Computational analysis tools for studying tumor samples

הרקע לפרויקט:

אחת הדרכים להתאים טיפולים לחולים בסרטן היא על ידי מיפוי מולקולרי רחב היקף ברזולוציה גבוהה של רקמות. עם זאת, ניתוח המידע מהווה אתגר מרכזי -- איך אפשר לייצג ולנתח מידע מתמונות של מיליוני מולקולות כדי להחליט מה מצב התאים ברקמה הסרטנית? הפרויקט מנסה להתמודד עם האתגר הזה על ידי שימוש בכלים חישוביים, כמו עיבוד תמונה ושיטות של למידת מכונה ולמידה עמוקה.

מטרת הפרויקט:

בפרויקט נשתמש במידע שהתקבל מטכנולוגיה שהיא בחזית המדע של חקר הסרטן - מיפוי מדויק של מולקולות ברקמה סרטנית וננתח אותו באמצעות שימוש בכלים חישוביים, כמו עיבוד תמונה ושיטות של למידת מכונה ולמידה עמוקה.

תכולת הפרויקט:

1. הכרת הנתונים הביולוגיים המשמשים כקלט וכפלט לשלב ניתוח הדאטא.
2. הבנת סט האלגוריתמים בשימוש במעבדה.
3. סקר ספרות לזיהוי כלים רלוונטים מהספרות העכשווית.
4. כתיבת קוד הכולל שיפור האלגוריתמים הקיימים במעבדה, יצירת אלגוריתמים חדשים, ואוטומציה שתאפשר ניתוח של מספר רקמות בצורה מהירה.
5. ניתוח הנתונים וזיהוי דפוסים של מצבי התאים במחלה.
6. סיכום התוצאות.

קורסי קדם:

מבוא ללמידת מכונה

דרישות נוספות:

• הקורס כריית מידע וייצוג מידע – 83676 הוא יתרון
• הקורס נוירו-גנומיקה הוא יתרון
• הקורס רשתות נוירונים הוא יתרון
• רקע בביולוגיה הוא יתרון

מקורות:

https://www.alonlab.org/technology