Deep Learning Approach in Genomics

Проект посвящен анализу данных single-cell РНК-секвенирования здоровых людей и пациентов с онкологическими заболеваниями, включая образцы от пациентов, подвергавшихся лечению. В задачи проекта входила предварительная обработка данных РНК-секвенирования с последующим анализом отличий между образцами здоровых людей а также образцами пациентов до и после терапии. На первом этапе был осуществлен анализ программных инструментов для количественной характеристики транскриптомов, полученных в ходе секвенирования, и построен pipeline анализа данных, использованный для обработки 20 образцов. На следующем этапе анализа применялись методы матричного разложения, позволившие кластеризовать образцы в соответствие с их биологическим статусом, и выделить гены, экспрессия которых меняется при заболевании и в ходе терапии.