系統生物學大數據

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書名：爆發

作者：[美] 艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西

譯者：馬慧

豆瓣評分：6.2

出版社：中國人民大學出版社

出版年份：2012-6

頁數：310

內容簡介：

1. 本書是一本超越《黑天鵝》的驚世之作。如果說塔勒布認為人類行為是隨機的，都是小概率事件，是不可以預測的；那麼全球復雜網路權威Barabasi則認為，人類行為93%是可以預測的。

2. Barabasi的研究是在人類生活數字化的大數據時代基礎上進行的，行動電話、網路以及電子郵件使人類 行為變得更加容易量化，將我們的社會變成了一個巨大的資料庫。他認為，人類正處在一個聚合點上，在這里數據、科學以及技術都聯合起來共同對抗那個最大的謎題——我們的未來。

3. 在本書中，Barabasi揭開人類行為背後隱藏的模式「爆發」，提出人類日常行為模式不是隨機的，而是具有「爆發性」的。爆發揭開了人類行為中令人驚訝的深層次的秩序，使得人類變得比預期中更容易預測得多。

4．爆發模式的揭示，其影響力將與20世紀初期的物理學或者基因革命的影響力不相上下。

作者簡介：

艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西（Albert-Laszlo Barabasi）

 全球復雜網路研究權威，無尺度網路的創立者。美國物理學會院士，匈牙利科學院院士，歐洲科學院會員，美國東北大學教授，網路科學研究中心的創始人、主任，同時任職於哈佛大學媒體學院醫學系，並擔任丹那-法 伯癌症研究所癌症系統生物學中心的研究員。

 Barabasi提出無尺度網路模型，2006年因此榮獲了匈牙利計算機學會頒發的馮•諾依曼金質獎章，是建立基於網路共性的統一科學理論的先行者，是復雜網路界引述最多的科學家。

 世界著名科技雜志《popular science》雜志稱贊 Barabasi「他可以控制世界」。

❷ 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。