人在进行基因组测序,因此, Google的David Glazer在会议上提出:“我们应该如何将大数据转换应用于各个领域?”

除了沃森系统,计算机科学支持的其他数据处理技术也可以用于分析基因组数据。 格雷泽指出,Google在大数据处理方面拥有丰富的经验,E.G, youtube网站每分钟更新100个小时的视频,gmail用户数量是美国博士学位数量的150倍。沃森系统还可以提供选择各种医疗解决方案的原因,此信息可以在专家研讨会中用作参考。

基因组学正在掀起数据风暴,不仅是测序平台的创新,关于基因突变和疾病之间联系的研究也已经出现。

现在, ibm使用此过程作为原型,与纽约基因组中心合作,并计划明年测试。通过对比,沃森系统输出疾病概念模型,并给出一些治疗方案。同时,一些研究人员正在努力建立标准,促进临床和组学数据的共享。基因组学向医学应用的转化主要依靠大数据分析。此外,他还说,因果关系必须明确表达。

格雷泽说,不断发现研究中的问题是创新的唯一途径。分析这些第一步,000个数据是要建立一个矩阵,此过程占用60台八核计算机,花了两个小时。格雷泽认为,这些努力必将导致数据探索和分析方面的创新。Royyuru认为“这个问题需要紧急解决。Glazer和他的同事使用了1,000个基因组数据来测试其数据分析系统(类似于dremel和bigquery系统)。此外,他说,从基因组的个性化医疗应用的当前“手动”到“工厂”的转变需要建立标准

 
 

 

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