研究人员将糖组学数据与人工智能结合，帮助诊断癌症
糖组学是研究蛋白质糖链组成及功能的一门学科，可用于疾病相关糖类基因、糖蛋白和糖结合蛋白的研究。
加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种工具，可以使用人工智能(AI)系统和其他机器学习方法分析糖组学数据。在最近发表在《自然·通讯》上的一篇论文中，科学家提供了一种新的预处理解决方法来准备糖组学数据，大幅提升其与机器学习和人工智能的使用能力。他们将这种方法命名为GlyCompare。
科学家说：“我们将GlyCompare应用于癌症组织，结果表明，使用标准统计方法无法发现肿瘤特异聚糖，而使用我们的方法处理后，在筛选肿瘤时出现了新的生物标志物。”
在这篇论文中，研究人员概述了GlyCompare使用的方法如何将糖组学带入临床研究。科学家计划将该技术商业化，运用到包括癌症诊断等领域。
该研究论文题为“Correcting for sparsity and interdependence in glycomics by accounting for glycan biosynthesis”，已发表在《自然·通讯》期刊上。
前瞻经济学人APP资讯组
参考资料：https://medicalxpress.com/news/2021-09-glycomics-ai-ready.html
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