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BioGenius Miner 產品介紹

復雜疾病與腫瘤疾病的研究已經步入大數據時代，利用數據與文本挖掘技術對積累的各類型疾病基因組，轉錄組，表觀組數據，文本挖掘技術可以提供更全面系統，時時更新和自動化，更簡易的疾病研究策略，以及現代個性化醫學信息咨詢服務。文本挖掘針對已發表文獻的摘要和全文進行全方位搜索，以確定目標蛋白，基因的特征和相互之間的生物功能/調控規律:包括轉錄調控規律，轉錄后調控規律，蛋白質修飾，蛋白相互作用，信號轉導通路和生物通路等信息；除此之外，文本挖掘技術還可以對龐大的文獻知識庫進行數據挖掘，獲取人類疾病基因信息，變異體與表型對應關系，為臨床醫療與決策提供分子水平的實驗證據。
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文本挖掘更可以與數據挖掘技術相互結合，利用海量組學數據進行深度解析，結合實驗證據構建特定疾病的預測模型，biomarker識別，預后模型構建，疾病subtype亞型分類，藥物基因組學研究和個性化靶向藥物研究等領域任務。結合蛋白相互作用，基因調控網絡，利用數據挖掘獲取到的潛在變異體對疾病亞型和疾病臨床可用biomarker/藥物靶點/Driver mutation進行深度解析和明確。

文本挖掘與數據挖掘均可以針對指定研究對象進行基因，蛋白，以及基因組水平的somatic mutation, CNV（拷貝數變異）,SNV結構變異，以及基因表達水平的mRNA, miRNA表達情況進行系統全面的實時的分析； 基于text miing技術建立疾病多組學分子調控關系整合數據庫；依據所建立的知識數據庫確定多層次分子標志物，包括mRNA, miRNA, gene mutation ,genomic CNV, SNV等信息。通過分子網絡拓撲結構解析疾病的subtypes與分子功能類別。也就是通過分子調控網絡與PPI蛋白相互作用網絡，分析數據庫內所搜集的mRNA,miRNA, DNA somatic mutation, CNV, SNV之間在網絡結構水平上通過聚類方法和圖算法尋找疾病分子調控關系和功能層次。給出更全面，權威，詳盡的疾病分子圖譜（comprehensive gene maps）， 基于分子網絡計算基因功能關系，即通過基于PPI蛋白相互作用網絡和文獻挖掘所建立的gene-gene, protein-protein, gene-mutation-disease 功能關系，進一步識別關鍵信號通路或代謝通路pathway與driver mutation，并試圖探索建立gene-drug關系，提供drug-gene相互作用關系（藥物基因組數據可以獲得的前提下可分析）。
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