Кластеризация раковых транскриптов (проект) — различия между версиями

Версия 00:30, 3 января 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, знание методов кластеризации, основы молекулярной биологии и статистики.

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

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 алгоритм кластеризации для обработанных данных микрочипов,
• 6-7: реализовать несколько алгоритмов кластеризации для обработанных данных микрочипов, сравнить с известными прогностическими данными, выбрать лучший алгоритм кластеризации,
• 8-9: реализовать лучший алгоритм кластризации, сравнить с существующими механизмами кластеризации и прогностическими данными.