Novomics

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大数据分析, 还有 novomics

随着第四次产业革命的到来,数据建模(modeling)和图案化技术(patterning)也成了高度化,超过了只利用单纯输入与输出功能的现有数据的基础服务,以big-data mining为基础,提供知识基础形态的信息与体现服务成为了可能。

基因分子诊断技术开发的核心是用分析及算法化生物大数据,而nProfiler® 1 Stomach Cancer Assay正是利用世界性信赖高,而且已被认证的多数图案化技术分析方法开发而成的。

特别是在研究开发里面,使用了人工智能范畴的机器学习和Representation学习分析技法。 代表性使用的是Representation学习与深度学习的方法, 使用非负矩阵分解(NMF), 加权基因共表达网络分析(WGCNA),4个基因分析(GSA),GOEA,阶层性clustering等分析技法,从而发掘了胃癌预后预测的主要靶向基因(identifier)。

非负矩阵分解方法(NMF)

加权基因共表达网络分析(WGCNA)

即,Conserved module之间的 Connectivity分析,胃癌的生物学性的特征(GC Signatures)与胃癌亚型组(GC Subtypes)之间的相互关系(Correlation)分析, 为了实现Probe Stability,在其他测定平台和其他样本中进行实验,还进行了像癌症特征的异质性实验(Heterogeneity Test)等,用生物大数据知识基础分析过程的实验。因此,对所发掘出的胃癌代表性遗传基因表达特征与预后及抗癌剂生存意义之间的差异进行了相关的分析,并且开发出了能提供胃癌的预后预测技术。