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海量生物医学数据的爆发
THE PAPER SUMMARY
随着人类基因组计划的启动，人与模式生物基因组的测序工作发展极为迅速，特别是 高通量测序技术的快速发展，生物医学数据如同潮水般汹涌而至，增长惊人。这些数 据只是信息的源泉，却并不等于信息，只是知识的源泉，却并不等于知识。
海量生物医学数据的爆发
生物医学大数据现状
BACKGROUND AND SIGNIFICANCE OF THE SELECTED TOPIC
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THE PAPER SUMMARY
思路
在生物医学大数据的背景下，以及生物信息学需要多学科基础的背景下 ，促使机器学习、统计数据分析和系统描述等在生物信息学中迅速发展 。数学在其中占了很大的比重，如隐马尔科夫链模型在生物信息学中有 着重要的应用，信息论则在分子进化及蛋白质结构预测等方面有重要的 应用。可以说，很多数学理论都直接或间接地应用在生物学研究中。
生物信息学介绍
BACKGROUND AND SIGNIFICANCE OF THE SELECTED TOPIC
生物信息学(Bioinformatics)是伴随着人类基因组计划(Human Genome Project，HGP)发展而迅猛发展的一门交叉学科，主要涉及 生物学、数学及计算机科学等。生物信息学旨在综合运用多种学科理 论及工具，阐明和解读海量生物医学数据所蕴含的生物学意义，进而 揭示和理解“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”，是 “基因组”、“信息结构”和“复杂性”等重大科学问题的有机结合
前基因组时代：集中在生物学数据库的构建，检索分析工具的开发及应用，以及序列 比对和分析等方面； 基因组时代：对核苷酸序列的测定、分析及发现新基因等，基因识别和发现，以及大 量数据库的开发及应用等； 后基因组时代：研究重心由基因组的结构向功能转移，并产生了功能基因组学。
发展阶段
THE PAPER SUMMARY
和功能，是当前生物信息学相关研究的热点之一。
表达谱分析及调控网络分析
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随着芯片和高通量测序技术的广泛应用，各种组学数据应运而生，不同组织不 同生理状态的基因表达、蛋白质反应等进行检测，产生大量的表达谱，而表达 谱分析就给生物信息学提出了挑战，需要依赖于生物信息学的理论与工具。 基于表达分析数据构建基因表达调控网络，可有助于寻找反映基因之间相互关 系的网络表达。构建合适的基因调控网络模型，有助于发现生物学规律和认识 生命现象的本质，也成为了生物信息学研究的热点和重要内容。建模过程中基
随着高通量测序技术的快速发展，生物医学数据也面临生物医学大 数据(Biomedical Data)时代。在生物医学大数据的背景下，生物 信息学的研究重点也转移到“组学”的研究，即单个基因的分析到 多个基因甚至在整个组学水平的分析，特别是充分结合当前多源异 质性数据，如何从多个角度多个水平的数据资源着手，是当前研究 的重要内容。
大数据时代的来临对生物医学研究产生了重大影响。其中, 生物学水平上的实验目的是获得结论或者是提出一种新的 假设, 而现在基于海量生物医学大数据, 可以对海量数据的研 究来探索其中的规律, 直接提出假设或得出可靠的结论。
生物医学大数据的特点
现状
BACKGROUND AND SIGNIFICANCE OF THE SELECTED TOPIC
随着生物分析技术和计算技术的快速发展, 生物医学产生了大 量的数据.。21世纪以来, 随着高通量DNA测序的技术发展和逐 步应用, 生命科学领域的数据量正在极速增长。
发展趋势
THE PAPER SUMMARY
感谢倾听
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用于生物信息处理。
总结
基础背景
BACKGROUND AND SIGNIFICANCE OF THE SELECTED TOPIC
在生物信息学中，扎实的生物学背景有助于 发现并形成思路，凝练生物学问题，计算机 则是其中重要的工具之一，而数学及统计则 是有助于有效解决生物学问题的有力手段。
基础背景
大数据背景下 生物信息学研究现状
1
生物信息学介绍
选题
CONTENTS
2
生物医学大数据现状
3
生物信息学部分研究模块
4
总结
填写你的课题名称
生物信息学介绍
BACKGROUND AND SIGNIFICANCE OF THE SELECTED TOPIC
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基础背景
THE PAPER SUMMARY
思路
统计是生物信息学的重要基础，而海量的数据，巨大的计算量， 复杂的噪声模式及海量的时变数据等，使传统的统计分析面临 巨大的困难，需应用更加灵活的数据分析技术。 此外，计算机科学技术在生物信息学中也是至关重要的基础。 譬如，数据库管理技术，以及多源数据整合及可视化、数据挖 掘等，使得计算机是生物信息学发展中重要的基本工具。
数据来源
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电子病历 健康数据 人群队列与样本数据 常规实验室数据 药物数据 组学数据 文献和公共数据资源
生物医学大数据的基本分析流程
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总结
数据库了解和数据库选择
选择产生数据的实验平台
设定研究的方向 选择研究具体内容 选择分析软件及开发软件 结果分析与参数调整 选择确定的基因进行调整及生物信息分析 实验验证及结论
THE PAPER SUMMARY
与生物医学数据的迅猛增长相比，相关知识和信息的增长却相对缓慢。二者之间的矛 盾，极大地催生了生物信息学的快速发展，以综合应用数序、计算机科学和生物学的 各种理论及工具，深入挖掘这些海量生物医学信息中所蕴藏的生物学意义，将累积的 数据转变为信息和知识。
发展阶段
THE PAPER SUMMARY
序列分析及进化分析
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针对DNA、RNA及蛋白质序列等进行大规模序列分析或全基因组序列 分
析，而有关生物进化的研究也进入到了分子水平，而当前生物序列信
息的大量积累为开展分子进化的研究提供了大量的数据基础。
结构分析及功能预测
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特别是基于RNA和蛋白质的结构分析和功能预测。蛋白质结构及功能 预测是生物信息学中最重要的课题之一。而预测长非编码RNA的结构
生物信息学部分研究模块
研究方向
BACKGROUND AND SIGNIFICANCE OF THE SELECTED TOPIC
该学科具有很多研究方向，如基于分子生物学基础，从基因组学一蛋
白质组学．系统生物学-比较基因组学等角度，借用多种手段和技术，
了解在后基因组时代基因表达的调控机理，根据生物分子在基因表达和 调控中的作用，描述人类疾病的诊断及治疗的内在规律，以有助 于阐明生命的遗传语言。
因表达数据的典型分析，如聚类分析方法和统计学方法等。
数据挖掘与生物信息学
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针对当前大量生物医学数据资源，数据挖掘具有极大的发展潜力。如何基于当 前丰富的数据资源，进行数据挖掘从而提取规律并上升为理论，以便进一步了 解生物学奥秘。可以说，后基因组时期的主要任务之一，即是结合数据挖掘， 从海量的生物医学数据中寻找规律，并进一步预测基因功能及与疾病的关联等。 近年来，数据挖掘已应用在序列分析、基因表达、蛋白质结构预测、药物设计 等方面，并取得了相应的研究成果，已有很多数据挖掘、机器学习和工具等应
总结
THE PAPER SUMMARY
思路
生物信息学作为一门较为年轻的交叉学科，如何对海量生物医学数 据进行处理并提取蕴含在内的有价值的信息，如何充分利用并融合
生物学、计算机科学和数理统计，基于生物医学大数据海洋，将对
多种学科，诸如生物学、医学、药学、农业、环境、信息技术和新 材料等的研究和发展，起着重要的作用。 在当前大数据时代的背景下，数据的大量积累将有助于发现重大的 生物学规律，因此，生物信息学的发展极为重要，必将在生物医学 领域中具有广阔的应用前景。