Data Science

数据科学

• 批准号: CRC-2018-00136
• 负责人: Numanagic, Ibrahim
• 金额: $ 8.74万
• 依托单位: University of Victoria
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Canada Research Chairs
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2019-01-01 至 2020-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=693138
• 关键词: Data; Science

Recent genome sequencing technologies are generating unprecedented amounts of data. Unambiguous computational analysis of genomic data is of key importance for precision medicine. Here we propose novel algorithmic and data science methods that can infer important clinical information within the ambiguous parts of sequencing data in fast and cost-efficient manner. We also propose a comprehensive domain-specific framework for developing high-performance computational tools that can produce fast and scalable data processing software for different computer architectures. In collaboration with local and international research centers, we envision that the proposed methods will boost Canadian health care and research capabilities.

最近的基因组测序技术正在产生前所未有的大量数据。基因组数据的明确计算分析对于精准医学至关重要。在这里，我们提出了新颖的算法和数据科学方法，可以以快速且经济高效的方式在测序数据的模糊部分中推断出重要的临床信息。我们还提出了一个全面的特定领域框架，用于开发高性能计算工具，可以为不同的计算机体系结构生成快速且可扩展的数据处理软件。通过与当地和国际研究中心合作，我们预计所提出的方法将提高加拿大的医疗保健和研究能力。