【佳學基因檢測】深度智能，如何讓RNAseq科研服務基因檢測更先進一步？

在解密基因信息對生物體的作用的過程中，尤其是解讀沒有報道過的突變序列是否真正是人體疾病發(fā)生的原因的時候，基于數據庫比較的基因測常常會導致漏檢和誤診。基因解碼則為更高的正確率、更高的檢出率提代了解決方案。比如說，RNA測序（RNA seq）是疾病表征和致病基因鑒定和藥物靶點驗證查找的關鍵工具。包含RNA-seq和其他測序數據類型的各種數據資源（SRA）大約每18個月翻一番。佳學基因開啟了RNAseq智能分析項目，該項目算法使SRA和基因型組織表達（GTEx）項目等綱要中的存儲的RNA-seq數據集易于查詢，允許科研合作者、研究者以新的方式訪問、組合和分析數據集。

雖然有很多智能算法中也集成了公共RNA序列數據，但大多數項目僅提供依賴基因和轉錄本水平的注釋程度的總結性結查。除了基因和轉錄水平的總結外，深度的人工智能還應當產生注釋引導的剪接連接定量。佳學基因開發(fā)RNAseqer分析通道持續(xù)分析保存在世界各地的核苷酸數據庫的RNA seq數據集，主要提供表格式的基因和外顯子水平的摘要，盡管也可以獲得全基因組注釋不可知覆蓋向量。表達圖譜利用了GEO和Array Express的數據集，相關的單細胞表達圖譜還包括來自幾個物種的180個單細胞RNA序列研究。但它們只包含注釋依賴的基因水平摘要。