जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स में डेटा माइनिंग जर्नल

अमूर्त

कैंसर में आणविक उपप्रकारण के लिए डेटासेट का खनन

सैली येप्स और मारिया मर्सिडीज टोरेस

समान हिस्टोपैथोलॉजिकल निदान वाले कैंसर रोगियों के नैदानिक ​​व्यवहार में विविधता को देखते हुए, अपरिचित आणविक उपप्रकारों, उपप्रकार-विशिष्ट मार्करों की खोज और उनकी नैदानिक-जैविक प्रासंगिकता का मूल्यांकन एक आवश्यकता है। यह कार्य आज उच्च-थ्रूपुट जीनोमिक प्रौद्योगिकियों और अंतर्राष्ट्रीय जीनोमिक परियोजनाओं और सूचना के भंडारों द्वारा उत्पन्न डेटासेट तक मुफ्त पहुंच से लाभान्वित हो रहा है। मशीन लर्निंग रणनीतियाँ बड़े डेटासेट में छिपे रुझानों की पहचान करने में उपयोगी साबित हुई हैं, जो कैंसर के आणविक तंत्र और उपप्रकार को समझने में योगदान देती हैं। हालाँकि, नए आणविक उपवर्गों और बायोमार्करों के नैदानिक ​​सेटिंग्स में अनुवाद के लिए उनकी नैदानिक ​​उपयोगिता निर्धारित करने के लिए उनके विश्लेषणात्मक सत्यापन और नैदानिक ​​परीक्षणों की आवश्यकता होती है। यहाँ, हम कैंसर उपप्रकारों की पहचान करने और उनकी पुष्टि करने के लिए वर्कफ़्लो का अवलोकन प्रदान करते हैं, विभिन्न पद्धतिगत सिद्धांतों का सारांश देते हैं और प्रतिनिधि अध्ययनों को उजागर करते हैं। सबसे आम दुर्दमताओं पर सार्वजनिक बड़ा डेटा तैयार करना आणविक विकृति विज्ञान को डेटाबेस-संचालित अनुशासन में बदल रहा है।