Кластеризация раковых транскриптов (проект) — различия между версиями

Текущая версия на 10:43, 20 октября 2015

Что это за проект?

Известно, что раковые опухоли могут характеризоваться различными степенями тяжести. В последнее время активно развиваются способы оценки степени тяжести опухоли по данным генной экспрессии. В рамках данного проекта студентам предлагается кластеризовать раковые транскрипты и сравнить свои кластеры с морфологическими наблюдениями.

Чему вы научитесь?

• Основы молекулярной биологии
• Обработка и интерпретация данных генной экспресии
• Применение математических методов для решения медицинских задач

Какие начальные требования?

Навыки программирования, интерес к изучению генетики и лечения рака

Какие будут использоваться технологии?

Данные для исследования будут загружены из БД GEO. Опционально могут быть использованы программы по обработке сырых данных микрочипов.

Темы вводных занятий

• Экспрессия генов и способы её оценки
• Способы интерпретации данных микрочипов
• Алгоритмы кластеризации

Направления развития

Интересным продолжением задачи станет решение проблемы определения набора дифференциально экспрессированных генов, необходимого для эффективной кластеризации раковых транскриптов. Это позволит упростить молекулярно-биологический прогноз состояния и развития раковой опухоли при первичном обращении пациента в больницу.

Критерии оценки

• 4-5: реализовать простейший алгоритм кластеризации данных экспрессии генов
• 6-7: реализовать простейший алгоритм кластеризации данных экспрессии генов, соотнести результаты его работы с реальными наблюдениями для данного типа рака
• 8-10: сравнить разные алгоритмы кластеризации, выбрать лучший на основе его сравнения с реальными наблюдениями