生物醫學大數據現狀展望解析

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摘要:生物醫學是一門融合了多種學科知識的綜合型學科，其中主要涉及到的學科類型包括生物學、醫學以及生命科學。隨著科學技術的不斷發展，生物醫學的覆蓋范圍也變得越來越廣泛，大數據技術的應用也更加頻繁。大數據時代為生物醫學研究的發展創設了良好的社會環境。本文將就生物醫學的大數據現狀以及展望進行深入的探索研究。

關鍵詞:生物醫學;大數據;研究趨勢

由于生物醫學涉及到了許多學科的理論和知識，因此，在大數據時代下，生物醫學研究能夠獲得更加全面細致的數據支持。隨著大數據技術的深入應用，生物醫學的數據規模正呈現出不斷擴大的趨勢。在這樣的背景下，生物醫學的內涵將變得更加豐富。由此可見，大數據技術和生物醫學的有機融合對于生物學規律的研究具有十分重要的積極意義。

1對生物醫學大數據的分析研究

大數據分析是生物醫學大數據中的重要組成部分之一，大數據分析的深入開展需要大數據儲存的強力支持，目前，生物醫學大數據分析的內容主要包括以下幾個方面:

1．1蛋白質組數據分析研究

經過長時間的發展，蛋白質組質譜分析技術已經逐漸趨于完善，在分析工作開展的過程中，需要使用到大量具備高分辨率的質譜數據，這些數據在蛋白組定性和定量分析工作開展的過程中能夠發揮出巨大的作用。當前階段，蛋白質組學的研究內容得到了極大的擴充，更加強調了對研究規律深入應用。在大數據技術的支持下，很多更加先進高效的數據分析方法得到了有效的應用，蛋白質組學研究的標準朝著更加規范化以及系統化的方向發展，因此，為了保障蛋白質組學研究的順利發展，必須加快推進不同層面組學數據的綜合分析。

1．2單細胞數據的分析研究

單細胞數據分析的細胞數量十分龐大，因此，相應的數據量也十分龐大。單細胞基因組測序中涉及到了DNA擴增技術的應用，這也導致測序深度存在高度不一致的現象，這對相應的基因組分析工作帶來了巨大的挑戰，加之單細胞的性質存在一定的差異性，因此，單細胞數據分析的難度相對較高。當前階段，單細胞基因組數據分析所使用的方法較少，比較常見的方法為單細胞基因表達差異化分析方法以及經過完善的velvet基因組拼裝方法，同時，在單細胞異質化分析領域仍舊存在大量的空白。

1．3基因組數據分析研究

隨著越來越多先進測序技術的推廣，高通量數據分析法的應用變得更加完善，為基因組和轉錄組數據的分析提供了有效的支持。系統化數據分析實現了對基因組、轉錄組以及的表觀基因組等數據的綜合分析，促進了生物系統研究朝著的更加標準化以及深入化的方向發展。大量的高通量測序數據的采集推動了基因組的數據的集中整合以及深度挖掘，因此必須使用更加先進的大數據分析硬件以及軟件才能保障基因組數據分析的有效推進。

1．4宏基因組數據分析研究

近些年來，與生物醫學相關的宏基因組項目的數量正呈現出迅猛增加的趨勢，其數量的規模也在不斷擴大。同時嗎，微生物群落大數據分析項目的數據量也在增加，在這樣的情況下，如何保障數據分析的效率和準確性就成了科研人員必須考慮的問題。目前，宏基因組研究領域已經基本完成了數據庫的構建，微生物群落研究的流程的規范性得到了極大的提升。同時，一大批微生物群落生物信息學研究網站開始涌現出來，為微生物群落研究提供了更加完善的服務項目。此外，微生物群落數據規模的不斷擴展對計算機的性能提出了更高的要求，因此必須研發出更加先進的計算機分析平臺，才能更好的應對數據量不斷增加的趨勢。

2大數據時代下生物醫學的研究趨勢探究

目前，大數據已經滲透到社會的各個領域，為各行各業的發展提供了更加龐大的數據，在生物醫學領域，大數據技術的應用推動了生物醫學研究的高速發展，具體表現在以下幾個方面:

2．1促進了不同類型生物醫學數據的高度整合

通過不同樣本的高效整合，可以構建出更加全面完善的數據模型，這樣可以實現不同類型、尺度數據的集成化分析。但是需要注意的是，在上述過程中，由于數據的格式等問題，不同數據之間不可避免的會產生一定的矛盾，為了有效的解決這一問題，必須采用更加智能化的數據建模和分析方法。這是生物醫學數據研究發展的重要方向這一。

2．2生物醫學數據的實時分析和臨床處理

隨著生物醫學研究的不斷發展，對樣本的迅速提取以及數據的深入挖掘已經成為其必然趨勢，因此，生物醫學數據的臨床處理受到了越來越多的關注，逐漸成為生物醫學研究的主要方向之一。

2．3生物醫學數據的個性化分析、預測和保存

生物醫學數據的采集以及分析處理不僅能夠促進數據規模的增大，還能夠為相關數據的個性化分析預測提供更加有效的支持，同時，針對個性化數據的分析安全保存也是必須重視的問題。

2．4人體微生物群落研究

生物醫學大數據在人體研究領域不僅包含了人體基因型和表型數據，同時還涉及到了人體微生物群落的研究。人體微生物群落對人體健康的影響主要體現在以下幾點:其一，通過病原菌數據庫的建立能夠為患者致病原因的分析提供良好的幫助。其二，通過對人體微生物的檢測可以對其健康狀況進行科學的預測，及時采取合適的預防措施避免疾病的出現。其三，通過人體有益菌的合理利用能夠極大的提升人體的免疫能力。其四，及時發現有害菌，促進預防工作的高效開展。其五，生物醫學數據研究方法對于多種類型的基礎醫學研究的發展具有一定的積極意義。其六，通過對人體微生物群落的研究，可以有效的應對細菌武器的侵害，為有害菌的控制和治療提供良好的幫助。

3結語

綜上所述，在大數據時代下，隨著先進技術設備的應用，生物醫學數據的規模正在持續擴大，面對這一情況，想要保障生物醫學數據分析工作的有效開展，必須借助更加高效的大數據分析平臺。同時，大數據存儲以及深度挖掘促進了生物醫學大數據分析的深入化發展，為我國生物醫學應用水平的提升作出了巨大的貢獻。

作者:謝晟堃 單位:地質中學