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[交流] 癌症可早筛?GeneLLM™多组学模型如何实现?

GeneLLM™系列多组学分析平台基于前沿的深度学习技术,通过整合四大核心模块,面向疾病治疗领域提供基于基因组、转录组、表观组与微生物组数据的自动化解析能力。

四个核心模块,其一模块利用预训练人类基因组突变特征,为候选疾病相关突变的筛选提供数据支持;其二模块专注于数据中的转录表达模式识别,辅助疾病分子分型与预后评估;其三模块基于遗传数据,揭示与疾病风险间的统计关联;其四模块依托测序数据,辅助解析结构与疾病间的潜在联系。

同时GeneLLM™的技术架构包括预训练、生物标志物挖掘和疾病微调三阶段。

通过解析GeneLLM™多组学模型,我们可以看见其对多病种的、多癌症+高效早筛的内在因素,从下面的简单流程可以看出,更方便、更快捷的疾病诊疗模式依托于强大的AI生物技术,未来期待看到GeneLLM™多组学模型服务于更广泛的医疗机构,提供一站式诊疗服务。

(30min)           采取静脉血2ml   
                                      |  
                                血浆制备
                                      |
(60min)      从血液中提取游离RNA   
                                      |
(2.5h)    以NGS技术完成转录组文库构建
                                      |
(24h)        通过测序平台得到生物信息
                                      |
(12h)     使用自主研发技术训练AI大模型
                                      |
(总时间约3天)AI大模型实现交付结果
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