【佳學(xué)基因檢測(cè)】基因解碼提升腫瘤肺癌反復(fù)風(fēng)險(xiǎn)基因檢測(cè)的大數(shù)據(jù)處理策略

肺癌治療后會(huì)不會(huì)反復(fù)和轉(zhuǎn)移？

腫瘤的基因檢測(cè)從肺癌風(fēng)險(xiǎn)基因檢測(cè)，進(jìn)一步提升到臨床的實(shí)際應(yīng)用。目前腫瘤基因檢測(cè)進(jìn)入到檢測(cè)基因的數(shù)量、獲取樣品的方式以及高通量NGS測(cè)序 數(shù)據(jù)的質(zhì)量。佳學(xué)基因在質(zhì)量控制體系標(biāo)準(zhǔn)制定過程中，認(rèn)識(shí)到這一系列措施的重要性并將其解剖細(xì)化到操作細(xì)節(jié)中，通過實(shí)驗(yàn)生產(chǎn)過程和產(chǎn)品設(shè)計(jì)考核將基因測(cè)序的質(zhì)量和信息量拿入標(biāo)準(zhǔn)細(xì)節(jié)。與其他基因檢測(cè)機(jī)構(gòu)不同的是，佳學(xué)基因同時(shí)重視基因信息的分析、解碼和整合應(yīng)用。這一基因信息科技的先進(jìn)理念賦予佳學(xué)基因以判斷肺癌等腫瘤反復(fù)風(fēng)險(xiǎn)的能力，并且持續(xù)不斷地提升肺癌復(fù)、轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)基因檢測(cè)的大數(shù)據(jù)處理策略。

肺癌反復(fù)風(fēng)險(xiǎn)基因檢測(cè)智能算法應(yīng)用實(shí)例

上圖顯示佳學(xué)基因肺癌轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)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(diǎn)具有相同的“共定位”GWAS和eQTL信號(hào)（P4）概率，平行于三角形右側(cè)（NW至SE）線上的點(diǎn)具有相同的“獨(dú)立信號(hào)”（P3）概率，平行于三角形左側(cè)（NE至SW）的線對(duì)應(yīng)于常數(shù)P0+P1+P2。藍(lán)色的頂部子三角形對(duì)應(yīng)于高共定位概率（P4 > 0.5），左下角橙色子三角形對(duì)應(yīng)獨(dú)立信號(hào)的概率（P3 > 0.5），右下角平行四邊形對(duì)應(yīng)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(jìn)行疊加。