novomics

Knowledge Learning

随着第四次产业革命的到来,数据模型化(Modeling)和模式化(Patterning)技术也进一步发展,超越了单纯采用输入及输出功能的现有数据服务,使得利用挖掘大数据(Big-data mining),并基于知识形态的信息提供和服务得以实现。

nProfiler® 1 stomach cancer assay是采用全世界范围内可信度高的、经过验证的多种模型化分析方法开发出来的。

公司采用NMF(Non-negative Matrix Factorization)、SAM(Significance Analysis of Microarray)、PAM(Prediction Analysis of Microarray)、WGCNA(Weighted Gene Co-expression Network Analysys)等分析方法,发掘出胃癌预后中的主要靶基因(identifier)。

即,为执行Conserved module间的Connectivity分析、胃癌生物学特性(GC Signatures)和胃癌亚型群(GC Subtypes)间的相关性(Correlation)分析,以及Probe Stability实验,基于其他检测平台和其他样本中的试验,以及癌症特点之异质性试验(Heterogeneity Test)等的生物大数据知识,公司执行了分析流程。

NMF

用降维方法将一个矩阵分为两个非负矩阵,然后分离共同部分的算法。

WGCNA

国际生物医学领域广泛使用的基因表达分析算法,基于高效基因载体RNA表达集成电路的数据运行。

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