【佳學基因檢測】基因解碼提升腫瘤肺癌反復風險基因檢測的大數(shù)據(jù)處理策略

肺癌治療后會不會反復和轉(zhuǎn)移？

腫瘤的基因檢測從肺癌風險基因檢測，進一步提升到臨床的實際應用。目前腫瘤基因檢測進入到檢測基因的數(shù)量、獲取樣品的方式以及高通量NGS測序 數(shù)據(jù)的質(zhì)量。佳學基因在質(zhì)量控制體系標準制定過程中，認識到這一系列措施的重要性并將其解剖細化到操作細節(jié)中，通過實驗生產(chǎn)過程和產(chǎn)品設計考核將基因測序的質(zhì)量和信息量拿入標準細節(jié)。與其他基因檢測機構(gòu)不同的是，佳學基因同時重視基因信息的分析、解碼和整合應用。這一基因信息科技的先進理念賦予佳學基因以判斷肺癌等腫瘤反復風險的能力，并且持續(xù)不斷地提升肺癌復、轉(zhuǎn)移風險基因檢測的大數(shù)據(jù)處理策略。

肺癌反復風險基因檢測智能算法應用實例

上圖顯示佳學基因肺癌轉(zhuǎn)移風險基因鑒定的人工智能算法示意圖，該算法采用S-PrediXcan基因型肺癌轉(zhuǎn)移能力的共定位狀態(tài)。采用三元圖顯示，表示COLOC中各種配置的概率。該圖方便地約束了這些值，使得概率之和為1。水平線上的所有點具有相同的“共定位”GWAS和eQTL信號（P4）概率，平行于三角形右側(cè)（NW至SE）線上的點具有相同的“獨立信號”（P3）概率，平行于三角形左側(cè)（NE至SW）的線對應于常數(shù)P0+P1+P2。藍色的頂部子三角形對應于高共定位概率（P4 > 0.5），左下角橙色子三角形對應獨立信號的概率（P3 > 0.5），右下角平行四邊形對應的基因沒有足夠的能力明確或者是否定共定位關(guān)系。其他圖形顯示部分顯示了COLOC概率的三元圖，并將S-PrediXcan高度表型結(jié)果與密度表型結(jié)果進行疊加。

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