生物学基因大数据挖掘平台

㈠ 什么是基因大数据分析

基因大数据分析就是像佳学基因那样通过分子生物学、分子病理学、分子药理学的最新内科技建立《人的基因容序列变化与人体疾病表征》数据库，再加上临床样本的收集、优化和调整，可以对人任何一种疾病找到基因的原因，对任何一种基因序列预测人体可能出现的疾病和能力变化。通过佳学基因大数据分析可以进行人的天赋基因解码、人的健康成长呵护基因解码、致病基因鉴定基因解码、用药指导基因解码、婚恋咨询基因解码和完美宝贝基因解码。

㈡ 大数据时代 植物科学家需要什么 e科技

高通量测序技术的飞速发展与生物数据的爆炸式增长推动基因组学研究进入了大数据时代。王向峰教授主要从事植物基因组学、生物信息学和系统生物学方面的研究。将大数据技术运用到植物基因调控网络构建、重要农艺性状基因挖掘、基因注释与功能预测等植物科学研究中，并最终与育种实践相结合，开发分子设计育种模型、软件、数据库，为我国育种家服务，是他的课题组长期努力的目标。谈到课题初衷时，王向峰说道:“人类健康与医学领域中‘大数据’技术体系已逐步建立起来，但‘大数据’如何应用到农业生产与育种产业还需要一定时间的摸索。与‘精准医疗’、‘智慧医疗’的理念类似，以大数据技术为依托的‘精确育种’、‘智慧农业’等体系的建立与发展是全球农业发展的未来方向。相对于小样本量数据，大数据具有积累速度快(Velocity)、数据规模大(Volume)、数据类型多样(Variety)这三个‘V’的特征。大数据并非体现在数据物理存储上的‘大’，而是体现于信息量的‘全’和数据特征的‘杂’。这对植物学与农业相关科研机构建立统一的大数据计算构架、大数据存储与管理方案、大数据挖掘方法与流程提出了巨大的挑战。”王向峰还谈到“科研人员与小型机构本身难以应付这一挑战，而云技术的出现为科研领域提供了解决方案，研究者可以通过网络很方便的按照分析需求从云平台服务商那里获取廉价且灵活扩展的计算资源，从而满足大数据存储、管理、分析的要求。”

新兴技术云计算
云计算作为新兴的IT技术，允许用户通过网络方便的随时获取基础计算资源，而无需添置与维护昂贵的用于大数据存储与分析的高性能计算硬件资源，采用虚拟化技术可实现计算资源的快速扩展，用户可以根据自己的存储分析需求，快速调整资源配置，经济灵活。王向峰谈到：“不难想象，未来基因组学分析、高通量测序数据分析、以及各类高通量生物学计算都将通过云计算与云存储等制定化服务及统一的分析流程的方式完成，而无需科研人员自己构建本地的计算平台与分析流程。”
在过去几年的时间里，王向峰的研究团队致力于对已发表的公共数据的整合性挖掘以及开发基于机器学习等现代信息技术的大数据分析方法。关于大数据如何服务于植物科学研究，王向峰以基于公共数据库构建植物基因表达调控网络为例进行了介绍。传统方法依据单一数据集中基因的共表达趋势推测基因间潜在的调控模式，但这一方法并不能直接说明表达模式相似的基因之间是否真实的存在直接的靶向调控关系。基于大数据的网络构建是借助公共数据库中收录的所有类型的数据为基因间功能关联与调控关系寻求证据，多类型数据包括：植物中保守顺式调控元件序列数据、使用高通量测序技术得到的Chip-Seq数据、转录因子结合位点数据、基因共表达数据、蛋白质互作数据，以及科研文献记载的知识型数据等。在获得整合型数据后，采用适合大数据分析的机器学习的策略构建分类模型、回归模型、决策模型等手段探索数据间的关联与规律，从而提高预测基因调控关系与挖掘重要功能基因的准确性。
关于大数据技术在精确农业中的应用前景
王向峰谈到：“与国外的大型农业集团和育种公司相比，我国的农业生产信息化管理，基因工程与基因组育种等方面十分薄弱;现代农业必须以数据驱动(data-driven)的管理模式为依托，通过降低农业生产成本、提高耕作效率、降低农业生产的风险，使农民从农业种植中获得更大的利润。”关于植物基因组学与生物信息学研究如何与育种产业相结合，王向峰继续谈到：“目前植物科学研究与育种应用研究在一定程度上是脱节的，科研工作者要意识到无论基因组测序还是现在的大量的全基因组关联分析(GWAS)研究都是以最终服务于农业生产与育种实践为目的。农作物育种的本质是通过杂交等手段把优良基因进行合理组配而实现改变作物农艺性状的目的，大数据技术正是衔接植物科学与育种应用的枢纽，将基础研究产生的生物学知识与数据转化为分子设计育种的科学依据，最终推动传统的‘经验育种’向高效、定向、低成本的‘精确育种’的转变。”
“我们一直在国内寻求与具有生物信息学背景的云平台提供商开展植物科学与分子育种大数据研究，借助云技术联合开展大数据处理、存储、管理等方案，以及开发基于机器学习的大数据分析新方法。百迈客是主要从事农业高通量基因组测序与生物信息分析的服务商，率先推出了用于高通量测序与生物信息分析的商业化云计算平台——百迈客生物云平台。我们将会把现有大数据分析流程与软件逐步移植部署到国内这类成熟的商业化生物云计算平台，为国内植物科学研究与育种家们提供服务，全面提高我国植物基因组学研究与分子育种研究的实力。最后希望与国内的同仁们共同努力推动农业大数据的发展，将科学研究与农业应用相结合，实实在在的指导农业生产与育种研究，惠及农民大众，让他们的辛勤劳作获得更大的收益。”王向峰最后总结到。

㈢ 大数据时代是一把双刃剑吗

一、维克托·迈尔—舍恩伯格——开大数据系统研究之先河

《经济学人》说，在大数据领域，他是最受人尊敬的权威发言人之一；《科学》说，若要发起一场关于这个问题的深入探讨，没有比他更好的发起者了。他是欧盟互联网官方政策背后的重要制定者与参与者；他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一；他就是维克托·迈尔—舍恩伯格。

他说，世界的本质就是数据，大数据将开启一次重大的时代转型；

他说，大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望；

他说，从因果关系到相关关系的思维变革才是大数据的关键，建立在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心。

二、颠覆商业传统——海量数据后的相关关系

维克托·迈尔—恩伯格与时俱进地提出了在大数据时代的诸多变革，首先是分析思维的变革，而伴随这种变革会带来行动变革，而这种变革会发生在社会的方方面面，诸如商业领域、公共卫生、咨询决策以及国家政策等各个领域。最终会影响我们的生活方式与社会产业结构。

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大数据时代的变革，其动力来自于技术的进步与获取数据的方便性与低廉性。而这恰恰为颠覆传统时代由于各种限制而采取抽样技术而获取有用信息的途径提供了可能。现在技术成熟了，人们在获取信息时考虑的是尽可能多的样本数据，且可以是样本等于全体。同时在分析数据时更多的关注的是相关关系而非因果关系，知道是什么就已经足够了，没有必要去探究为什么。在商业领域是什么比为什么更加重要，而我觉得根据相关关系也可以去推论因果关系，这对于学术领域应该是极具有价值的。相关关系是大数据时代最重要的思维变革，而通过计算机对诸多数据的云计算与处理可以帮助我们发现这些相关关系，而这也广泛地应用于商业领域，世界上最大的零售商沃尔玛在飓风来临时把蛋挞和飓风用品摆放在一起，能获得大卖。蛋挞和飓风之间有什么因果关系吗？没有，因果在此刻没有任何意义，相关才是重要的。

在大数据时代我们每一个人都有机会去施展才华，但大数据也会让我们变得“透明”。因为我们本身就是一个数据库，我们的位置信息、消费方式、人际交往以及许多数据，都在被他者有意无意的搜集，而且我们自身却一无所知。我们的行为可以被预测，我们没有隐私。这是大数据所带来的道德问题与社会困扰。我们的世界被赤裸裸的数字包围，而或许更需要灵魂的滋润与丰满。人类的自由意志与诸神之下的尊严是否会在这条道路上异化，我不得而知，而我只想在这个时代做一个麦田里的守望者与思考者，幸福地生活才不会辜负时代与生命。

㈣ 大数据挖掘方法有哪些

谢邀。

大数据挖掘的方法：

• 神经网络方法

神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。

• 遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

• 决策树方法

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。

• 粗集方法

粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

• 覆盖正例排斥反例方法

它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。

• 统计分析方法

在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

㈤ 大数据挖掘通常用哪些软件

1.RapidMiner
只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢?首先，RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是，它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。
用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。
2.R-Programming
R语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。
R，R-programming的简称，统称R。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。
3.WEKA
WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。
很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。
4.Orange
对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。
Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。
5.NLTK
著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。
想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。
6.KNIME
KNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。
基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。

㈥ 基因检测十大公司排名有哪些

国内基因检测十大公司排名分别有华大基因BGI、贝瑞和康、药明康德、博奥生物、达安基因、华因康HYK、碳云iCarbonX、西比曼CBMG、中源协和、安诺优达ANOROAD，以下是较好的公司介绍：

1、华大基因BGI

华大基因属于深圳华大基因科技有限公司旗下的基因检测机构，成立于1999年从事高端仪器研发和制造以及基因组研发等领域在国内基因检测十大公司排名第一主要应用于资源保存以及医学健康等多个领域造福于广大市民。

是专门从事生命科学的科技前沿机构。以学、研、用为主的科研方式。涉及人类、医学、濒危动物保护等分子遗传层面的科技研究。

3、药明康德

药明康德属于上海药明康德新药开发有限公司旗下品牌，公司是成立于2000年主要以生物技术和制药以及医疗器材为一体的研发技术平台公司主要业务有生物分析、基因组服务、生物制剂生产、药物代谢等多个领域的研发与服务。

4、博奥生物

公司以生物芯片为核心技术平台，拥有研发、生产、销售以及全国第三方独立医学检验所服务为一体的大医学完整产业链，并响应国家关于“预防为主”的健康方针，将现代医学与中国传统医学紧密结合，打造出集健康产品、健康管理和医疗康复于一体的大健康产业版块。

迄今，博奥生物在国内已经形成了北京、上海、重庆、成都等大型产业化基地，并形成了以北京博奥晶典生物技术有限公司为核心的产业化平台。

5、达安基因

达安基因属于中山大学达安基因股份有限公司旗下品牌，公司成立于1988年是一家集临床检验试剂和仪器研发销售的一个生物医药公司。2004年在上海上市在国内基因检测十大公司排名第五拥有大量的医学专家以及专业的技术为客户提供专业的服务。