試述大數據在生物學中的應用

Ⅰ 大數據對生命科學研究有影響嗎

有影響。
大數據是目前最熱的概念之一，也是容易被曲解的概念。顧名思義，大數據意味著大量的數據，然而這只是從字面理解的含義。概括來看，大數據包括三層含義（3V）：數據量大（volume of data），處理數據的速度快（velocity of processing the data），數據源多變（variability of data sources）。這是那些依賴大數據工具進行分析的信息的重要特徵。
美國喬治華盛頓大學的計算生物學研究所主任Keith Crandall表示，盡管生物學家花費大量精力收集數據，實際上，現在生物學面臨的瓶頸在於大數據。例如，2002年8月，對第一個人完整基因組測序工作，集中了20個研究所的專家，利用這些研究所所配置的基礎設施，經歷13年，投入30億美元獲得了約30億核苷酸序列。而目前，為某個人測序僅需要1000美元，每周產生320多個基因組。隨著研究人員不斷開發方法，處理大數據的量、速度和可變性方面的問題，研究人員開始研發分析信息的新方法。
生命科學的數據來源和形式多樣，包括基因測序、分子通道、不同的人群等。如果研究人員能解決這一問題，這些數據將轉變成潛在的財富，即問題在於如何處理這些復雜的信息。當下，相關領域期待那些能分析大數據，並將這些數據轉換成更好理解基礎生命科學機制和將分析成果應用到人口健康上去的工具和技術的面市。

Ⅱ 什麼是生物信息學生物信息學中計算機和大數據扮演什麼樣的角色

生物信息學是在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學和蛋白質組學兩方面，具體說就是從核酸和蛋白質序列出發，分析序列中表達的結構功能的生物信息。

生物信息學是在大分子方面的概念型的生物學，並且使用了信息學的技術，這包括了從應用數學、計算機科學以及統計學等學科衍生而來各種方法，並以此在大尺度上來理解和組織與生物大分子相關的信息。
生物信息學是一門利用計算機技術研究生物系統之規律的學科。
目前的生物信息學基本上只是分子生物學與信息技術（尤其是網際網路技術）的結合體。生物信息學的研究材料和結果就是各種各樣的生物學數據，其研究工具是計算機，研究方法包括對生物學數據的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。
生物信息學作為一門新的學科領域，它是把基因組DNA序列信息分析作為源頭，在獲得蛋白質編碼區的信息後進行蛋白質空間結構模擬和預測，然後依據特定蛋白質的功能進行必要的葯物設計。基因組信息學，蛋白質空間結構模擬以及葯物設計構成了生物信息學的3個重要組成部分。從生物信息學研究的具體內容上看，生物信息學應包括這3個主要部分：⑴新演算法和統計學方法研究；⑵各類數據的分析和解釋；⑶研製有效利用和管理數據新工具。

Ⅲ 生物醫學基因大數據有哪些具體應用

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、分子葯理學的最新科技建立《人的基因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。

Ⅳ 數據的作用

首先我們要確認的是，數據是非常重要的，因為數據就是所有能夠在一定程度上提高勝算的指標的高低，這很重要。再說，如果勝率跡物伍不重要，還有誰會去統計數據呢？

但是為什麼一個人數據很高但是對團隊的幫助和對勝率的提高幾乎沒有；一個人數據垃圾但是對團隊的幫助和對勝率的提高顯著呢？

因為螞咐，第一種人並沒有不足團隊最薄弱或者是最需要提高的那一個環節，而第二個提高了。

就拿籃球比賽舉例子。有些人是球隊的戰術核心，他們經常指揮隊友跑位，單打次數多，占姿或用球權也比較大；還有些人專門負責投籃，有空位就馬上出手；還有的人專門防守，盡量讓對方不得分。還有一些精神領袖。

比如說一個球隊，他的得分能力很強，那麼一個得分能力很強的球員上場以後雖然得分數據很多但是對球隊的幫助不大。但是如果這個球員的防守很好，雖然他的數據不好，但是他也能夠讓球隊的綜合實力有所提高。

類似的例子還有很多，這里我就不一一列舉。

Ⅳ 浣滅墿澶ф暟鎹涓庣郴緇熺敓鐗╁﹀共浠涔

浣滅敤濡備笅:

涓鏄鍔犲揩浣滅墿鑲茬

鍩硅偛浼樿壇浣滅墿鍝佺嶇殑浼犵粺榪囩▼涓嶄粎鑰楄垂澶ч噺鐨勮儲鍔涘拰浜哄姏錛岃屼笖鍙鑳介渶瑕10騫存垨鏇撮暱鏃墮棿銆傚ぇ鏁版嵁鍔犲揩浜嗚繖涓榪囩▼銆傚ぇ鏁版嵁鍔犲揩浜嗕綔鐗╄偛縐嶏紝閬椾紶瀛︾殑榪涙ュ凡緇忓艱嚧浜嗙敓鐗╀俊鎮鐨勭垎鐐稿紡澧為暱錛氶栧厛鏄妯″紡鐢熺墿鍩哄洜緇勬祴搴忕殑寮濮嬶紝鍏舵℃槸楂橀氶噺鎴栬嚜鍔ㄥ寲瀹為獙鎶鏈鐨勫揩閫熷簲鐢ㄣ

浜屾槸椹卞姩鑰曠嶆柟娉

鍟嗕笟鍖栧啘涓氱敓浜у嶮鍒嗗嶆潅錛屾秹鍙婄敓鐗╁︺佹皵璞″拰浜虹被媧誨姩銆傝繎騫達紝縐嶆嶈呰繀閫熼噰鐢ㄦ柊鐨勭簿鍑嗗啘涓氭妧鏈銆傚埄鐢℅PS鍜屽叾浠栨妧鏈錛岀敓浜ц呭彲浠ョ簿紜鍦拌拷韙涓嶅悓鐢板湴鐨勪駭鍑猴紝鎿嶇旱鍜屾帶鍒惰懼囷紝鐩戞祴鐢板湴鐘跺喌錛岀＄悊鎶曞叆鍝侊紝澶у箙鎻愰珮鐢熶駭鐜囧拰鍒╂鼎銆

涓夋槸璁╁啘涓氫俊鎮閫忔槑鍖

榪欑嶉忔槑搴﹁兘澶熼犺嗕環鍊奸摼錛屼嬌鍝佺墝鎶曞叆鍝佺殑瀹氫環鍜岃〃鐜板叿鏈夊彲瑙佹э紝璁╀笅灞傜殑縐嶆嶈呰兘澶熸嫢鏈夋洿澶氱殑鏉冨姏銆傜嶆嶈呭皢鑳藉熶互闈炲父綺懼噯鐨勬柟寮忎嬌鐢ㄦ洿灝戠殑鍖栧﹀搧錛屼互鏇寸簿紜鐨勬柟寮忎嬌鐢ㄦ櫘閫氭姇鍏ュ搧鐨勬晥鏋滐紝璁╃嶆嶈呯殑鎶曞叆鍑忓皯澶х害30%鑷40%銆

鍥涙槸鍙瀹炵幇椋熺墿榪借釜婧婧

澶ф暟鎹瀵歸熺墿浠庣敯闂村埌槨愭岀殑榪囩▼榪涜岃拷韙錛屽彲浠ラ勯槻鐤劇棶銆佸噺灝戞氮璐瑰拰鎻愰珮鍒╂鼎銆傜敱浜庡叏鐞冧緵搴旈摼鐨勫歡闀匡紝榪借釜鍜岀洃鐫ｅ啘浜у搧鍙樺緱瓚婃潵瓚婇噸瑕併

Ⅵ 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。

‍

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。