Data d'alta al repositori: 2024-06-14
Resum: Els avenços en tecnologies d'alt rendiment permeten la mesura detallada de diverses dades òmiques, permetent el desenvolupament de nous mètodes per abordar qüestions biològiques com la classificació de pacients amb càncer. Mètodes d'última generació com Similarity Fusion Network (SNFtool), iClusterPlus, Perturbation Clustering for Data Integration and Disease Subtyping Plus (PINS+) i Consensus Clustering Plus (CC+) són potents, però no sempre poden subtipificar correctament les dades. Un flux de treball que integra aquests mètodes de subtitografia existents millora la classificació dels pacients amb càncer. Els esforços futurs haurien de centrar-se en l'estandardització de bases de dades òmiques i en la millora dels mètodes d'integració mitjançant l'optimització de paràmetres o el desenvolupament de nous enfocaments. Advances in high-throughput technologies allow detailed measurement of various omics data, enabling the development of new methods to address biological questions such as cancer patient classification. State-of-the-art methods like Similarity Fusion Network (SNFtool), iClusterPlus, Perturbation Clustering for Data Integration and Disease Subtyping Plus (PINS+), and Consensus Clustering Plus (CC+) are powerful but not always able to correctly subtype data. A workflow that integrates these existing subtyping methods improves the classification of cancer patients. Future efforts should focus on standardizing omics databases and enhancing integration methods by optimizing parameters or developing new approaches.
Matèria: Bioinformàtica
Idioma: en
Àrees temàtiques: Enginyeria informàtica Computer engineering Ingeniería informática
Departament: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
Estudiant: Olomí Farré, Adrià
Curs acadèmic: 2022-2023
Títol en diferents idiomes: Integració de dades multi-òmiques per a la identificació de subtipus de càncer Integración de datos multi-ómicos para la identificación de subtipos de cáncer
Data de la defensa del treball: 2023-09-15
Drets d'accés: info:eu-repo/semantics/openAccess
Paraules clau: Bioinformàtica, Integració de dades òmiques, Clusterització Bioinformatics, Omics data integration, Clusterization Bioinformática, Integración de datos ómicos, Clusterización
Confidencialitat: No
Títol en la llengua original: Integration of multi-omics data for cancer subtype identification
Director del projecte: Valls Mateu, Aïda
Ensenyament(s): Enginyeria Informàtica
Entitat: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Repositori URV