生物學基因大數據挖掘平台

㈠ 什麼是基因大數據分析

基因大數據分析就是像佳學基因那樣通過分子生物學、分子病理學、分子葯理學的最新內科技建立《人的基因容序列變化與人體疾病表徵》資料庫，再加上臨床樣本的收集、優化和調整，可以對人任何一種疾病找到基因的原因，對任何一種基因序列預測人體可能出現的疾病和能力變化。通過佳學基因大數據分析可以進行人的天賦基因解碼、人的健康成長呵護基因解碼、致病基因鑒定基因解碼、用葯指導基因解碼、婚戀咨詢基因解碼和完美寶貝基因解碼。

㈡ 大數據時代 植物科學家需要什麼 e科技

高通量測序技術的飛速發展與生物數據的爆炸式增長推動基因組學研究進入了大數據時代。王向峰教授主要從事植物基因組學、生物信息學和系統生物學方面的研究。將大數據技術運用到植物基因調控網路構建、重要農藝性狀基因挖掘、基因注釋與功能預測等植物科學研究中，並最終與育種實踐相結合，開發分子設計育種模型、軟體、資料庫，為我國育種家服務，是他的課題組長期努力的目標。談到課題初衷時，王向峰說道:「人類健康與醫學領域中『大數據』技術體系已逐步建立起來，但『大數據』如何應用到農業生產與育種產業還需要一定時間的摸索。與『精準醫療』、『智慧醫療』的理念類似，以大數據技術為依託的『精確育種』、『智慧農業』等體系的建立與發展是全球農業發展的未來方向。相對於小樣本量數據，大數據具有積累速度快(Velocity)、數據規模大(Volume)、數據類型多樣(Variety)這三個『V』的特徵。大數據並非體現在數據物理存儲上的『大』，而是體現於信息量的『全』和數據特徵的『雜』。這對植物學與農業相關科研機構建立統一的大數據計算構架、大數據存儲與管理方案、大數據挖掘方法與流程提出了巨大的挑戰。」王向峰還談到「科研人員與小型機構本身難以應付這一挑戰，而雲技術的出現為科研領域提供了解決方案，研究者可以通過網路很方便的按照分析需求從雲平台服務商那裡獲取廉價且靈活擴展的計算資源，從而滿足大數據存儲、管理、分析的要求。」

新興技術雲計算
雲計算作為新興的IT技術，允許用戶通過網路方便的隨時獲取基礎計算資源，而無需添置與維護昂貴的用於大數據存儲與分析的高性能計算硬體資源，採用虛擬化技術可實現計算資源的快速擴展，用戶可以根據自己的存儲分析需求，快速調整資源配置，經濟靈活。王向峰談到：「不難想像，未來基因組學分析、高通量測序數據分析、以及各類高通量生物學計算都將通過雲計算與雲存儲等制定化服務及統一的分析流程的方式完成，而無需科研人員自己構建本地的計算平台與分析流程。」
在過去幾年的時間里，王向峰的研究團隊致力於對已發表的公共數據的整合性挖掘以及開發基於機器學習等現代信息技術的大數據分析方法。關於大數據如何服務於植物科學研究，王向峰以基於公共資料庫構建植物基因表達調控網路為例進行了介紹。傳統方法依據單一數據集中基因的共表達趨勢推測基因間潛在的調控模式，但這一方法並不能直接說明表達模式相似的基因之間是否真實的存在直接的靶向調控關系。基於大數據的網路構建是藉助公共資料庫中收錄的所有類型的數據為基因間功能關聯與調控關系尋求證據，多類型數據包括：植物中保守順式調控元件序列數據、使用高通量測序技術得到的Chip-Seq數據、轉錄因子結合位點數據、基因共表達數據、蛋白質互作數據，以及科研文獻記載的知識型數據等。在獲得整合型數據後，採用適合大數據分析的機器學習的策略構建分類模型、回歸模型、決策模型等手段探索數據間的關聯與規律，從而提高預測基因調控關系與挖掘重要功能基因的准確性。
關於大數據技術在精確農業中的應用前景
王向峰談到：「與國外的大型農業集團和育種公司相比，我國的農業生產信息化管理，基因工程與基因組育種等方面十分薄弱;現代農業必須以數據驅動(data-driven)的管理模式為依託，通過降低農業生產成本、提高耕作效率、降低農業生產的風險，使農民從農業種植中獲得更大的利潤。」關於植物基因組學與生物信息學研究如何與育種產業相結合，王向峰繼續談到：「目前植物科學研究與育種應用研究在一定程度上是脫節的，科研工作者要意識到無論基因組測序還是現在的大量的全基因組關聯分析(GWAS)研究都是以最終服務於農業生產與育種實踐為目的。農作物育種的本質是通過雜交等手段把優良基因進行合理組配而實現改變作物農藝性狀的目的，大數據技術正是銜接植物科學與育種應用的樞紐，將基礎研究產生的生物學知識與數據轉化為分子設計育種的科學依據，最終推動傳統的『經驗育種』向高效、定向、低成本的『精確育種』的轉變。」
「我們一直在國內尋求與具有生物信息學背景的雲平台提供商開展植物科學與分子育種大數據研究，藉助雲技術聯合開展大數據處理、存儲、管理等方案，以及開發基於機器學習的大數據分析新方法。百邁客是主要從事農業高通量基因組測序與生物信息分析的服務商，率先推出了用於高通量測序與生物信息分析的商業化雲計算平台——百邁客生物雲平台。我們將會把現有大數據分析流程與軟體逐步移植部署到國內這類成熟的商業化生物雲計算平台，為國內植物科學研究與育種家們提供服務，全面提高我國植物基因組學研究與分子育種研究的實力。最後希望與國內的同仁們共同努力推動農業大數據的發展，將科學研究與農業應用相結合，實實在在的指導農業生產與育種研究，惠及農民大眾，讓他們的辛勤勞作獲得更大的收益。」王向峰最後總結到。

㈢ 大數據時代是一把雙刃劍嗎

一、維克托·邁爾—舍恩伯格——開大數據系統研究之先河

《經濟學人》說，在大數據領域，他是最受人尊敬的權威發言人之一；《科學》說，若要發起一場關於這個問題的深入探討，沒有比他更好的發起者了。他是歐盟互聯網官方政策背後的重要制定者與參與者；他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一；他就是維克托·邁爾—舍恩伯格。

他說，世界的本質就是數據，大數據將開啟一次重大的時代轉型；

他說，大數據發展的核心動力來源於人類測量、記錄和分析世界的渴望；

他說，從因果關繫到相關關系的思維變革才是大數據的關鍵，建立在相關關系分析法基礎上的預測才是大數據的核心。

二、顛覆商業傳統——海量數據後的相關關系

維克托·邁爾—恩伯格與時俱進地提出了在大數據時代的諸多變革，首先是分析思維的變革，而伴隨這種變革會帶來行動變革，而這種變革會發生在社會的方方面面，諸如商業領域、公共衛生、咨詢決策以及國家政策等各個領域。最終會影響我們的生活方式與社會產業結構。

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大數據時代的變革，其動力來自於技術的進步與獲取數據的方便性與低廉性。而這恰恰為顛覆傳統時代由於各種限制而採取抽樣技術而獲取有用信息的途徑提供了可能。現在技術成熟了，人們在獲取信息時考慮的是盡可能多的樣本數據，且可以是樣本等於全體。同時在分析數據時更多的關注的是相關關系而非因果關系，知道是什麼就已經足夠了，沒有必要去探究為什麼。在商業領域是什麼比為什麼更加重要，而我覺得根據相關關系也可以去推論因果關系，這對於學術領域應該是極具有價值的。相關關系是大數據時代最重要的思維變革，而通過計算機對諸多數據的雲計算與處理可以幫助我們發現這些相關關系，而這也廣泛地應用於商業領域，世界上最大的零售商沃爾瑪在颶風來臨時把蛋撻和颶風用品擺放在一起，能獲得大賣。蛋撻和颶風之間有什麼因果關系嗎？沒有，因果在此刻沒有任何意義，相關才是重要的。

在大數據時代我們每一個人都有機會去施展才華，但大數據也會讓我們變得「透明」。因為我們本身就是一個資料庫，我們的位置信息、消費方式、人際交往以及許多數據，都在被他者有意無意的搜集，而且我們自身卻一無所知。我們的行為可以被預測，我們沒有隱私。這是大數據所帶來的道德問題與社會困擾。我們的世界被赤裸裸的數字包圍，而或許更需要靈魂的滋潤與豐滿。人類的自由意志與諸神之下的尊嚴是否會在這條道路上異化，我不得而知，而我只想在這個時代做一個麥田裡的守望者與思考者，幸福地生活才不會辜負時代與生命。

㈣ 大數據挖掘方法有哪些

謝邀。

大數據挖掘的方法：

• 神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。

• 遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。

• 決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。

• 粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。

• 覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。

• 統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

㈤ 大數據挖掘通常用哪些軟體

1.RapidMiner
只要是從事開源數據挖掘相關的業內人士都知道，RapidMiner在數據挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什麼讓RapidMiner得到如此厚譽呢?首先，RapidMiner功能強大，它除了提供優秀的數據挖掘功能，還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統計建模、評估和部署等功能。更厲害的是，它還提供來自WEKA(一種智能分析環境)和R腳本的學習方案、模型和演算法，讓它成為業界的一棵常春藤。
用Java語言編寫的RapidMiner，是通過基於模板的框架為用戶提供先進的分析技術的。它最大的好處就是，作為一個服務提供給用戶，而不是一款本地軟體，用戶無需編寫任何代碼，為用戶尤其是精於數據分析但不太懂編程的用戶帶來了極大的方便。
2.R-Programming
R語言被廣泛應用於數據挖掘、開發統計軟體以及數據分析中。你以為大名鼎鼎的R只有數據相關功能嗎?其實，它還提供統計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統計測試，時間序列分析、分類、收集等等。
R，R-programming的簡稱，統稱R。作為一款針對編程語言和軟體環境進行統計計算和制圖的免費軟體，它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，並且很多模塊都是由R編寫的，這是R一個很大的特性。而且，由於出色的易用性和可擴展性，也讓R的知名度在近年來大大提高了，它也逐漸成為數據人常用的工具之一。
3.WEKA
WEKA支持多種標准數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特徵選取，由於功能多樣，讓它能夠被廣泛使用於很多不同的應用——包括數據分析以及預測建模的可視化和演算法當中。它在GNU通用公共許可證下是免費的，這也是它與RapidMiner相比的優勢所在，因此，用戶可以按照自己的喜好選擇自定義，讓工具更為個性化，更貼合用戶的使用習慣與獨特需求。
很多人都不知道，WEKA誕生於農業領域數據分析，它的原生的非Java版本也因此被開發了出來。現在的WEKA是基於Java版本的，比較復雜。令人欣喜的是，當它日後添加了序列建模之後，將會變得更加強大，雖然目前並不包括在內。但相信隨著時間的推移，WEKA一定會交出一張很好看的成績單。
4.Orange
對很多數據人來說，Orange並不是一個陌生的名字，它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。而且，Orange的可視化編程和Python腳本如行雲流水，定能讓你擁有暢快的使用感。
Orange是一個基於Python語言的功能強大的開源工具，如果你碰巧是一個Python開發者，當需要找一個開源數據挖掘工具時，Orange必定是你的首選，當之無愧。無論是對於初學者還是專家級大神來說，這款與Python一樣簡單易學又功能強大的工具，都十分容易上手。
5.NLTK
著名的開源數據挖掘工具——NLTK，提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務，因此，在語言處理任務領域中，它一直處於不敗之地。
想要感受這款深受數據人喜愛的工具的用戶，只需要安裝NLTK，然後將一個包拖拽到最喜愛的任務中，就可以繼續葛優癱N日遊了，高智能性也是這款工具受人喜愛的最大原因之一。另外，它是用Python語言編寫的，用戶可以直接在上面建立應用，還可以自定義小任務，十分便捷。
6.KNIME
KNIME是一個開源的數據分析、報告和綜合平台，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機器學習的組件和數據挖掘。我們都知道，提取、轉換和載入是數據處理最主要的三個部分，而這三個部分，KNIME均能出色地完成。同時，KNIME還為用戶提供了一個圖形化的界面，以便用戶對數據節點進行進一步的處理，十分貼心。
基於Eclipse，用Java編寫的KNIME擁有易於擴展和補充插件特性，還有可隨時添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。良好的性能，更讓KNIME引起了商業智能和財務數據分析的注意。

㈥ 基因檢測十大公司排名有哪些

國內基因檢測十大公司排名分別有華大基因BGI、貝瑞和康、葯明康德、博奧生物、達安基因、華因康HYK、碳雲iCarbonX、西比曼CBMG、中源協和、安諾優達ANOROAD，以下是較好的公司介紹：

1、華大基因BGI

華大基因屬於深圳華大基因科技有限公司旗下的基因檢測機構，成立於1999年從事高端儀器研發和製造以及基因組研發等領域在國內基因檢測十大公司排名第一主要應用於資源保存以及醫學健康等多個領域造福於廣大市民。

是專門從事生命科學的科技前沿機構。以學、研、用為主的科研方式。涉及人類、醫學、瀕危動物保護等分子遺傳層面的科技研究。

3、葯明康德

葯明康德屬於上海葯明康德新葯開發有限公司旗下品牌，公司是成立於2000年主要以生物技術和制葯以及醫療器材為一體的研發技術平台公司主要業務有生物分析、基因組服務、生物制劑生產、葯物代謝等多個領域的研發與服務。

4、博奧生物

公司以生物晶元為核心技術平台，擁有研發、生產、銷售以及全國第三方獨立醫學檢驗所服務為一體的大醫學完整產業鏈，並響應國家關於「預防為主」的健康方針，將現代醫學與中國傳統醫學緊密結合，打造出集健康產品、健康管理和醫療康復於一體的大健康產業版塊。

迄今，博奧生物在國內已經形成了北京、上海、重慶、成都等大型產業化基地，並形成了以北京博奧晶典生物技術有限公司為核心的產業化平台。

5、達安基因

達安基因屬於中山大學達安基因股份有限公司旗下品牌，公司成立於1988年是一家集臨床檢驗試劑和儀器研發銷售的一個生物醫葯公司。2004年在上海上市在國內基因檢測十大公司排名第五擁有大量的醫學專家以及專業的技術為客戶提供專業的服務。