Кластеризация раковых транскриптов (проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 16:21, 28 ноября 2014; Vita Stepanova (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
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, знание методов кластеризации, основы молекулярной биологии и статистики

Какие будут использоваться технологии?

Данные для исследования будут загружены из БД GEO. Опционально могу 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