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我们当前的研究活动主要分beplay苹果手机能用吗为三大组聚焦于不同但协同领域:
- 基因组信息学:人口遗传信息的高效匹配的DNA片段。现代精密医学是由从起生物资源,流行病学队列,消费者收集遗传和表型信息的基因检测公司数千数以百万计的人。当样本量约0.1%整个人口的-1%,样品间的遗传相似度无处不在。我们开发了高效的方法检测Identical-by-Descent (IBD)段,遗传相似度的主要体现,开辟新的研究群体遗传学信息的机会。beplay苹果手机能用吗由国家卫生研究院的基金资助,我们有条件开发下一代信息学工具对IBD的发现分享信息作为基础数据结构使基因发现的新方法。我们将开发新的方法使IBD段检测更快和更准确的,多路IBD段共享的一群个体,遗传协会方法检测IBD分享分享和表型之间的相关性,为单体型分阶段和方法利用IBD信息,基因型归责和人际关系推理。
- 成像遗传学的深入学习(DL)的表现型。虽然表型的全基因组关联研究(GWAS)看起来几乎耗尽后超过15年的密集社区的调查,我们认为新的AI和深度学习方法的使用将提供新的机会自动表现型和新表型的发现。从无标号健康人的图像,我们使用DL模型来生成“风险分数”的疾病,捕捉微妙的模式,很容易错过,我们可以提高GWAS的力量相对稀有且不够表型疾病,如阿尔茨海默病(AD)和糖尿病性视网膜病变(DR)。此外,我们开发了DL通过self-supervised学习方法,可以发现新的表型。
- 医学人工智能:深入学习系统对电子健康档案数据的预测模型。我们正在开发电子健康记录(EHR)生物信息学方法预测建模。自2018年以来,我们深度学习的早期采用者(DL)方法用于预测疾病EHR的风险。Med-BERT模型是第一个令人信服的证明中嵌入pre-trained语境化大无标号EHR数据可以显著提高预测模型的性能与当地有限的训练集,并可能导致一个新的范例self-supervised学习电子医疗纪录。特别是,我们开发的风险预测模型COVID-19临床结果和治疗水平的药物。
