Effektive Mining- und Schlüsselinformationstechnologieentwicklung basierend auf Multiomics Big Data von Magenkrebs

Dieses Projekt etabliert einen einheitlichen Qualitätskontrollstandard für die Sammlung biologischer Proben von Magenkrebs basierend auf den Merkmalen und Arten von Magenkrebs in China. Es basiert auf Big Data von mehreren Rekombinanten (einschließlich primärer und metastasierter Transkriptomik, Genomik, Proteomik, intestinaler Mikrobiomik und klinischer realer Big Data), kombiniert mit Bioinformatik-Analyse und künstlicher Intelligenz-Analyse basierend auf Deep Learning. Etablierung einer neuen Methode zur hochpräzisen Identifizierung von Genen und epigenetischen Informationen im Zusammenhang mit der Pathogenese und Metastasierung von Magenkrebs, Bereitstellung personalisierter Behandlungspläne für Magenkrebs durch präzise molekulare Typisierung und Einrichtung einer umfassenden Magenkrebsrisikobewertung, präziser Behandlung und standardisiertem klinischen Anwendungsanalyseberichtssystem durch Big Data Sharing Cloud-Plattform, die Magenkrebspatienten zugutekommt. Basierend auf der großen Probe von Life omics Big Data von Magenkrebs in China, werden wir neue Technologien und Methoden zur hochpräzisen Identifizierung von Genen und epigenetischen Informationen im Zusammenhang mit der Pathogenese und Metastase von Magenkrebs entwickeln. Screening spezifischer molekularer Marker und Wirkstoffziele, die für eine präzise klinische Diagnose und Behandlung verwendet werden können, Aufbau eines vollständigen Kettentechnologiesystems zur präzisen Diagnose und Behandlung von Magenkrebs und Entwicklung eines standardisierten klinischen Anwendungsanalysesystems. Die Forschung konzentriert sich auf (1) die Etablierung einheitlicher Qualitätskontrollstandards und Inklusionsstandards für die Sammlung biologischer Proben von Magenkrebs, die Verbesserung und Integration einer hochgradig einheitlichen Bibliothek großer biologischer Ressourcen, (2) den Aufbau einer Netzwerk-Cloud-Plattform für Big Data-Speicherung, -Übertragung, Analyse, Sharing sowie personalisierte Diagnose- und Behandlungsentscheidungen und -bewertung, (3) die Bestimmung hochpräziser und sensitiver molekularer Typisierungsstandards für Magenkrebs, Zeichnen Sie genetische und epigenetische Kennlinien spezifisch für verschiedene Subtypen von Magenkrebs (4) Konstruieren Sie ein vollständiges Kettentechnologiesystem zur präzisen Diagnose und Behandlung von Magenkrebs und entwickeln Sie ein standardisiertes klinisches Anwendungsanalysesystem. Eine systematische und präzise molekulare Typisierungsstudie an einer großen Stichprobe von Magenkrebspatienten. Magenkrebs stellt eine ernsthafte Bedrohung für die Gesundheit der Chinesen dar. Laut Akademiker He Jie, Direktor des National Cancer Center, im "2017 Neuesten Bericht über den Status und die Trends von Krebs in China", ist seine Inzidenz bei männlichem Krebs an zweiter Stelle und vierter bei weiblichem Krebs, während seine Sterblichkeitsrate bei männlichem und weiblichem Krebs ist, mit einem Trend zur Jugendlichkeit. Es tritt häufig in der Altersgruppe von 35-55 Jahren auf. Die 5-jährige relative Überlebensrate von Magenkrebspatienten in China beträgt nur 27%, was eng mit der Vielfalt der Magenkrebsätiologie, Heterogenität von Genom und Phänotyp, Reversibilität epigenetischer Modifikationen, die zu hohen Metastasen führen, hoher Mutation, Arzneimittelresistenz und der Singularität von Behandlungsmethoden zusammenhängt. Es gibt keine systematische und präzise molekulare Typisierungsstudie an großen Proben von Magenkrebspatienten. Die effiziente Anwendung von Multi-Rekombinations-Big Data für Integration und Mining ist der Schlüssel zur genauen Diagnose und Behandlung von Magenkrebs, was praktische Dringlichkeit hat.