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海量數(shù)據(jù)分析方法真的可以克服癌癥基因組嗎?

在加州大學(xué)伯克利分校最近舉行的年度會(huì)議上,研究人員展示了他們在加速癌癥基因治療和擴(kuò)展計(jì)算機(jī)理論領(lǐng)域方面的進(jìn)展。

加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授David A. Patterson呼吁業(yè)界聯(lián)合使用數(shù)百萬個(gè)基因庫來促進(jìn)癌癥治療。

目前,獨(dú)立的基因庫只有不到10,000條基因信息,其中許多只是基因的部分片段。

“目前,可以說計(jì)算機(jī)科學(xué)用于建立快速而準(zhǔn)確的基因管道并促進(jìn)個(gè)性化治療。

我希望以此來盡快幫助我和我的家人”。

帕特森還透露,目前的研究人員經(jīng)常在完成實(shí)驗(yàn)后刪除遺傳數(shù)據(jù)。

計(jì)算機(jī)科學(xué)家大衛(wèi)·帕特森(David Patterson)希望通過海量數(shù)據(jù)分析方法來克服癌癥基因組問題。

Patterson協(xié)助開發(fā)了一個(gè)名為SNAP的工具,該工具顯然提供了更快,更準(zhǔn)確的遺傳分析,并且也已被癌癥研究人員廣泛使用。

他指出,然而,仍然需要基準(zhǔn)測試工具來改善目前在該領(lǐng)域仍然使用的高度主觀的方法。

此外,加州大學(xué)正準(zhǔn)備斥資6000萬美元建立一所新學(xué)院,希望在未來十年內(nèi)在計(jì)算機(jī)科學(xué)方面取得新的突破。

“我們希望開發(fā)一種新的作戰(zhàn)理論,該理論將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)前的研究范圍,并涵蓋其他領(lǐng)域中的問題”。

指導(dǎo)這項(xiàng)工作的理查德·卡普(Richard Karp)說。

他指出,“許多現(xiàn)象可以被視為具有計(jì)算特征”,如果我們仔細(xì)觀察活細(xì)胞的工作方法,我們可以將其想象為一種信息處理。

經(jīng)濟(jì)也是信息處理的活動(dòng)。

"該校還將在今年5月舉辦一次學(xué)術(shù)研討會(huì),以聚集各界專家,共同研究新理論的可能性。

使用大量數(shù)據(jù)治療癌癥Patterson的目標(biāo)是在開發(fā)Berkeley子校正中使用大量數(shù)據(jù)工具,以便它可以導(dǎo)入和分析大量遺傳數(shù)據(jù)以進(jìn)行癌癥研究。

這些工具包包括Spark& mdash;這是一種用于計(jì)算機(jī)集群的編程語言,它提供的功能類似于Google搜索引擎使用的Map Reduce。

伯克利數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是基于Spark的開源引擎。

伯克利實(shí)驗(yàn)室(Berkeley Lab)的科學(xué)家使用算法和計(jì)算管道來詳細(xì)分類大量圖像組合,并找出腫瘤的亞型。

它還可以不同程度地分析腫瘤中包含的異質(zhì)性或組織結(jié)構(gòu)。

然后,計(jì)算管道可以使用臨床數(shù)據(jù)對(duì)細(xì)胞特征進(jìn)行分類,以預(yù)測患者的預(yù)后。

同時(shí),它還使用大規(guī)?;蚪M數(shù)據(jù),通過海量數(shù)據(jù)分析來確定每種亞型的分子相關(guān)性。

研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種可以自動(dòng)分析大量腫瘤圖像以幫助預(yù)測對(duì)癌癥治療反應(yīng)的方法。

箭頭放大了腫瘤圖像的不同區(qū)域。

(資料來源:伯克利實(shí)驗(yàn)室)當(dāng)前,海量數(shù)據(jù)研究面臨的挑戰(zhàn)是開發(fā)一種技術(shù),該技術(shù)可以及時(shí),經(jīng)濟(jì)高效地解決海量數(shù)據(jù)問題。

伯克利研究小組正在采取多項(xiàng)行動(dòng)來應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn):開發(fā)基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法;在云中使用多臺(tái)計(jì)算機(jī);并開發(fā)籌集資金的技術(shù),以結(jié)合人群的力量來幫助回答計(jì)算問題。

對(duì)于法律和機(jī)器來說,這個(gè)問題太困難了。

通過這些技術(shù),它將有助于在癌癥治療方面取得突破。

為了實(shí)現(xiàn)更快,更經(jīng)濟(jì)高效的基因組數(shù)據(jù)處理,需要一種可以同時(shí)使用云機(jī)的新基礎(chǔ)架構(gòu)。

當(dāng)癌癥基因的發(fā)現(xiàn)和診斷超過這些算法和機(jī)器時(shí),也有必要收集每個(gè)人的資源和智慧,共同克服挑戰(zhàn)。

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