anaplatform Data Consultancy :: Büyük Veri Danışmanlığı

Genom Dİzİleme

Genom dizilimi, bir organizmanın tam genomunun DNA dizisini belirleme sürecini ifade eder. Teknolojideki gelişmelerle birlikte, çeşitli organizmaların genomlarını sıralamak giderek daha uygun fiyatlı ve erişilebilir hale geldi. Genom dizileme verileri, bir organizmanın genetik yapısına, evrimsel geçmişine ve daha fazlasına ilişkin içgörüleri ortaya çıkarmak için analiz edilebilecek çok miktarda bilgi içerir. Bu vaka çalışmasında, veri analitiğinin genom dizileme verilerine nasıl uygulanabileceğini keşfedeceğiz.

Genom dizileme, bir bireyin genetik yapısına ilişkin ayrıntılı bilgiler sağlayarak genetik ve biyoloji alanında devrim yarattı. Gittikçe daha fazla insan genom dizilemesine tabi tutuldukça, üretilen veri miktarı hızla artıyor. Bu verilerin tam potansiyelini ortaya çıkarmak ve hastalık önleme, teşhis ve tedavi ile ilgili bilinçli kararlar vermek için analiz edilmesi gerekir. Veri analitiğinin devreye girdiği yer burasıdır.

Genom dizilimi için veri analitiği hizmetleri sağlama konusunda uzmanlaşan şirketimiz Genome Analytics Inc. Araştırmacıların ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının genomik verileri daha etkili bir şekilde analiz etmelerini ve yorumlamalarını sağlayan lider bir ileri teknoloji çözümleri sağlayıcısıdır.

Genom Dizileme için Veri Analitiğinin Önemi

Veri analitiği, genom dizileme verilerinin analiz edilmesinde ve yorumlanmasında kritik bir rol oynar ve hastalıkların ve diğer özelliklerin genetik temeline ilişkin değerli bilgiler sağlayabilir.

Veri analitiği, hastalıkların ve diğer özelliklerin genetik temelleri hakkında değerli bilgiler sağlayabilir.

Genom Dizileme için Veri Analitiğinin Faydaları

Veri analitiği, genom dizileme verilerinin analiz edilmesinde ve yorumlanmasında önemli bir rol oynayabilir. Veri analitiğinin genom dizileme için kullanılabileceği bazı yollar şunlardır:

Kalite kontrol: Genom dizileme verileri hatalara açık olabilir, bu nedenle kalite kontrol kontrolleri yapmak ve verilerdeki hataları veya tutarsızlıkları belirlemek için veri analitiği kullanılabilir.

Veri ön işleme: Verilerin analiz edilebilmesi için genellikle gürültüyü gidermek, düşük kaliteli okumaları filtrelemek ve verileri normalleştirmek için önceden işlenmesi gerekir. Kümeleme ve boyutluluk azaltma gibi veri analitiği teknikleri, genom dizileme verilerini önceden işlemek için kullanılabilir.

Varyant çağırma: Genom dizilemenin birincil hedeflerinden biri, hastalık veya diğer özelliklerle ilişkili olabilecek genetik varyasyonları belirlemektir. Değişkenleri tanımlamak ve önemlerini belirlemek için veri analitiği kullanılabilir.

Gen ekspresyon analizi: Genom dizileme verileri, gen ekspresyon seviyelerini analiz etmek için de kullanılabilir. Diferansiyel gen ekspresyon analizi ve yol analizi gibi veri analizi teknikleri, farklı koşullarda diferansiyel olarak eksprese edilen genleri ve yolları tanımlamak için kullanılabilir.

Karşılaştırmalı genomik: Veri analitiği, farklı organizmalardaki genom dizilerini karşılaştırmak ve aralarındaki benzerlikleri ve farklılıkları belirlemek için kullanılabilir.

Makine öğrenimi: Makine öğrenimi teknikleri, hastalık teşhisi ve tedavisi için tahmine dayalı modeller geliştirmek üzere genom dizileme verilerine uygulanabilir.

hizmetlerimiz

Genom hizmetimizin en önemli avantajlarından biri, makine öğrenimi ve yapay zeka alanındaki uzmanlığımızdır. Araştırmacıların ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olan genomik verilerdeki kalıpları ve ilişkileri belirlemek için gelişmiş algoritmalar kullanıyoruz. Ayrıca, belirli hastalıklara yakalanma riski taşıyan bireyleri tespit etmek için tahmine dayalı modellemeyi kullanarak erken müdahale ve önlemeye olanak tanıyoruz.

Genom Dizileme için 2 ana hizmet sunuyoruz:

Genomik Veri İşleme:

Şirketimiz, kalite kontrol, referans genoma hizalama, değişken çağırma ve ek açıklama dahil olmak üzere dizileme makinelerinden üretilen ham genomik verileri işler. Doğru ve kesin sonuçlar sağlamak için gelişmiş algoritmalar kullanırlar.

Genomik Veri Analizi:

Şirketimiz ayrıca varyant önceliklendirme, fonksiyonel açıklama ve gen ekspresyonu analizi dahil olmak üzere bir dizi analiz hizmeti sunmaktadır. Bu analizler, araştırmacıların ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının hastalığa neden olan potansiyel mutasyonları belirlemesine ve bunların gen işlevi üzerindeki etkilerini belirlemesine yardımcı olur.

Mikroarray gen ekspresyonu üzerinde yüksek performanslı sınıflandırma tekniklerinin kullanılması, bir bireyin sağlıklı olup olmadığının belirlenmesinde büyük önem taşımaktadır.

DNA mikrodizilerini sınıflandırmak için birçok yöntem vardır. Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, k-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları gibi birçok istatistiksel yöntem yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak bu yöntemler tek başına kullanıldıklarında mikrodizi verilerinin sınıflandırılmasında her zaman yüksek başarı oranları vermemektedir. Bu nedenle, yapay kullanımı Zekaya dayalı yöntemlerin mikrodizi verilerinin sınıflandırılmasında yüksek başarı oranları elde ettiği çalışmalarda görülmektedir.

İnsan genetik varyasyon çalışmalarında olası bir iş akışı, belirli bir özellik veya popülasyonla ilişkili varyantların analizi ve tanımlanmasıdır. Biyoinformatik, bu sürecin her aşamasının anahtarıdır ve genom ölçeğindeki verileri işlemek için gereklidir. Ayrıca varyantları tanımlamak için standartlaştırılmış bir çerçeve sağlar.

case study

Genom Dizileme