1概述

这只小插图只加载一些巨大的多判断数据集进行检查。
希望，今年会议的成果之一将更优雅的方法来做这一点，因此将来的类似数据集将懒惰地评估与给定查询相关的数据。

2AML，以不同的方式组合（来自1级阵列和3级突变）

图书馆（ozymandias）数据（laml_multi）plotx（laml_multi）## dneThylation-major，因为它是##识别未被最初被标记为TP53-突变RM（LAML_MULTI）GC（，T）##的TP53删除患者一些RAM.

3.AOC（澳大利亚化学毒剂卵巢癌数据集，来自ICGC）

数据（aocs_450k）## DNA甲基化与SNP和拷贝数数据（AOCS_MIRNA_RNASEQ）##作为标题所表明，各种大小通过一些技巧... RM（AOCS_250K）RM（AOCS_MIRNA_RNASEQ）GC（AOCS_MIRNA_RNASEQ）GC（，t）##释放一些RAM

##使用（MB）GC触发器（MB）MAX使用（MB）## NCELLS 11824434 631.5 20885653 1115.5 11824434 631.5 ## VCELLS 54093977 412.8 412.8 54093977 412.8

4.GBM（用于使用突变的对比度绘制对比）

使用RTCGatoolbox检索此项，这适合分析。

数据（GBM）## DNA甲基化与SNP和拷贝数##在Artemis RM（GBM）GC（，T）##释放RAM中的某些未经警告的途径分析

##使用（MB）GC触发器（MB）Max使用（MB）## Ncells 11824418 631.5 20885653 1115.5 20885653 631.5 20885653 111244418 631.5 20885653 111244418 444.8 58288208 444.8

在研讨会之前，这份文件可能会有更多的变化。