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多组学数据整合分析和应用研究综述
被引量：
14
1
作者
钟雅婷
林艳梅
+2 位作者
陈定甲
彭昱忠
曾远鹏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第23期1-17,共17页
随着组学新测序技术的不断涌现和推广,产生了大量的组学数据,这些数据对人们深入研究和揭示生命奥秘有着极重要的意义。利用多组学数据整合技术分析生命科学问题可获得更丰富更全面的生命系统相关信息,已成为研究者探索生命机制的新方...
随着组学新测序技术的不断涌现和推广,产生了大量的组学数据,这些数据对人们深入研究和揭示生命奥秘有着极重要的意义。利用多组学数据整合技术分析生命科学问题可获得更丰富更全面的生命系统相关信息,已成为研究者探索生命机制的新方向。介绍了多组学数据整合分析的研究背景和研究意义,综述了近年来多组学数据整合分析的方法和相关领域的应用研究,探讨了多组学数据整合分析方法当前所存在的问题以及未来展望。
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关键词
多
组
学
数据
组学数据分析
生物信息
数据
整合
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职称材料
多组学数据驱动的机器学习模型在乳腺癌生存及治疗响应预测中的应用
被引量：
3
2
作者
章子怡
王棨临
+4 位作者
张俊有
段迎迎
刘家欣
刘赵硕
李春燕
《遗传》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期820-832,共13页
乳腺癌的高度异质性导致其治疗及预后评估较为复杂。治疗方案的选择受到肿瘤亚型、病变分级、基因型等多种因素的影响,因此需要制定个体化治疗策略。患者的预后效果因病情不同而产生显著差异。作为人工智能的一个重要分支,机器学习能高...
乳腺癌的高度异质性导致其治疗及预后评估较为复杂。治疗方案的选择受到肿瘤亚型、病变分级、基因型等多种因素的影响,因此需要制定个体化治疗策略。患者的预后效果因病情不同而产生显著差异。作为人工智能的一个重要分支,机器学习能高效处理海量数据,并实现决策过程的自动化。机器学习方法的引入将为乳腺癌治疗的选择和预后评估提供新的解决方案。在癌症治疗领域,传统方法预测生存与治疗效果往往依赖于单一或少量的生物标志物,难以全面捕捉复杂的生物学过程。机器学习通过分析患者的多组学数据以及它们在疾病发生发展过程中复杂的变化趋势,预测患者的生存和治疗响应效果,从而选择适合的治疗措施,实施早期干预,改善患者的治疗效果。本文首先介绍了常用的机器学习方法,在此基础上分别从评估生存情况和预测治疗效果这两方面展开,详细分析了机器学习在乳腺癌患者生存预测及预后领域中的应用,以期为乳腺癌患者提供精准医疗治疗策略,提高治疗效果和生存质量。
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关键词
乳腺癌
机器
学
习
多
组
学
数据
整合
分析
生存预测
治疗响应
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职称材料
影像组学在脑胶质瘤中的研究进展
被引量：
7
3
作者
陈绪珠
马军
《磁共振成像》
CAS
CSCD
2018年第10期721-724,共4页
影像组学可以将医学影像学数据分析、提炼和量化,从而实现对肿瘤的分子(基因)病理、临床生物学行为的深入了解,进而指导治疗和判断患者预后。笔者就影像组学在脑胶质瘤的应用现状和未来发展进行论述。
关键词
影像
组
学
可以将医
学
影像
学
数据
分析
、提炼和量化
从而实现对肿瘤的分子(基因)病理、临床生物
学
行为的深入了解
进而指导治疗和判断患者预后.笔者就影像
组
学
在脑胶质瘤的应用现状和未来发展进行论述.[关键词]影像
组
学
神经胶质瘤
磁共振成像
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职称材料
题名
多组学数据整合分析和应用研究综述
被引量：
14
1
作者
钟雅婷
林艳梅
陈定甲
彭昱忠
曾远鹏
机构
南宁师范大学计算机与信息工程学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第23期1-17,共17页
基金
国家自然科学基金(62006051,61562008)
广西八桂学者项目(BGC2017001)。
文摘
随着组学新测序技术的不断涌现和推广,产生了大量的组学数据,这些数据对人们深入研究和揭示生命奥秘有着极重要的意义。利用多组学数据整合技术分析生命科学问题可获得更丰富更全面的生命系统相关信息,已成为研究者探索生命机制的新方向。介绍了多组学数据整合分析的研究背景和研究意义,综述了近年来多组学数据整合分析的方法和相关领域的应用研究,探讨了多组学数据整合分析方法当前所存在的问题以及未来展望。
关键词
多
组
学
数据
组学数据分析
生物信息
数据
整合
Keywords
multi-omics data
omics data analysis
biological information
data integration
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
多组学数据驱动的机器学习模型在乳腺癌生存及治疗响应预测中的应用
被引量：
3
2
作者
章子怡
王棨临
张俊有
段迎迎
刘家欣
刘赵硕
李春燕
机构
北京航空航天大学
北京航空航天大学
北京航空航天大学
北京航空航天大学
出处
《遗传》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期820-832,共13页
基金
国家自然科学基金项目(编号:32270610,31801094,82072499)
北京航空航天大学青年科学家创新团队支持计划(编号:YWF-21-BJ-J-T105)资助。
文摘
乳腺癌的高度异质性导致其治疗及预后评估较为复杂。治疗方案的选择受到肿瘤亚型、病变分级、基因型等多种因素的影响,因此需要制定个体化治疗策略。患者的预后效果因病情不同而产生显著差异。作为人工智能的一个重要分支,机器学习能高效处理海量数据,并实现决策过程的自动化。机器学习方法的引入将为乳腺癌治疗的选择和预后评估提供新的解决方案。在癌症治疗领域,传统方法预测生存与治疗效果往往依赖于单一或少量的生物标志物,难以全面捕捉复杂的生物学过程。机器学习通过分析患者的多组学数据以及它们在疾病发生发展过程中复杂的变化趋势,预测患者的生存和治疗响应效果,从而选择适合的治疗措施,实施早期干预,改善患者的治疗效果。本文首先介绍了常用的机器学习方法,在此基础上分别从评估生存情况和预测治疗效果这两方面展开,详细分析了机器学习在乳腺癌患者生存预测及预后领域中的应用,以期为乳腺癌患者提供精准医疗治疗策略,提高治疗效果和生存质量。
关键词
乳腺癌
机器
学
习
多
组
学
数据
整合
分析
生存预测
治疗响应
Keywords
breast cancer
machine learning
multi-omics data analysis
survival prediction
treatment response
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
影像组学在脑胶质瘤中的研究进展
被引量：
7
3
作者
陈绪珠
马军
机构
首都医科大学附属北京天坛医院放射科
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
2018年第10期721-724,共4页
基金
国家自然科学基金(编号:81772005
61771325)
北京市卫生系统高层次卫生技术人才培养计划(编号:2015-3-042)~~
文摘
影像组学可以将医学影像学数据分析、提炼和量化,从而实现对肿瘤的分子(基因)病理、临床生物学行为的深入了解,进而指导治疗和判断患者预后。笔者就影像组学在脑胶质瘤的应用现状和未来发展进行论述。
关键词
影像
组
学
可以将医
学
影像
学
数据
分析
、提炼和量化
从而实现对肿瘤的分子(基因)病理、临床生物
学
行为的深入了解
进而指导治疗和判断患者预后.笔者就影像
组
学
在脑胶质瘤的应用现状和未来发展进行论述.[关键词]影像
组
学
神经胶质瘤
磁共振成像
Keywords
Radiomics
Glioma
Magnetic resonance imaging
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多组学数据整合分析和应用研究综述
钟雅婷
林艳梅
陈定甲
彭昱忠
曾远鹏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多组学数据驱动的机器学习模型在乳腺癌生存及治疗响应预测中的应用
章子怡
王棨临
张俊有
段迎迎
刘家欣
刘赵硕
李春燕
《遗传》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
影像组学在脑胶质瘤中的研究进展
陈绪珠
马军
《磁共振成像》
CAS
CSCD
2018
7
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职称材料
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