Анализ информационных технологий для мультиплексирования больших данных при раке желудка 

Этот проект сочетает в себе патологические характеристики и типы заболеваний рака желудка в Китае, устанавливает единый стандарт контроля качества для сбора биологических образцов рака желудка, основанный на больших данных полирекомбинантной (включая первичную и посттрансфертную транскриптомию, геномику, протеомику, кишечную микробиологию, клинические большие данные реального мира), в сочетании с биоинформационным анализом и анализом искусственного интеллекта на основе глубокого обучения, Создание новых методов высокоточной идентификации заболеваний, вызываемых раком желудка, и передачи связанных с ними генов, а также эпигенетической информации, предоставление персонализированных программ лечения рака желудка с помощью точной молекулярной дифференциации, а также создание комплексной оценки риска рака желудка, точного лечения и стандартизированной системы отчетности о прикладном анализе рака желудка с помощью облачной платформы для обмена большими данными в интересах пациентов с раком желудка. Основываясь на больших данных биометрии большого образца рака желудка в Китае, мы разработали новые технологии и новые методы для высокоточной идентификации генов, связанных с болезнью и переносом рака желудка, а также эпигенетической информации для составления генетических и эпигенетических характеристик различных подтипов рака желудка и проверки молекулярной дифференциации генов рака желудка для изучения молекулярных и клинических характеристик различных подтипов и механизмов рецидивной передачи, Отбор специфических молекулярных маркеров и фармацевтических мишеней, которые могут быть использованы для точной клинической диагностики и лечения, для создания всей цепной технической системы точной диагностики и лечения рака желудка и разработки стандартизированной системы анализа клинических применений. Основное внимание в исследованиях (1) Установить единый стандарт контроля качества и стандарт группирования для сбора биологических образцов рака желудка, усовершенствовать интегрированную высокоунифицированную базу больших образцов биологических ресурсов (2) Создать сетевую облачную платформу для хранения, передачи, анализа, обмена и персонализированного принятия решений и оценки диагностики и лечения больших данных (3) для определения высокоточных и чувствительных стандартов молекулярной дифференциации рака желудка, Составьте карту генетических и эпигенетических характеристик различных подтипов рака желудка (4) для построения всей цепной технической системы точной диагностики и лечения рака желудка и разработки стандартизированной системы клинического прикладного анализа. Систематическое и точное молекулярное дифференциальное исследование рака желудка с большим выбором пациентов с раком желудка серьезно вредит здоровью нашего народа. По данным директора Национального онкологического центра академика Хе Цзе « Обновленный отчет о состоянии и тенденциях опухолей в Китае за 2017 год», его заболеваемость занимает второе место среди мужчин и четвертое место среди женщин, а смертность занимает второе место среди мужчин и женщин по раку и имеет тенденцию к омоложению, чаще всего в возрастной группе 35 - 55 лет. 5 - летняя относительная выживаемость пациентов с раком желудка в Китае составляет всего 27%, что тесно связано с разнообразием причин рака желудка, гетерогенностью генома и экспрессии, обратимостью эпигенетических модификаций, вызванных высокой метастазами, высокой внезапностью, резистентностью к лекарствам и единством методов лечения. Систематического точного молекулярного профилирования больших образцов пациентов с раком желудка не проводилось. Как эффективно применять мультирекомбинантные большие данные для интеграции и раскопок является ключом к точной диагностике и лечению рака желудка, имеет реальную неотложность.