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Integrative analysis and machine learning on cancer genomics data using the Cancer Systems Biology Database (CancerSysDB)

机译:使用癌症系统生物学数据库(CancerSysDB)对癌症基因组学数据进行综合分析和机器学习

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摘要

BackgroundRecent cancer genome studies on many human cancer types have relied on multiple molecular high-throughput technologies. Given the vast amount of data that has been generated, there are surprisingly few databases which facilitate access to these data and make them available for flexible analysis queries in the broad research community. If used in their entirety and provided at a high structural level, these data can be directed into constantly increasing databases which bear an enormous potential to serve as a basis for machine learning technologies with the goal to support research and healthcare with predictions of clinically relevant traits.
机译:背景技术关于许多人类癌症类型的最新癌症基因组研究依赖于多种分子高通量技术。鉴于已经生成了大量数据,令人惊讶的是,很少有数据库可以方便地访问这些数据,并使它们可用于广泛的研究社区中的灵活分析查询。如果全部使用并以较高的结构水平使用,则可以将这些数据定向到不断增加的数据库中,这些数据库具有巨大的潜力,可作为机器学习技术的基础,目的是通过对临床相关特征的预测来支持研究和医疗保健。

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