Кластеризация раковых транскриптов (проект)
Ментор | Вита Степанова |
Учебный семестр | Весна 2015 |
Учебный курс | 1-й курс |
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
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.