జర్నల్ ఆఫ్ డేటా మైనింగ్ ఇన్ జెనోమిక్స్ & ప్రోటీమిక్స్

నైరూప్య

క్యాన్సర్‌లో మాలిక్యులర్ సబ్‌టైపింగ్ కోసం మైనింగ్ డేటాసెట్‌లు

సాలీ యెప్స్ మరియు మరియా మెర్సిడెస్ టోర్రెస్

ఒకేరకమైన హిస్టోపాథలాజికల్ డయాగ్నసిస్ ఉన్న క్యాన్సర్ రోగుల క్లినికల్ ప్రవర్తనలోని వైవిధ్యతను బట్టి, గుర్తించబడని మాలిక్యులర్ సబ్టైప్‌లు, సబ్టైప్-స్పెసిఫిక్ మార్కర్ల కోసం అన్వేషణ మరియు వారి క్లినికల్-బయోలాజికల్ ఔచిత్యం యొక్క మూల్యాంకనం అవసరం. ఈ టాస్క్ ఈ రోజు హై-త్రూపుట్ జెనోమిక్ టెక్నాలజీల నుండి ప్రయోజనం పొందుతోంది మరియు అంతర్జాతీయ జెనోమిక్ ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు సమాచార రిపోజిటరీల ద్వారా రూపొందించబడిన డేటాసెట్‌లకు ఉచిత ప్రాప్యత. మెషిన్ లెర్నింగ్ స్ట్రాటజీలు పెద్ద డేటాసెట్‌లలో దాగి ఉన్న పోకడలను గుర్తించడంలో ఉపయోగపడతాయని నిరూపించబడింది, ఇది పరమాణు విధానాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు క్యాన్సర్ యొక్క సబ్టైపింగ్‌కు దోహదం చేస్తుంది. అయినప్పటికీ, కొత్త మాలిక్యులర్ సబ్‌క్లాస్‌లు మరియు బయోమార్కర్‌లను క్లినికల్ సెట్టింగ్‌లలోకి అనువదించడానికి వాటి క్లినికల్ యుటిలిటీని నిర్ణయించడానికి వాటి విశ్లేషణాత్మక ధ్రువీకరణ మరియు క్లినికల్ ట్రయల్స్ అవసరం. ఇక్కడ, మేము క్యాన్సర్ సబ్టైప్‌లను గుర్తించడానికి మరియు నిర్ధారించడానికి వర్క్‌ఫ్లో యొక్క అవలోకనాన్ని అందిస్తాము, వివిధ పద్దతి సూత్రాలను సంగ్రహించండి మరియు ప్రతినిధి అధ్యయనాలను హైలైట్ చేస్తాము. అత్యంత సాధారణ ప్రాణాంతకతపై పబ్లిక్ బిగ్ డేటా యొక్క తరం పరమాణు పాథాలజీని డేటాబేస్-ఆధారిత క్రమశిక్షణగా మారుస్తోంది.