已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Detecting Personalized Determinants During Drug Treatment from Omics Big Data

个性化医疗 精密医学 基因组 组学 大数据 背景(考古学) 数据科学 药物反应 基因组学 计算机科学 计算生物学 生物信息学 医学 药品 生物 数据挖掘 基因组 药理学 遗传学 基因 病理 古生物学
作者
Lu Wang,Xiangtian Yu,Chengming Zhang,Tao Zeng
出处
期刊:Current Pharmaceutical Design [Bentham Science Publishers]
卷期号:24 (32): 3727-3738 被引量:10
标识
DOI:10.2174/1381612824666181106102111
摘要

Targeted therapy is the foundation of personalized medicine in cancer, which is often understood as the right patient using the right drug. Thinking from the viewpoint of determinants during personalized drug treatment, the genetics, epigenetics and metagenomics would provide individual-specific biological elements to characterize the personalized responses for therapy.Such personalized determinants should be not only understood as specific to one person, while they should have certain replicate observations in a group of individuals but not all, which actually provide more credible and reproducible personalized biological features. The requirement of detecting personalized determinants is well supported by novel high-throughput sequencing technologies and newly temporal-spatial experimental protocols, which quickly produce the omics big data.In this mini-review, we would like to give a brief introduction firstly on the advanced drug or drug-like therapy with genetics, epigenetics and metagenomics, respectively, from the viewpoint of personalized determinants; then summarize the computational methods helpful to analyze the corresponding omics data under the consideration of personalized biological context; and particularly focus on metagenomics to discuss current data, method, and opportunity for personalized medicine.Totally, detecting personalized determinants during drug treatment from omics big data will bring the precision medicine or personalized medicine from concept to application. More and more inspiring biotechnologies, data resources, and analytic approaches will benefit All of US in the near future.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
聪明勇敢有力量完成签到,获得积分10
4秒前
小樊同学发布了新的文献求助10
4秒前
yznfly应助nextconnie采纳,获得150
5秒前
8秒前
Ava应助小樊同学采纳,获得10
10秒前
紫麒麟完成签到,获得积分10
12秒前
寇寇完成签到 ,获得积分10
13秒前
从容芮应助科研通管家采纳,获得50
14秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
coolkid应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
14秒前
14秒前
慕青应助Captain采纳,获得10
14秒前
ChenNN完成签到,获得积分10
15秒前
英姑应助Trends采纳,获得10
18秒前
女王完成签到 ,获得积分10
20秒前
water应助小乔采纳,获得10
26秒前
KInn关注了科研通微信公众号
27秒前
kokoko完成签到,获得积分10
29秒前
mo发布了新的文献求助10
34秒前
赖茜完成签到 ,获得积分10
36秒前
鸣笛应助Tangtang561o采纳,获得30
37秒前
38秒前
39秒前
41秒前
香蕉觅云应助Wei采纳,获得10
41秒前
岳莹晓完成签到 ,获得积分10
43秒前
hileborn发布了新的文献求助10
45秒前
苏靖发布了新的文献求助10
45秒前
张静怡发布了新的文献求助10
46秒前
00关闭了00文献求助
47秒前
49秒前
友好冷雪发布了新的文献求助10
53秒前
53秒前
54秒前
煦白发布了新的文献求助30
56秒前
高分求助中
ФОРМИРОВАНИЕ АО "МЕЖДУНАРОДНАЯ КНИГА" КАК ВАЖНЕЙШЕЙ СИСТЕМЫ ОТЕЧЕСТВЕННОГО КНИГОРАСПРОСТРАНЕНИЯ 3000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 2500
Electron microscopy study of magnesium hydride (MgH2) for Hydrogen Storage 1000
生物降解型栓塞微球市场(按产品类型、应用和最终用户)- 2030 年全球预测 500
Quantum Computing for Quantum Chemistry 500
Thermal Expansion of Solids (CINDAS Data Series on Material Properties, v. I-4) 470
Assessing organizational change : A guide to methods, measures, and practices 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3903681
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3448536
关于积分的说明 10853380
捐赠科研通 3173979
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1753673
邀请新用户注册赠送积分活动 847858
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 790486