Količina dostopnih genomskih podatkov je v zadnjem času močno narasla, s tem pa so se močno povečale tudi zahteve po metodah za njihovo analizo. Z izrazom metaanaliza genomskih podatkov običajno označujemo analizo podatkov dobljenih z različnimi tehnologijami (npr. različni tipi mikromrež, mikromreže CGH, spektri, itd.). V predavanju bomo na kratko predstavili rezultate mednarodnega projekta EET-Pipeline, ki se je ukvarjal z raziskavami embrionalnih tumorjev. Osredotočili se bomo na metaanalizo genomskih podatkov s katero smo iskali ciljne mehanizme (npr. gene in povezave med njimi), ki bi lahko služili za razvoj novih diagnostičnih orodij in terapij za zdravljenje embrionalnih tumorjev. Razvili smo metodologijo za rangiranje genov na osnovi različnih tipov podatkov ter na ta način dobili bolj zanesljivo oceno pomembnosti posameznih genov za razvoj embrionalnih tumorjev. Z uporabo metode za rekonstrukcijo genskih mrež smo nato določili povezave med najpomembnejšimi geni in nekaj genov z največ povezavami je bilo izbranih za laboratorijske analize. Prvi rezultati kažejo, da ti geni res igrajo pomembno vlogo pri razvoju embrionalnih tumorjev.