【佳學(xué)基因檢測】基因解碼提升腫瘤肺癌反復(fù)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(fù)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(yīng)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(xué)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(shè)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(xué)基因同時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理念賦予佳學(xué)基因以判斷肺癌等腫瘤反復(fù)風險的能力，并且持續(xù)不斷地提升肺癌復(fù)、轉(zhuǎn)移風險基因檢測的大數(shù)據(jù)處理策略。

肺癌反復(fù)風險基因檢測智能算法應(yīng)用實例

上圖顯示佳學(xué)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(yīng)于常數(shù)P0+P1+P2。藍色的頂部子三角形對應(yīng)于高共定位概率（P4 > 0.5），左下角橙色子三角形對應(yīng)獨立信號的概率（P3 > 0.5），右下角平行四邊形對應(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)果進行疊加。