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图表分析被用于儿童癌症研究

由于关系数据库连接数据点的方式受到限制,TigerGraph的图形数据库工具正在帮助丹麦技术大学的儿童癌症研究。

图表分析正在援助丹麦技术大学争夺儿童癌症。

图表分析利用图形数据库,它与传统关系数据库的不同之处在于数据点与数据库中其他数据点的交互方式。在关系数据库中,数据点在任何给定时间只能与另一个数据点连接。然而,在图形数据库中,数据点可以同时与多个数据点连接。

图形数据库的好处是加快开发数据集所需时间的能力,这些数据集可以推动洞察并揭示数据点之间的复杂关系,比如一个人和他们的熟人网络之间,或者一个细胞和其他细胞之间的网络。

与此同时,丹麦技术大学目前正在试图改善儿童急性淋巴细胞白血病的诊断,治疗和治愈率。

其研究的核心是数据。

该大学正在从不同来源收集有关生殖细胞DNA和肿瘤RNA的数据,其目标是查找系列和躯体变异之间的链接- 概念后发生的DNA的改变,并不存在于种系中 - 和急性淋巴细胞白血病的儿童。

“我们的长期目标是在童年癌症中创造最受尊敬的多学科研究群体之一,”珍珠岛朱府说,这是博士学位的。学生在DTU的卫生技术部,4月21日在图表+ AI峰会期间的演示文稿,由图形分析供应商Tigergraph托管的开放式会议。

“要实现这一目标,我们当然需要伟大的合作伙伴、研究人员以及伟大的数据基础设施,”他继续说道。

Jesper Vang,丹麦科技大学健康技术系的博士生,在TigerGraph主办的虚拟会议Graph + AI峰会上展示。
Jesper Vang是丹麦技术大学(DTU)卫生技术系的一名博士生,他讨论了DTU使用图表分析来研究儿童癌症的原因。

为了处理正在收集的大量数据并组织它以使其可用,DTU需要一个可以的系统管理其数据管道他向专门从事医疗行业技术的供应商森蒂昂(Sentieon)求助。

然而,对于数据库内分析,DTU需要一种能够运行复杂查询并发现数据点之间复杂关系的工具,无需提示,并且能够快速完成。

要完成其目标,DTU决定为其分析而不是关系数据库使用图形数据库,并选择Tigergraph的图形分析工具为努力为童年急性淋巴细胞白血病供电。

“我们所有知识的整合和建模是我们项目的关键和我们对患有癌症为何了解的更多信息,为什么要复发和为什么有些人宽容不那么宽容,”Vang说。

我们所有知识的整合和建模是我们项目的关键,也是我们在了解为什么儿童会患癌症,为什么有些会复发,为什么有些对治疗不那么耐受方面取得的进展。
Jesper稳索博士学生,卫生部,DTU

图分析是集成和建模的关键,他继续说道。

关系数据库无法理解DTU儿童癌症研究中所有数据点之间的复杂关系。他们了解直接关系,但大量的DTU的研究包括间接关系。

但是,图表数据库是能够连接间接数据点并快速响应数据库管理器可能不会期望的查询,并且可能没有准备数据集以应答。

“图形数据库使得可以回答随机问题,”vang说。“那些医生可能会提出一个问题并期望它可以回答,因为答案必须在数据中的某个地方,我们可以回答。使用图表,只要数据存在,我们就可以回答更多这些问题它之间有一条路。“

Vang补充说,关系数据库可以高效的少量复杂的医疗数据,但随着关系的数量和成长数量,它们变得更效率,而图形数据库仍然是高效的

他说:“像TigerGraph这样的图形数据库可以扩展以添加新的来源,所以我们不必每次添加新的信息来源时都重新定义数据库。”

由于研究仍在进行中,DTU的研究结果,以改善诊断和治疗儿童急性淋巴细胞白血病尚未得到。不过,Vang表示,他希望TigerGraph在9月举办下一届Graph + AI峰会时展示这些成果。

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