作者:Srinivasa c . Cherkuri面交,英里
初级顾问:金邓恩,医学博士
委员会成员:平青木,医学博士;玛丽艾顿,医学博士
硕士论文,休斯顿德克萨斯大学生物医学信息学学院。
文摘:
客观的:识别和理解机制低生存(高风险)患者团体在卵巢浆液性囊腺癌患者。
数据:晚期卵巢癌mRNA的456个样本数据,从癌症基因组甲基化数据和微数据atlas项目(TCGA)。将数据分为训练(2/3理查德·道金斯,304个样本)和测试集(1/3理查德·道金斯,152个样本)和类似的生存分布。
结果从监督主成分分析显示:13个基因识别重要的生存不同等级规范化培训,测试数据集。落后的链式法则感应两个基因识别48新途径从Fc片段目标变量的免疫球蛋白结合蛋白低生存患者组。
结论:这个初步分析帮助我们理解潜在使用多个基因组数据类型在理解机制不同类型的疾病和数据挖掘技术在高通量数据分析的重要性。改进版本的分析可以帮助我们缩小搜索潜在的治疗目标和基因实验验证在实验室设置在卵巢癌患者。BCRI识别基因,帮助识别现有的一些途径和新基因间的相互作用,可以支持验证在不同的测试数据集。