年科学周的基因组数据分析

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技术已经在效率和精度方面为许多领域做出了贡献。特别是在健康领域，这可以加速疾病（例如遗传疾病）的诊断或治疗。在2021年科学与创新周之际，马德里科学园与知识工程研究所（IIC）合作提出了“21世纪基因组学之旅”。活动中，FCPM基因组组组长Ricardo Ramos和IIC健康领域主任Elisa Martín展示了基因组学和数据分析之间的共同点，强调人工智能如何帮助发现和关联与基因、突变或疾病有关的信息。

CEIPS Adolfo Suárez 正在决定未来从事什么职业的学生对这 塞内加尔电话号码表 次演讲很感兴趣。据她们的老师玛丽亚·何塞·加西亚 (María José García) 说，“这些活动丰富了对科学职业的鼓励，特别是对于女孩来说。

基因组学中的自然语言处理 自然语言处理（NLP）是有助于基因组学的人工智能技术之一。来自 IIC 的 Elisa Martín 团队致力于开发识别和关联不同医学文本（报告、科学文章或临床病史本身）中的基因组术语的系统。

据专家介绍，我们掌握的有关基因、突变、表型或相关疾病的信息是以某种方式记录的，无论是医生在日常生活中写下的内容，还是大型数据库中收集的论文。为了快速实现这一目标，“我们训练系统读取信息并突出显示与专业人士相关的内容，”Elisa Martín 解释道。

IIC 开发的工具之一ClinicHPO专注于检测临床报告和记录中所谓的 HPO（人类表型本体）术语。这样，文本就根据这些标准医学术语进行结构化，从而更容易对比信息并识别具有相似症状的患者。

基因组数据分析和个性化医疗 健康数据里卡多·拉莫斯在上一篇对本世纪迄今为止基因组学发现的评论中就已经展示了技术如何在为收集到的医疗数据赋予逻辑意义方面发挥着基础作用，特别是如果我们解决个性化和精准化的发展问题药品。



随着大规模基因组测序的进步，其背后的数据分析可以帮助发现基因组变异、遗传疾病的原因以及大量信息之间的其他关系。正如专家解释的那样，“借助实验室技术，可以分离与疾病相关的生物标志物，但这些数据本身并不能提供所有答案。我们需要将它们与患者分析、环境信息或每个人自己的数据相结合，以了解它们如何协同工作、如何相互刺激或如何相互抵消。通过这种方式，这两个领域融合在一起，为研究人员和整个社会提供更大的利益。人工智能增强了基因组分析的能力，并使该领域取得进展的信息变得可见。