项目名称: 癌症基因组测序分析鉴定驱动基因及其路径的方法研究

项目编号: No.31401125

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 生物科学

项目作者: 陆燕

作者单位: 浙江大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 所有癌症都源自于体内肿瘤细胞的DNA序列异常,但并不是癌症基因组中所有体细胞突变都参与了癌症发展,只有极少数突变是促使正常细胞向癌细胞发展所必需的,即驱动突变。这些突变有望成为药物靶点和应用于个性化的基因靶向癌症治疗。目前癌症基因组测序领域面临的一个重大挑战就是如何从癌症基因组中存在的大量突变中筛选出驱动基因。本研究是基于我们最近研制的鉴定驱动基因和代谢路径的统计算法和生物信息学工具DrGaP(Driver Genes and Pathways)的基础上,针对两个潜在问题做重要的改进:非沉默突变的不同功能性后果和癌突变的异质性。开发其相应的分析驱动突变的生物信息学软件和相应的技术分析平台,并将该平台应用于分析TCGA(The Cancer Genome Atlas)大规模外显子测序数据,挖掘各种癌症的驱动基因。本项目的完成将对癌症基因组分析与改善公共健康的目标产生重大影响。

中文关键词: 驱动基因;机器学习;DriverML;癌症;测序

英文摘要: Cancers are caused by the accumulation of genomic alterations. Driver mutations are required for the cancer phenotype, whereas passenger mutations are irrelevant to tumor development and accumulate through DNA replication. A major challenge facing the fie

英文关键词: Driver gene;machine learning;DriverML;cancer;sequencing

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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