生物医学信息学导论论文
医学论文：医学相关专业生物信息学课程的教学探索
医学相关专业生物信息学课程的教学探索一、前言生物信息学（Bioinformatics）是随着现代生命科学的发展而兴起的交叉学科，旨在为生物学研究提供信息处理的支撑，从海量数据中挖掘生物信息，实现对生命科学问题的研究。
生物信息学包含了对核酸和蛋白质的序列和结构信息的获取、处理、存储、分布、分析和解释等各个方面的分析研究，是通过综合利用生物学、计算机科学和信息技术等手段，来认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，揭示海量数据中蕴含的生命奥秘或生物学内在规律的一门科学[1]。
随着测序技术的不断发展，人类与其他物种基因组计划相继实施和完成，产生了海量的数据，尤其是近年来的各种组学数据，如蛋白质组、代谢组、基因组、转录组等生物学数据，生物信息学将在解读基因组序列中的功能信息等方面发挥巨大的作用[2]。
二、生物信息学课程开展的现状生命科学的迅猛发展、生物技术在社会发展中的应用越来越广泛，例如产前诊断、遗传并筛查、肿瘤靶向治疗等生物信息学相关的医学应用，生物信息学的作用和地位也越来越重要。
研究机构和高等院校，特别是息息相关的医学院校，迫切需要通过各种形式的教学，系统地培养新的复合型研究力量的医学工作者。
因此，医学院校针对医学相关学生开展与其专业紧密结合的生物信息学课程已经成为必然趋势[3]。
目前，国内许多医学院校相继开设了生物信息学课程，将生物信息学作为必修或者选修课程。
由于生物信息课程教学尚处于刚刚起步的探索阶段，尚未形成一个完整的课程建设体系，再加上生物信息学研究的范围广、相关数据与分析工具资源繁多、涉及多学科知识尚缺乏系统成熟的理论方法，正处在迅速发展中等一系列特点，如何开展生物信息学教学尚有待探索。
因此，生物信息学课程的教育理念、教学内容、方式和方法等迫切需要根据自身专业特点，科学确立教学目标，及时系统地总结规划教学内容，探索和改革教学方法，以适应医学专业背景学生的学习，对于促进医学生自身综合素质的提高有重要意义。
生物医学信息学在医学诊断中的应用
生物医学信息学在医学诊断中的应用生物医学信息学是生物、医学、信息学三者的交叉学科，其应用已经在医学实践中发挥了重要作用。
生物医学信息学的发展使医学诊断信息化成为可能，并且将医学研究带入了一个新的层次。
本文将探讨生物医学信息学在医学诊断中的应用。
一、基因诊断生物医学信息学在基因诊断中的应用，是基于基因的表达、调节、突变等信息，判定一个人是否存在某种遗传性疾病。
传统的基因诊断手段是通过基因测序获得数据，使用软件对数据进行分析，得出基因变异的结论。
而现在，随着深度学习等机器学习算法的应用，基因诊断的准确度和速度都得到了大幅提高。
近年来，随着高通量技术的广泛应用，例如高通量测序、基因芯片等，基因诊断的速度和准确度都有了极大提升。
除此之外，像CRISPR/Cas9技术也在基因诊断中得到应用。
二、医学影像诊断医学影像学是医学领域中的重要一个学科，其主要任务是利用医学成像设备，如X射线、CT、MRI、PET等设备帮助诊断医师确定患者的疾病。
生物医学信息学可以对医学影像数据进行处理，提取影像特征，并结合传统的医学知识，辅助医生进行诊断。
此外，利用深度学习算法可以使得医生在判断医学影像数据时获得更为准确的诊断。
由于医学影像诊断的特点是大部分的数据都是图像和数字数据，这种数据的形式非常适合机器学习进行处理。
三、抗癌药物筛选生物信息学研究在分子水平上的解决方案已经成为了开发新抗癌药物的重要工具。
现如今，使用大数据分析和机器学习，抗癌药物的筛选过程变得更为快捷和高效。
生物信息学可以扫描生物组织中的基因和蛋白质，为研究人员提供更为详细的信息，为药物研发提供基础支持。
四、流行病学研究生物医学信息学在流行病学研究中起到了至关重要的作用。
生物信息学的方法可以处理大量的数据，包括人口学数据、临床数据、生物标记物数据等等，从而获得更准确的健康状况综合评估等信息，并能有效地预测一些重要的研究结果。
在疫情爆发时，生物医学信息学所提供的数据成为了决策者制定响应应急计划的重要依据。
医学院校生物信息学教学[论文]
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医学院校生物信息学教学的探究摘要：生物信息学是一门由生物学、数学、计算机科学等多学科交叉融合而成的新兴学科，它的出现极大地促进了生命科学及相关学科的发展，已成为生命科学研究者强有力的辅助工具之一。
近年来，各医学院校逐步认识到生物信息学的重要性，纷纷在生物学、医学等相关专业开设了生物信息学课程，并在课程中安排了一定课时的实践课。
本文就为什么要在医学院校开设生物信息学课程以及如何开展好生物信息学教学做了探究。
关键词：医学院校；生物信息学；教学；探究生物信息学实践课教学主要是培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力，提高学生应用理论知识解决实际问题的能力。
当前，生物信息学教学还处于起步阶段，对于生物信息学实践课还没有完善的教学模式和有效的教学方法，如何在医学院校进行生物信息学实践课教学还有待进一步探索。
一、生物信息学实践课开设的重要性生物信息学本身是一门实用性很强的学科，理论和实践密不可分。
对于医学院校的学生来说，其学习生物信息学的主要目的并不是开发新的数据库和发展新的生物数据分析方法，而是如何在现有生物信息学数据库中找到他们想要的数据，并利用现有的生物信息学软件或算法处理这些数据。
例如：确定基因组序列中的启动子、内含子、外显子的位置，查找蛋白质的序列、结构和功能等；计算蛋白质序列的分子量和等电点，为扩增特定的片段而设计引物，对特定物种进行系统发育分析等。
要达到这一目的，除了让他们掌握生物信息学的基本理论与方法、数据库和软件的原理外，更重要的是让他们亲身去实践，在实践课上对所学的理论进行验证、对数据库和软件的使用加以熟悉。
如果没有实践课作为理论学习的巩固和提高，那么理论课上学习的知识和技能将很难应用到他们今后的工作、科研中，也就失去了开设这门课程的意义。
二、生物信息学实践教学存在的问题1.缺乏实践课教材。
目前，还没有专门针对医学院校学生的生物信息学实践课教材。
而国内各大高校使用的生物信息学教材多为国外教材的影印版或者中文翻译版本，这些教材一般内容宽泛，需要学生具有较高的相关基础知识，并且偏重介绍生物信息学的理论和方法，对实践环节的指导较少，将其进行取舍作为理论课教材尚可，还不能完全作为实践课的教材。
生物信息学导论论文2900字_生物信息学导论毕业论文范文模板
生物信息学导论论文2900字_生物信息学导论毕业论文范文模板生物信息学导论论文2900字(一)：运筹学课程在生物信息学专业中的教学探索论文摘要：生物信息学是现代生命科学发展过程中，生物医学与数理科学、计算机技术相结合而形成的新兴前沿交叉学科。
运筹学在生物信息学中有着广泛应用，可为学生后续专业课学习和应用研究提供指导。
文章结合生物信息学专业特点，对于如何提高运筹学在生物信息学专业中的教学质量和培养具有创新能力的生物信息学人才，探讨了运筹学在生物信息学专业教学中的教学目的、教学内容以及教学方法和手段。
关键词：生物信息学；运筹学；教学方法一、前言生物信息学是随着人类基因组计划的完成而兴起的一门前沿交叉学科，在采集、处理、分析各种生物学数据如蛋白质组、代谢组、基因组、转录组所包含的重大生物学意义方面起着重要作用。
运筹学是一门广泛应用于自然科学、社会科学、工程技术生产实践、经济建设及现代化管理的学科，具有很强的实践性和应用性。
运筹学中很多方法已被广泛地运用到生物信息学中，比如基于凸规划问题的支持向量机用于疾病诊断和分类；基于动态规划模型的局部比对和全局比对算法被广泛应用于DNA和蛋白质序列的比对；基于图的最短路径算法则可被用于对生物网络的分析研究等。
因此，运筹学被列为生物信息学专业的专业基础课。
然而目前相关教材大多是为经济管理学编写，很少有专门从生物信息学角度出发编写的运筹学教材，这样书中的例题也都是以管理和经济类为基础。
因此，本文针对生物信息学专业的特色，探讨了运筹学在生物信息学专业中的教学目的、教学内容、教学方法及考核形式，这将有助于提高运筹学在生物信息学专业中的教学质量，有利于培养具有创新和实践能力的生物信息学人才。
二、根据专业的需要确定教学目的和教学内容生物信息学是在现代生命科学发展过程中，生物医学与数理科学、计算机技术相结合而形成的新兴前沿交叉学科，主要研究如何对海量生物医学数据进行获取、加工、存储和分析，进而理解和阐明海量数据中所包含的重大生物学意义和医学价值。
生物信息学应用论文3200字_生物信息学应用毕业论文范文模板
生物信息学应用论文3200字_生物信息学应用毕业论文范文模板生物信息学应用论文3200字(一)：应用生物信息学方法筛选食管鳞癌的关键基因论文[摘要]目的筛选食管鳞癌的关键基因，为肿瘤的发病机制研究提供新的思路。
方法检索GEO数据库中食管鳞癌基因表达芯片，分析差异表达基因并获得共同差异基因；利用在线数据库DAVID进行GO和KEGG通路富集分析；通过String数据库和Cytoscape软件分析获取链接度最高的10个关键基因，并在TCGA数据库中验证。
结果共筛选出204个差异表达基因。
GO分析显示其生物学过程富集在细胞分裂、细胞器断裂和细胞周期等163个条目中；细胞学组分富集在细胞外、细胞质和细胞器腔内等48个条目中；分子功能富集在调控肽酶活性、与细胞外基质结合等46个条目中。
KEGG通路富集在局部黏附、p53信号通路、错配修复等12个条目中。
筛选出10个链接度最高的Hub基因，且通过TCGA数据库验证其全部在食管鳞癌组织中高表达（P<0.01）。
结论CDK1、CCNA2、RFC4、CCNB1、TOP2A、AURKA、CDC6、BUB1、BUB1B、PLK1是食管鳞癌的关键基因，可能是食管鳞癌的生物标志和治疗靶点。
[关键词]食管鳞癌；关键基因；生物信息学；基因芯片根據WHO统计，全世界每年约有40万人死于食管癌，其中我国约20万人，占世界的一半[1]。
食管癌主要有两个亚型——食管鳞癌和腺癌，我国食管癌患者主要为鳞癌。
目前食管癌的发生发展及转移机制尚不清楚，因此进一步研究其发病机制，建立有效的预防和诊疗方法，是迫切需要解决的问题。
本研究通过分析GEO数据库[2]中食管鳞癌的相关芯片数据，旨在挖掘食管鳞癌的关键基因，利用生物信息学方法探讨其可能的发病机制，为进一步的基础与临床研究提供方向。
1资料与方法1.1一般资料资料来源GEO在线数据库，下载食管鳞癌全基因组表达谱芯片数据集。
入选条件：①全基因组RNA表达谱芯片；②人食管鳞癌组织与配对的癌旁正常组织。
生物信息学论文
生物信息学论文引言生物信息学是生物学和信息科学的交叉学科，通过运用计算机科学和统计学等工具和技术，研究生物学中的大规模生物数据，并解析生物体内的复杂生物过程。
随着高通量测序技术的发展，获得的生物序列数据呈指数级增长，生物信息学在现代生物学研究中发挥着至关重要的作用。
生物信息学的发展生物信息学的概念最早于20世纪60年代提出，当时主要以计算机科学和数学为基础，主要用于DNA和RNA序列的比对和模式发现。
随着DNA测序技术的快速发展，新一代测序技术的应用使得获取基因组和转录组等大规模数据成为可能。
这一技术的革新推动了生物信息学的迅猛发展。
生物信息学在基因组学中的应用生物信息学在基因组学中的应用是目前生物信息学研究的最主要领域之一。
通过生物信息学的方法，可以对基因组进行组装、注释和比较分析。
基因组组装是将高通量测序数据拼接成完整的基因组序列的过程。
基因组注释可以确定基因组中编码蛋白质的基因、非编码RNA以及其他功能元件的位置和功能。
基因组比较分析可以用于研究不同物种之间的基因组演化、鉴定基因家族以及寻找与特定性状相关的基因。
生物信息学在转录组学中的应用转录组学研究关注的是在特定条件下生物体内所有的mRNA分子，它们是基因转录的产物，反映了生物体在特定生理状态下的基因表达情况。
利用生物信息学方法，可以对转录组数据进行质量控制、差异表达分析和功能注释等。
通过差异表达分析可以找出在不同条件下表达量有显著差异的基因，进一步分析可以揭示基因在特定生理过程中的作用。
功能注释则可以将基因与相关的生物过程、通路和功能进行关联，从而深入理解基因的功能和调控机制。
生物信息学在蛋白质组学中的应用蛋白质组学研究关注的是生物体内所有蛋白质分子的组成和功能。
生物信息学在蛋白质组学中的应用主要包括蛋白质序列预测、结构预测和功能注释。
通过生物信息学工具，可以根据蛋白质序列进行结构预测，进而预测蛋白质的功能和相互作用。
蛋白质功能注释则可以将蛋白质与已知的功能数据库进行比对，从而确定其功能和参与的生物过程。
生物信息学的论文
生物信息学一、我对生物信息学的认识1、什么是生物信息学生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。
包括了两层含义，一是对海量数据的收集、整理与服务，也就是管好这些数据；另一个是从中发现新的规律，也就是用好这些数据。
具体地说，生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区；同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语文规律；在此基础上，归纳、整理与基因组遗传语文信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。
2、、生物信息学的重要性生物信息学不仅仅是一门科学学科，它更是一种重要的研究开发工具。
从科学的角度来讲，它是一门研究生物和生物相关系统中信息内容物和信息流向的综合系统科学，只有通过生物信息学的计算处理，我们才能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的详细和系统的理解。
从工具的角度来讲，它是今后几乎进行所有生物（医药）研究开发所必需的舵手和动力机，只有基于生物信息学通过对大量已有数据资料的分析处理所提供的理论指导和分析，我们才能选择正确的研发方向，同样，只有选择正确的生物信息学分析方法和手段，我们才能正确处理和评价新的观测数据并得到准确的结论。
可见生物信息学在今后的无论是生物（医药）科研还是开发中都具有广泛而关键的应用价值；而且，由于生物信息学是生物科学与计算科学、物理学、化学和计算机网络技术等密切结合的交叉性学科，使其具有非常强的专业性，这就使得专业的生物（医药）科研或开发机构自身难以胜任它们所必需的生物信息学业务，残酷的市场竞争及其所带来的市场高度专业化分工的趋势，使得专业的生物（医药）开发机构不可能在自身内部解决对生物信息学服务的迫切需求，学术界内的生物（医药）科研机构也是如此，而这种需求，仅靠那些高度分支化和学术化的分散的生物信息学科研机构是远远不能满足的。
生物信息学研究论文3100字_生物信息学研究毕业论文范文模板
生物信息学研究论文3100字_生物信息学研究毕业论文范文模板生物信息学研究论文3100字(一)：基于结构生物信息学的白介素17进化及其结构研究论文摘要：目的：基于结构生物信息学的白介素17进化及其结构研究，以为防治许多炎症相关重大疾病提供借鉴。
方法：采用医学研究资料调研分析法，对我院2 019年1月2019年10月收治的狼疮性肾炎、稽留流产、阿尔茨海默病、左右半结腸癌等疾病患者，就白介素17受体基因进行研究，具体方法应用基因组学、生物信息学，序列比对和注释后，就其进化和结构进行研究。
结果：Recombinant HumanIL-17通过SDS-PAGE，银染色和Coomassie？Blue染色定量光密度法显示，纯度>95%。
通过LAL方法，每1微克蛋白质的内毒素水平<0.01EU。
辅助T细胞的细胞增殖测定中测量中，为此作用的ED50为0.06-0.24ng/mL。
即细胞因子转运蛋白至机体关联的高浓度区细胞因子生物学效应；与mCK-R相应成竞争性配体，抑制mCK-R介导生物学效用明显。
结论：IL-17的进化及其结构在狼疮性肾炎、稽留流产、阿尔茨海默病、左右半结肠癌等疾病等疾病的防治中效果和表达较为明显，可作为疾病防治领域的科研依据加以重视。
关键词：白介素17；进化；结构；结构生物信息学白介素17是最初源于鲤科鱼类最具代表性的二个物种—鲤和草鱼IL17受体基因家族的起源进化，无论是基因组学和生物信息学的研究方法，均证实了在鲤和草鱼中分别注释得到9个和5个IL17受体基因家族成员；与四足动物相比，大多数硬骨鱼类中IL17受体基因没有明显增多。
两类物种除在IL17RB和IL17受体基因家族成员在不同组织中全基因组复制后不同基因拷贝的功能发生了分化。
本研究旨在基于结构生物信息学的白介素17进化及其结构研究，以为防治许多炎症相关重大疾病提供借鉴，具体内容分析如下：1资料和方法1.1一般资料采用医学研究资料调研分析法，对我院2019年1月2019年10月收治的狼疮性肾炎、稽留流产、阿尔茨海默病、左右半结肠癌等疾病患者，就白介素17受体基因进行研究，具体方法应用基因组学、生物信息学，序列比对和注释后，就其进化和结构进行研究。
生物信息学论文
生物信息学论文生物信息学是一门研究基因组和生物大数据的学科，它在生物学和信息学之间建立了桥梁。
通过整合和分析大量的生物学数据，可以揭示生物体内复杂的分子网络和基因组特征，进而揭示生物体的生物学功能和代谢途径。
在本文中，我将综述生物信息学在基因组学和蛋白质组学研究中的应用，并讨论其在生命科学研究中的潜在应用。
生物信息学在基因组学研究中扮演着重要的角色。
随着高通量测序技术的发展，我们可以迅速获取到大量的基因组数据。
这些数据包括DNA序列、基因表达水平和甲基化水平等。
通过生物信息学的方法，我们可以对这些数据进行整合和分析，从而更好地理解基因组的结构和功能。
首先，生物信息学可以用于基因组测序数据的分析。
例如，我们可以使用序列比对算法对测序技术产生的测序数据进行整合和比对。
这样可以鉴定出基因组中的基因和其他功能区域，进而理解基因组的结构和功能。
此外，生物信息学还可以对基因组中不同区域的特征进行分析，例如基因的组织模式和启动子的结构等。
其次，生物信息学可以用于基因表达数据的分析。
基因表达数据可以告诉我们在不同条件下哪些基因被激活或抑制。
通过生物信息学的方法，我们可以对基因表达数据进行聚类和差异分析，从而鉴定出在不同条件下表达水平显著变化的基因。
这样可以揭示出与特定生物过程或环境适应相关的基因。
除了基因组学研究，生物信息学还在蛋白质组学研究中发挥着重要的作用。
蛋白质是生物体内最重要的功能分子之一，因此了解蛋白质的结构和功能对于理解生物学过程至关重要。
生物信息学可以通过蛋白质序列和结构的比对、模拟和预测来推断蛋白质的功能和相互作用网络。
这样可以为进一步的实验设计和理解蛋白质的功能提供重要线索。
总结起来，生物信息学在基因组学和蛋白质组学研究中起着关键的作用。
通过整合和分析大量的生物学数据，我们可以更好地理解基因组和蛋白质的结构、功能和相互作用网络。
这将有助于我们揭示生物体的生物学功能和代谢途径，进而为疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。
生物信息学论文 (2)
生物信息学论文引言生物信息学是一门集合了生物学、计算机科学和统计学等多个学科的综合性科学领域。
它通过对生物学数据的分析和解释，推动了生物学研究的进展，使我们能够更好地理解生物系统的功能和复杂性。
在本论文中，我们将介绍生物信息学的概念、应用以及未来的发展方向。
生物信息学的概念与发展生物信息学是一门通过计算机科学和统计学的方法来研究生物学问题的学科。
生物信息学能够处理生物学中产生的大量数据，并从中提取和分析有用的信息。
它涉及到DNA、RNA和蛋白质序列的分析、比对和预测，以及基因组、转录组和蛋白质组的分析和解释。
生物信息学的发展始于1970年代，当时蛋白质和核酸的序列数据开始被大规模地产生。
随着技术的不断进步，生物学数据的规模和复杂性逐渐增加，生物信息学也变得越来越重要。
现代生物信息学不仅可以处理DNA和蛋白质的序列数据，还可以分析基因表达和蛋白质互作网络等更复杂的生物学数据。
生物信息学的应用生物信息学在生物学研究中有着广泛的应用。
下面我们将介绍一些常见的生物信息学应用领域：基因组学基因组学是研究整个基因组的结构、功能和演化的学科。
生物信息学在基因组学中发挥着重要作用，它可以用于基因鉴定、基因预测、基因家族的分析等。
转录组学转录组学是研究基因转录产物（mRNA或RNA）的全集及其表达模式的学科。
生物信息学在转录组学研究中可以用于基因表达的定量和差异分析、信号通路的预测和建模等。
蛋白质组学蛋白质组学是研究整个蛋白质组的结构、功能和相互作用的学科。
生物信息学在蛋白质组学中可以用于蛋白质结构的预测、功能注释、蛋白质相互作用网络的构建等。
进化生物学进化生物学是研究物种起源和演化过程的学科。
生物信息学在进化生物学中可以用于物种间基因组的比较、系统发育树的重建和进化模拟等。
药物设计与分析生物信息学在药物设计与分析中扮演着重要角色。
它可以用于药物靶点的预测、药物分子库的筛选和药物相互作用的模拟等。
生物信息学的未来发展方向生物信息学在过去几十年取得了巨大的进展，但仍然面临一些挑战和机遇。
生物信息学论文 (4)
生物信息学论文引言生物信息学是一个蓬勃发展的跨学科领域，将计算机科学和统计学应用于生物学研究中。
它涵盖了多个领域，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学等。
随着高通量实验技术的广泛应用，生物信息学在生命科学研究中变得越来越重要。
例如，通过分析大规模基因表达数据，我们能够揭示基因调控网络，发现新的生物标志物，并且可以为疾病的诊断和治疗提供重要的信息。
生物信息学的基本原理生物信息学的基本原理是将生物学数据转化为计算机可以处理的形式，并使用计算机算法来分析和解释这些数据。
最常见的生物学数据类型包括基因序列、蛋白质序列、基因表达数据和代谢数据。
生物信息学方法的发展主要包括以下几个方面：序列比对序列比对是生物信息学中的基础操作之一。
它通过比较两个或多个序列的相似性，来判断它们是否具有相同的功能或结构。
常见的序列比对算法包括Smith-Waterman算法和Needleman-Wunsch算法。
这些算法通过对序列进行全局或局部比对，来发现序列之间的相似区域。
基因表达数据分析基因表达数据分析是生物信息学中的一个重要研究方向。
它通过测量基因在不同组织或不同条件下的表达水平，来揭示基因在生物学过程中的功能和调控机制。
基因表达数据分析涉及到数据预处理、差异表达基因的筛选和功能注释等步骤。
常用的基因表达数据分析工具包括DESeq2和EdgeR。
基因组学基因组学是生物信息学中研究基因组的一门学科。
它主要研究基因的组织、结构和功能。
基因组学的研究方法包括基因预测、基因注释和基因组比较等。
基因组学的研究成果对于理解基因的进化和功能起着重要的作用。
生物信息学在疾病研究中的应用随着生物信息学方法的发展，它在疾病研究中的应用也越来越广泛。
生物信息学可以帮助我们理解疾病的发病机制，发现新的治疗靶点，并且为药物设计和个体化医疗提供支持。
疾病基因的鉴定生物信息学可以帮助我们鉴定疾病的遗传基因。
通过分析患者和正常人的基因组数据，我们可以发现与疾病相关的遗传变异。
生物医学信息学研究及其在临床领域的应用
生物医学信息学研究及其在临床领域的应用随着信息技术的快速发展，生物医学信息学已经成为医学研究的一个重要领域。
生物医学信息学是关于生命系统中的信息组织、处理和分析的研究，它涉及到生物信息学、医学信息学、计算机科学等多个领域。
生物医学信息学的发展为医学研究提供了新的途径，并推动了世界医学科技水平的发展。
生物医学信息学的研究主要目的是研究生物体及其分子、细胞、组织和器官的结构、功能、调控和疾病发展机制等问题。
通过应用生物信息学的方法和技术，如基因组学、蛋白质组学和代谢组学等技术，生物医学信息学研究已经成为目前医学研究的一个重要领域。
生物医学信息学研究在临床领域中的应用十分广泛。
它能够帮助医学工作者了解疾病的形成机理，确定最佳的治疗方案，预测疾病的发展趋势等。
生物医学信息学的研究在临床诊断中的应用尤为重要。
利用生物医学信息学的方法和技术，医生可以通过分析病人的基因组序列、代谢物水平、蛋白质结构等信息来确定病人患病风险、诊断疾病以及为病人提供更为个性化的治疗方案。
除此之外，生物医学信息学的应用还包括但不限于下面几方面：1. 生物医学图像分析：生物医学图像分析技术是利用计算机完成医学图像分析的方法，可以帮助医生更准确地进行病灶识别、癌症筛查、病变定位等医学应用。
2. 疾病预测和疾病防控：通过分析人体生理学参数、生物标志物等信息，生物医学信息学可以帮助医生识别出高风险人群，预测慢性疾病的发展趋势，为疾病的预防和控制提供非常重要的参考。
3. 基因组学研究：利用基因组学的方法研究疾病的发生机理，寻找疾病的抗性基因，从而为疾病的预防和治疗提供新的思路。
4. 个性化治疗：根据患者的基因组、代谢物组等信息，为患者提供更为个性化的治疗方案，从而提高治疗效果。
总的来说，生物医学信息学作为一门综合学科，对于推动医学研究的发展提出了新的思路和方法，它的应用在临床中也给医学事业带来重大的贡献。
在未来的发展中，生物医学信息学的应用前景十分广阔，相信它将会成为医学研究中一个不可缺少的重要领域。
生物医学信息学技术的研究与发展
生物医学信息学技术的研究与发展随着人类对生命科学认知的不断深入，生物医学信息学技术也因此蓬勃发展。
信息技术的应用，不仅带来了更为精准的医疗，同时也让我们对人体的认知更加立体全面。
在这篇文章中，我们将对生物医学信息学技术涉及的多个领域一一探讨。
一、基因组学基因组学涉及DNA序列中所有基因的鉴定、定位和解读。
借助于生物芯片和新一代测序技术，及相关计算分析手段，我们可以更加深入地研究基因调控、基因突变、遗传病和肿瘤学等领域。
对于遗传诊断的进一步发展，以及扩大遗传病筛查人群的范围，都凭仗于生物医学信息学技术的关键支持。
二、蛋白质组学人体内的蛋白质不仅与细胞的持续运转相关，也包括重要的调控、信号传导和与疾病的关联等领域。
蛋白质组学利用质谱分析和生物芯片等技术手段，将肿瘤细胞和正常细胞的蛋白质组资料进行对比，为后继针对性疗法的开发做出了重要贡献。
三、神经影像学神经影像学是借助于各种成像手段对人类脑结构、功能等进行研究的学科。
需要掌握从大量图像数据和分析结果中获取有效信息的算法和计算方法。
通过大数据的收集、处理、分析和模拟，对大脑进行准确描述，可以为疾病诊断以及治疗提供更为精准的帮助。
比如指导手术，辅助治疗，评估病情，丰富神经科学的研究等等。
四、疾病临床信息平台生物医学信息学技术的发展也使得多家公司开发了基于互联网的疾病临床信息平台。
其中我们可以获得医疗病历、医学图像和病人生理数据等内容。
将疾病的信息结合医学数据，也能够对病情进行分析、预测、正确认知、治疗指导、监测效果等多维度展开，甚至可以作为科研和医学教育等方面的支持。
总的来说，生物医学信息学技术将持续发挥推动生物医学领域发展的关键性作用。
期望科技的革新，能够为人类提供更加优质的医疗服务。
同时，为了更好地推广生物医学信息学技术，在相关科学领域、互联网平台上的实际应用中，也需要加强算法开发、数据挖掘、安全保障等方面的专业人才培养。
生物医学信息学的理论和方法研究
生物医学信息学的理论和方法研究生物医学信息学是一个涉及生物科学、计算机科学和数学等多个学科的跨学科领域，其研究的核心是将大量生物学数据进行整合、分析和解释，从而推动生物医学领域发展。
本文将介绍生物医学信息学的理论和方法研究，探讨其在生物医学领域的应用和未来发展方向。
生物医学信息学的理论基础主要包括数学、统计学、计算机科学、生物统计学、基因组学、蛋白质组学等。
生物数据分析的过程需要运用到相关工具和算法，例如：序列比对与模式识别、基因表达分析、蛋白质结构预测、基因调控网络分析、化合物筛选和药效预测等。
这些方法和算法的发展为生物学和医学研究提供了极其重要的支持。
生物医学信息学的主要任务是实现高通量生物数据的存储、集成、分析和解释。
在存储方面，生物医学信息学需要将来自不同实验和数据库的数据进行整合，同时设计数据模型和关联模式。
在集成方面，生物医学信息学需要对多种来源的实验数据进行整合，并对不同实验条件进行比较和分析。
在分析方面，生物医学信息学需要使用大量的计算和统计方法对数据进行处理，例如聚类分析、差异分析、通路分析等。
在解释方面，生物医学信息学需要通过整合、分析和研究数据，探索潜在的生物学机制和生物系统的演化规律，帮助生物学家和医学家更好地理解其研究对象。
生物医学信息学在生物医学领域的应用已经非常广泛，包括基因组学、蛋白质组学、系统生物学、药物研发等方面。
在基因组学研究中，生物医学信息学可用于基因组特征分析、基因注释、基因预测和基因功能预测等方面；在蛋白质组学研究中，生物医学信息学可用于蛋白质结构预测、蛋白质互作分析和蛋白质定量分析等方面；在系统生物学研究中，生物医学信息学可用于构建生物网络、建立系统模型、研究生物调控机制等方面；在药物研发方面，生物医学信息学可用于化合物筛选、药效预测、副作用预测和药物靶点分析等方面。
可见，生物医学信息学在不同领域的应用范围非常广泛，并对生物医学研究产生了越来越重要的影响。
生物医学信息学技术的发展与应用
生物医学信息学技术的发展与应用随着世界科技的快速发展，生物医学信息学技术在医学领域也得到了广泛应用，从而提高了人类医疗保健的水平。
生物医学信息学技术是将生物学、计算机科学和统计学有机结合起来，以获取、管理和分析生物医学数据的学科。
本文将介绍生物医学信息学技术的发展及其应用。
一、生物医学信息学技术的发展生物医学信息学技术具有较长的发展历史。
20世纪70年代，计算机技术开始在医疗领域得到应用，医疗数据的管理和处理逐渐由手动进行转向计算机处理。
20世纪80年代，计算机软件开始应用于医学图像处理，利用数字化技术为医生提供了更加清晰的医学图像，从而让医生们能够更加准确地诊断疾病。
21世纪以来，生物医学信息学技术得到了空前的发展。
计算机技术、网络技术、分子生物学技术、基因工程技术等新技术的出现，使生物医学信息学技术得到了更为广泛的应用。
利用计算机处理和分析生物医学数据已成为当今医学领域的一个重要研究方向。
二、生物医学信息学技术的应用1. 基因组学基因组学是生物医学信息学技术的重要分支之一。
利用计算机、网络和统计学等技术，可以快速地获取、管理、分析和解读人类基因组信息，从而推动基因的研究和应用。
例如，基因测序技术的发展让我们能够更加深入地了解基因，有助于提高疾病的诊断和治疗效果。
2. 医学图像处理利用生物医学信息学技术处理和分析医学图像，可以让医生更加准确地诊断病情。
例如，利用计算机对CT、MRI等医学图像进行处理和分析，可以更加清晰地观察病变区域，从而有助于医生制定更为精确的治疗方案。
3. 智能医疗系统智能医疗系统是生物医学信息学技术的又一重要应用领域。
它可以根据各种医学数据，为医生提供更为精确的诊断结果和治疗建议。
例如，当医生诊断一种疾病时，智能医疗系统可以通过分析人体的各种生理参数，预测出患者的治疗效果。
4. 人工智能大数据分析利用大数据分析技术，可以更加深入地研究各种疾病，并为医生提供更为精确的治疗建议。
生物医学信息学的理论和应用
生物医学信息学的理论和应用生物医学信息学是一门研究生物医学信息的学科，其基本研究对象是生物医学数据和信息。
生物医学信息学的出现，主要是因为生物医学领域的数据和信息繁多复杂，需要利用计算机科学和信息科学的方法进行处理和分析，从而为生物医学科学提供更加精密和全面的数据和信息支持。
本文将探讨生物医学信息学的理论和应用。
一、生物医学信息学的理论1. 生物医学信息的表示和处理生物医学信息包括基因序列、蛋白质结构、医学图像、生理数据等多种形式。
这些信息都需要进行标准化和统一格式处理，以便于计算机程序进行处理和分析。
因此，生物医学信息学需要研究如何将不同形式的生物医学信息进行统一的表征和描述，包括数据格式、编解码、数据标准化等方面。
2. 生物医学数据的分析和挖掘生物医学数据的重要性在于它们能够从不同角度反映出生物医学事物的特点和规律，包括基因、蛋白质、代谢物等多个层面。
因此，生物医学信息学需要从统计学、机器学习、人工智能等方面研究生物医学数据的分析和挖掘方法，包括数据的特征提取、分类、聚类、关联规则挖掘等方面。
3. 疾病模型和药效预测生物医学信息学不仅要考虑生物医学数据分析，还需要探索其应用，如疾病模型的建立和药效预测。
疾病模型可以帮助科学家更好地阐明疾病机制，理解不同疾病之间的关系，并更好地探索治疗方案。
药效预测可为新药研发提供指引，为临床治疗提供基础。
二、生物医学信息学的应用1. 基因组学和蛋白质组学生物医学信息学在基因组学和蛋白质组学的研究方面应用广泛。
通过基因测序和蛋白质结构预测，我们能够发现潜在的生物标记物，并预测它们与某种疾病之间的关系，为疾病治疗和药物开发提供基础。
2. 医学图像分析医学图像分析是生物医学信息学的另一个重要应用。
例如，计算机辅助诊断（CAD）系统可以通过分析医学图像提供更为准确和全面的诊断结果。
此外，医学图像分析还可以应用于肿瘤诊断、生物标记物定位等方面。
3. 个性化医疗个性化医疗是近年来生物医学领域的一大热点，通过针对单个病人的生物信息和临床资料，确定最优治疗方案。
生物医学信息学在疾病诊断与治疗中的应用
生物医学信息学在疾病诊断与治疗中的应用在现代医学中，生物医学信息学已经变得愈发重要。
作为交叉学科，它十分依赖于计算机、统计学和分子生物学等领域的技术，为我们提供了无数便利。
生物医学信息学技术的发展与创新给医药学带来了新的希望和治疗方案，它发挥着越来越重要的作用。
在这篇文章中，我们将探讨生物医学信息学在疾病诊断与治疗中的应用。
1. 生物医学信息学技术生物医学信息学是基于计算机与通讯技术、统计学、数据挖掘以及生物医学的交叉领域。
它将大量的生物信息学数据通过数字化的方式在计算机平台上整合，对其进行建模、存储、管理和分析，进而挖掘出其中蕴含着的含义。
生物医学信息学中常用的分析方法有：1.1 基因组学基因组学是一种study DNA的学科，包含全基因组序列组装、注释和功能分析等内容。
在人类基因组测序取得巨大进步之后，我们可以在很短的时间内完成数千个个体的基因组测序，并对他们进行大规模比较分析，以建立一个基于人类基因组的庞大数据集，从而为后续的分析和深入研究提供了基础。
1.2 蛋白质组学蛋白质组学是一种研究蛋白质在细胞、组织和生物体中存在的数量和功能的方法。
蛋白质组学分析可以通过检测蛋白质质量、数量和互作，揭示蛋白质作用的细节和生物机理。
1.3 转录组学转录组学是基因表达研究的一个领域。
它通过使用基因芯片或新一代测序技术等，以及并行高通量检测技术，较快的检测分析基因的表达情况，从而了解基因的功能以及对身体的影响。
2. 生物医学信息学应用范围广生物医学信息学所涉及的领域非常广泛，从基因到蛋白质的表达水平再到临床实践的各个方面，都有着不可或缺的作用。
2.1 临床应用生物医学信息学在疾病诊断与治疗中起到关键作用。
包括基因测序和分析数据以预测患者可能会具有的健康问题，从而早期检测疾病；开发新的药物，根据基因型、表型进行个性化治疗；基于大规模基因组分析对病理学、生理学和药物反应的预测。
2.2 药物研发生物医学信息学技术大大提高了药物开发的效率。
生物医学信息学的研究与发展
生物医学信息学的研究与发展随着信息技术的不断进步，生物医学信息学也得到了广泛的关注和发展。
生物医学信息学是将计算机科学和生物医学学科相结合，旨在解决生命科学领域的各种复杂问题，如分析基因、搜寻蛋白质结构、研究疾病机制等。
近年来，生物医学信息学在基础研究、临床诊断和新药开发等方面都发挥了重要作用。
这其中，基因组学、蛋白质组学和生物信息学是生物医学信息学研究的重要领域。
在基因组学方面，生物医学信息学可以帮助人们加深对基因信息的了解，从而更好地研究健康和疾病之间的关系。
同时，生物医学信息学也可以为人们提供更精准的个性化医疗方案，以此来更好地对疾病进行预防和治疗。
而在蛋白质组学方面，生物医学信息学也是至关重要的。
蛋白质作为细胞的基本元素，对生命的各种功能起着重要的作用。
生物医学信息学可以帮助人们更好地研究蛋白质的结构与功能，并根据研究结果开发出新的药物。
总的来说，生物医学信息学的发展带来了巨大的科学技术进步，也为人类健康事业作出了巨大贡献。
然而，生物医学信息学也面
临着一些挑战，如算法的不完善、数据的不足等问题。
这些挑战
都需要我们不断地研究和探索，寻找更好的解决之道。
未来，随着技术的不断进步，生物医学信息学的发展前景将变
得更加广阔。
我们也期待着生物医学信息学研究能为人类的健康
事业继续作出更大的贡献。
生物信息导论论文
Practical Suffix Tree ConstructionSandeep Tata Richard A. Hankins Jignesh M. PatelUniversity of MichiganAbstractLarge string datasets are common in a number of emerging text and biological database applications.Common queries over such datasets include both exact and approximate string matches. Thesequeries can be evaluated very efficiently by usinga suffix tree index on the string dataset. Althoughsuffix trees can be constructed quickly in memoryfor small input datasets, constructing persistenttrees for large datasets has been challenging. In this paper, we explore suffix tree constructionalgorithms over a wide spectrum of data sourcesand sizes. First, we show that on modern processors,a cache-efficient algorithm with O(n2) complexityoutperforms the popular O(n) Ukkonen algorithm, even for in-memory construction. Forlarger datasets, the disk I/O requirement quicklybecomes the bottleneck in each algorithm’s performance.To address this problem, we present abuffer management strategy for the O(n2) algorithm,creating a new disk-based construction algorithmthat scales to sizes much larger than have been previously described in the literature. Ourapproach far outperforms the best known diskbasedconstruction algorithms.1 IntroductionQuerying large string datasets is becoming increasinglyimportant in a number of emerging text and life sciencesapplications. Life science researchers are often interestedin explorative querying of large biological sequencedatabases, such as genomes and large sets of protein sequences.Many of these biological datasets are growing at exponential rates — for example, the sizes of the sequencedatasets in GenBank have been doubling every six-Permission to copy without fee all or part of this material is granted providedthat the copies are not made or distributed for direct commercialadvantage, the VLDB copyright notice and the title of the publication andits date appear, and notice is given that copying is by permission of theVery Large Data Base Endowment. To copy otherwise, or to republish,requires a fee and/or special permission from the Endowment.Proceedings of the 30th VLDB Conference, Toronto, Canada, 2004teen months [31]. Consequently, methods for efficientlyquerying large string datasets are critical to thesuccess ofthese emerging database applications.Suffix trees are versatile data structures that can helpexecute such queries very efficiently. In fact, suffix treesare useful for solving a wide variety of string based problems[17]. For instance, the exact substring matching problemcan be solved in time proportional to the length of thequery, once the suffix tree is built on the database string.Suffix trees can also be used to solve approximate stringmatching problems efficiently. Some bioinformatics applicationssuch as MUMmer [10, 11, 22], REPuter [23], and OASIS [25] exploit suffix trees to efficiently evaluatequeries on biological sequence datasets. However, suffixtrees are not widely used because of their high cost of construction.As we show in this paper, building a suffix treeon moderately sized datasets, such as a single chromosomeof the human genome, takes over 1.5 hours with the bestknown existing disk-based construction technique [18]. Incontrast, the techniques that we develop in this paper reducethe construction time by a factor of 5 on inputs of thesame size.Even though suffix trees are currently not in widespreaduse, there is a rich history of algorithms for constructingsuffix trees. A large focus of previous research has been on linear-time suffix tree construction algorithms [24, 32, 33].These algorithms are well suited for small input stringswhere the tree can be constructed entirely in main memory.The growing size of input datasets, however, requires thatwe construct suffix trees efficiently on disk. The algorithmsproposed in [24, 32, 33] cannot be used for disk-based constructionas they have poor locality of reference. This poorlocality causes a large amount of random disk I/O once thedata structures no longer fit in main memory. If we naivelyuse these main-memory algorithms for on-disk suffix treeconstruction, the process may take well over a day for asingle human chromosome.Large (and rapidly growing) size of many string datasetsunderscores the need for fast disk-based suffix tree constructionalgorithms. A few recent research efforts have also considered this problem [4,18], though neither of theseapproaches scales well for large datasets (such as a largechromosome, or an entire eukaryotic genome). In this paper, we present a new approach to efficiently36construct suffix trees on disk. We use a philosophy similarto the one in [18]. We forgo the use of suffix links in returnfor a much better memory reference pattern, which translatesto better scalability and performance for large trees.The main contributions of this paper are as follows:1. We introduce the “Top Down Disk-based” (TDD)approach to building suffix trees efficiently for awide range of sizes and input types. This technique,includes a suffix tree construction algorithm called PWOTD, and a sophisticated buffer managementstrategy.2. We compare the performance of TDD with the popularUkkonen’s algorithm [32] for the in-memory case,where all the data structures needed for building thesuffix trees are memory resident (i.e. the datasets are“small”). Interestingly, we show that even thoughUkkonen has a better worst case theoretical complexity,TDD outperforms Ukkonen on modern cached processors, since TDD incurs significantly fewer processorcache misses.3. We systematically explore the space of data sizes andtypes, and highlight the advantages and disadvantagesof TDD with respect to other construction algorithms.4. We experimentally demonstrate that TDD scalesgracefully with increasing input size. Using the TDDprocess, we are able to construct a suffix tree on theentire human genome in 30 hours (on a single processormachine)! To our knowledge, suffix tree construction on an input string of this size (3 billion symbolsapprox.) has yet to be reported in literature. The remainder of this paper is organized as follows:Section 2 discusses related work. The TDD technique isdescribed in Section 3, and we analyze the behavior of thisalgorithm in Section 4 . Section 5, presents the experimentalresults, and Section 6 presents our conclusions.2 Related WorkLinear time algorithms for constructing suffix trees havebeen described byWeiner [33], McCreight [24], and Ukkonen[32]. Ukkonen’s is a popular algorithm because itis easier to implement than the other algorithms. It isan O(n), in-memory construction algorithm based on theclever observation that constructing the suffix tree can beperformed by iteratively expanding the leaves of a partiallyconstructed suffix tree. Through the use of suffix links,which provide a mechanism for quickly traversing acrosssub-trees, the suffix tree can be expanded by simply addingthe i+1 character to the leaves of the suffix tree built on theprevious i characters. The algorithm thus relies on suffixlinks to traverse through all of the sub-trees in the main tree,expanding the outer edges for each input character. However,they have poor locality of reference since they traversethe suffix tree nodes in a random fashion. This leads topoor performance on cached architectures and when usedto construct on-disk suffix trees.Recently, Bedathur et al. developed a buffering strategy,called TOP-Q, which improves the performance of theUkkonen’s algorithm (which uses suffix links) when constructingon-disk suffix trees [4]. A different approach wassuggested by Hunt et al. [18] where the authors drop the useof suffix links and use an O(n2) algorithm with a better localityof reference. In one pass over the string, they indexall suffixes with the same prefix by inserting them into anon-disk subtree managed by PJama [3], a Java based objectstore. Construction of each independent subtree requires afull pass over the string.Several O(n2) and O(n log n) algorithms for constructingsuffix trees are described in [17]. A top-down approachhas been suggested in [1, 14, 16]. In [15], the authors explorethe benefits of using a lazy implementation of suffixtrees. In this approach, the authors argue that one can avoidpaying the full construction cost by constructing the subtreeonly when it is accessed for the first time. This approachis useful only when a small number of queries are posedagainst a string dataset. When executing a large number of queries, most of the tree must be materialized, and in thiscase, this approach will perform poorly. Previous research has also produced theoretical resultson understanding the average sizes of suffix trees [5, 30],and theoretical complexity of using sorting to build suffixtrees for different computational models such as RAM,PRAM, and various other external memory models [12].Suffix arrays have also been used as an alternative to suffixtrees for specific string matching tasks [8, 9, 26]. However,in general, suffix trees are more versatile data structures.The focus of this paper is only on suffix trees. Our solution uses a simple partitioning strategy. However,a more sophisticated partitioning method has beenproposed recently [6], which can complement our existingpartitioning method.3 The TDD TechniqueMost suffix tree construction algorithms do not scale dueto the prohibitive disk I/O requirements. The high percharacteroverhead quickly causes the data structures to outgrow main memory and the poor locality of referencemakes efficient buffer management difficult. We now present a new disk-based construction techniquecalled the “Top-Down Disk-based” technique, hereafterreferred to simply as TDD. TDD scales much moregracefully than existing techniques by reducing the mainmemoryrequirements through strategic buffering of the largest data structures. The TDD technique consists of asuffix tree construction algorithm, called PWOTD, and therelated buffer management strategy described in the following sections.3.1 PWOTD AlgorithmThe first component of the TDD technique is our suffixtree construction algorithm, called PWOTD (Partition andWrite Only Top Down). This algorithm is based on the wotdeageralgorithm suggested by Kurtz [15]. Weimprove onthis algorithm by using a partitioning phase which allowsone to immediately build larger, independent sub-trees inmemory. Before we explain the details of the algorithm,we briefly discuss the representation of the suffix tree.The suffix tree is represented by a linear array, as in wotdeager .This is a compact representation using an averageof 8.5 bytes per symbol indexed. Figure 1 illustrates a suffixtree on the string A TTAGTACA$ and the tree’s correspondingarray representation in memory. Shaded entriesin the array represent leaf nodes, with all other entries representingnon-leaf nodes. An R in the lower right-hand cornerof an entry denotes a rightmost child. A branching nodeis represented by two integers. The first is an index into theinput string; the character at that index is the starting characterof the incoming edge’s label. The length of the labelcan be deduced by examining the children of the currentnode. The second entry points to the first child. Note thatthe leaf nodes do not have a second entry. The leaf noderequires only the starting index of the label; the end of thelabel is the string’s terminating character. See [15] for amore detailed explanation.The PWOTD algorithm consists of two phases. Inphase one, we partition the suffixes of the input string into|A|prefixlen partitions, where |A| is the alphabet size ofthe string and prefixlen is the depth of the partitioning. Thepartitioning step is executed as follows. The input stringis scanned from left to right. At each index position i theprefixlen subsequent characters are used to determine oneof the |A|prefixlen partitions. This index i is then writtento the calculated partition’s buffer. At the endof the scan,each partition will contain the suffix pointers for suffixesthat all have the same prefix of size prefixlen. To further illustrate the partition step, consider the followingexample. Partitioning the string ATTAGTACA$using a prefixlen of 1 would create four partitions of suffixes,one for each symbol in the alphabet. (We ignorethe final partition consisting of just the string terminatorsymbol $.) The suffix partition for the character A wouldAlgorithm PWOTD(String,prefixlen) Phase1:Scan the String and partition Suffixes basedon the first prefixlen symbols of each suffix Phase2: Do for each partition:1. START BuildSuffixTree2. Populate Suffixes from current partition3. Sort Suffixes on first symbol using Temp4. Output branching and leaf nodes to the Tree5. Push the nodes pointing to an unevaluated rangeonto the StackWhile Stack is not empty6. Pop a node7. Find the Longest Common Prefix (LCP) of all the suffixes in this range by checkingthe String8. Sort the range in Suffixes on the first symbol using Temp9. Write out branching nodes or leaf nodes to Tree10.Push the nodes pointing to an unevaluated rangeonto the Stack11. ENDFigure 2: The TDD Algorithmbe {0,3,6,8}, representing the suffixes {ATTAGTACA$, AGTACA$, ACA$, A$}. The suffix partition for thecharacter T would be {1,2,5} representing the suffixes{TTAGTACA$, TAGTACA$, TACA$}. In phase two, weuse the wotdeager algorithm to build the suffix tree on eachpartition using a top down construction.The pseudo-code for the PWOTD algorithm is shown inFigure 2. While the partitioning in phase one of PWOTD issimple enough, the algorithm for wotdeager in phase twowarrants further discussion. We now illustrate the wotdeageralgorithm using an example.3.1.1 Example Illustrating the wotdeager AlgorithmThe PWOTD algorithm requires four data structures forconstructing suffix trees: an input string array, a suffix array,a temporary array, and the suffix tree. For the discussionthat follows, we name each of these structures String,Suffixes, Temp, and Tree, respectively.The Suffixes array is first populated with suffixes from apartition after discarding the first prefixlen characters. Usingthe same example string as before, ATTAGTACA$,consider the construction of the Suffixes array for the Tpartition.The suffixes in this partition are at positions 1, 2, and 5. Since all these suffixes share the same prefix, T,we add one to each offset to produce the new Suffix array{2,3,6}. The next step involves sorting this array of suffixesbased on the first character. The first characters ofeach suffix are {T, A, A }. The sorting is done using anefficient algorithm called count-sort in linear time (for aconstant alphabet size). In a single pass, foreach characterin the alphabet, we count the number of occurrences of thatcharacter in the first character of each suffix, and copy thesuffix pointers into the Temp array. We see that the countfor A is 2 and the count for T is 1; the counts for G, C, and$ are 0. We can use these counts to determine the charactergroup boundaries: group A will start at position 0 with twoentries, and group T will start at position 2 with 1 entry. Wemake a single pass through the Temp array and produce theSuffixes array sorted on the first character. The Suffixes arrayis now {3, 6, 2}. The A-group has two members and istherefore a branching node. These two suffixes completelydetermine the sub-tree below this node. Space is reservedin the Tree to write this non-leaf node once it is expanded,then the node is pushed onto the stack. Since the T-grouphas only one member, it is a leaf node and will be immediatelywritten to the Tree. Since no other children need tobe processed, no additional entries are added to the stack,and this node will be popped off first.Once the node is popped off the stack, we find thelongest common prefix (LCP) of all the nodes in the group{3, 6}. We examine position 4 (G) and position 7 (C) todetermine that the LCP is 1. Each suffix pointer is incrementedby the LCP, and the result is processed as before.The computation proceeds until all nodes have been expandedand the stack is empty. Figure 1 shows the completesuffix tree and its array representation.3.1.2 Discussion of the PWOTD Algorithm Observe that phase 2 of PWOTD operates on subsets ofthe suffixes of the string. In wotdeager , for a string of nsymbols, the size of the Suffixes array and the Temp arrayneeded to be 4 × n bytes (assuming 4 byte integers areused as pointers). By partitioning in Phase 1, the amountof memory needed by the suffix arrays in each run is just 4×n|A|prefixlen . This is an important point: partitioning decreasesthe main-memory requirements for suffix tree construction,allowing independent sub-tree to be built entirelyin main memory. Suppose we are partitioning a 100 millionsymbol string over an alphabet of size 4. Using aprefixlen = 2 will decrease the space requirement of theSuffixes and Temp arrays from 400 MB to 25 MB each, andthe Tree array from 1200 MB to 75 MB. Unfortunately, thissavings is not entirely free. The cost to partition increaseslinearly with prefixlen. For small input strings where wehave sufficient main memory for all the structures, we canskip the partitioning phase entirely. It is not necessary tocontinue partitioning once the Suffixes and Temp arrays fitinto memory. For even very large datasets, such as the humangenome, partitioning beyond 7 levels is not beneficial.3.2 Buffer ManagementSince suffix trees are an order of magnitude larger in sizethan the input data string, suffix tree construction algorithmsrequire large amounts of memory, which may exceedthe amount of main memory that is available. Forsuch large data sets, efficient disk-based construction methodsare needed that can scale well for large input sizes.One strength of TDD is that it transitions the data structuresgracefully to disk as necessary, and uses individualbuffer management polices for each structure. As a result,TDD can scale gracefully to handle large input sizes.Recall that the PWOTD algorithm requires four datastructures for constructing suffix trees: String, Suffixes,Temp, and Tree. Figure 3 shows each of these structuresas separate, in-memory buffer caches. By appropriatelyallocating memory and by using the right buffer replacementpolicy for each structure, the TDD approach is ableto build suffix trees on extremely large inputs. The buffermanagement policies are summarized in Figure 3 and arediscussed in detail below.The largest data structure is the Tree buffer. This arraystores the suffix tree during its intermediate stages as wellas the final computed result. The Tree data structure is typically8-12 times the size of the input string. The referencepattern to Tree consists mainly of sequential writes whenthe children of a node are being recorded. Occasionally,pages are revisited when an unexpanded node is popped offthe stack. This access pattern displays very good temporaland spatial locality. Clearly, the majority of this structurecan be placed on disk and managed efficiently with a simpleLRU (L east R ecently U sed) replacement policy.The next largest data structures are the Suffixes and theTemp arrays. The Suffixes array is accessed as follows:first a sequential scan is used to copy the values into theTemp array. The sort operation following the scan causesrandom writes from the Temp array back into the Suffixesarray. However, there is some locality in the pattern ofwrites, since the writes start at each character-group boundaryand proceed sequentially to the right. Based on the(limited) locality of reference, one expects LRU to perform reasonably well.During the sort, the Temp array is referenced in two linearscans: the first to copy all of the suffixes in the Suffixesarray, and the second to copy all of them back into theSuffixes array in sorted order. For this reference pattern,replacing the most recently used page (MRU) works best.The String array has the smallest main-memory requirementof all the data structures, but the worst localityof ac-cess. The String array is referenced whenperforming thecount-sort and to find the longest common prefix in eachsorted group. During the count-sort all of the portions ofthe string referenced by the suffix pointers are accessed.Though these positions could be anywhere in the string,they are always accessed in left to right order. In the functionto find the longest common prefix of a group, a similarpattern of reference is observed. In the case of the find-LCP function, each iteration will access the characters inthe string, one symbol to the right of those previously referenced.In the case of the count-sort operation, the nextset of suffixes to be sorted will be a subset of the currentset. Based on these observations, one can conclude that theLRU policy would be the best management policy.We summarize the choice of buffer management policiesfor each of the structures in Figure 3. As shown inthe figure, the String, Suffixes, and Tree arrays should usethe LRU replacement policy; the Temp array should use anMRU replacement policy. Based on experiments in Section5.3, we confirm that these are indeed good choices.3.3 Buffer Size DeterminationTo obtain the maximum benefit from buffer managementpolicy, it is important to divide the available memory betweenthe data structures appropriately. A careful apportioningof the available memory between these data structurescan affect the overall execution time dramatically. Inthe rest of this section, we describe a technique to dividethe available memory among the buffers.If we know the access pattern for each of the data structures,we can devise an algorithm to partition the memoryto minimize the overall number of buffer cache misses.Note that we only need an access pattern on a string representativeof each class, such as DNA sequences, protein sequences, etc. In fact, we have found experimentally thatthese access patterns are similar across a wide-range ofdatasets (we discuss these results in detail in Section 5.3.)An illustrative graph of the buffer cache miss pattern foreach data structure is shown in Figure 4. In this figure,the X-axis represents the number of pages allocated to thebuffer as a percentage of the total size of the data structure.The Y-axis shows the number of cache misses. This figureis representative of biological sequences derived fromactual experiments in Section 5.3.As we will see at the end of section 3.3.1, our bufferallocation strategy only needs to estimate the relative magnitudesof the slopes of each curve, and the position of the“knee” towards the start of the curve. The full curve asshown in Figure 4 is not needed for the algorithm. However,it is useful to facilitate the following discussion.3.3.1 TDD Heuristic for Allocating Buffers We know from Figure 4 that the cache miss behavior foreach buffer is approximately linear once the memory is allocatedbeyond a minimum point. Once we identify thesepoints, we can allocate the minimum buffer size necessaryfor each structure. The remaining memory is then allocatedin order of decreasing slopes of the buffer miss curves.We know from arguments in Section 3.2 that referencesto the String have poor locality. One can infer that theString data structure is likely to require the most bufferspace. We also know that the references to the Tree arrayhave very good locality, so the buffer space it needs islikely to be a very small fraction of its full size. BetweenSuffixes and Temp, we know that the Temp array has morelocality than the Suffixes array, and will therefore requireless memory. Both Suffixes and Temp require a smallerfraction of their pages to be resident in the buffer cachewhen compared to the String. We exploit this behavior todesign a heuristic for memory allotment.We suggest the minimum number of pages allocated tothe Temp and Suffixes arrays to be |A|. Duringthe sortphase, we know that the Suffixes array will be accessedat |A| different positions which correspond to the charactergroup boundaries. The incremental benefit of adding a pagewill be very high until |A| pages, and then one can expectto see a change in the slope at this point. By allocating atleast |A| pages, we avoid the penalty of operating in theinitial high miss-rate region. The TDD heuristic chooses toallocate a minimum of |A| pages to Suffixes and Temp first.We suggest allocating two pages to the Tree array. Twopages allow a parent node, possibly written to a previouspage and then pushed onto the stack for later processing, tobe accessed without replacing the current active page. Thissaves a large amount of I/O over choosing a buffer size ofonly one page.The remaining pages are allocated to the String array.If any pages are left over, they are allocated to Suffixes,Temp, and Tree, in that order.The reasoning behind this heuristic is borne out by thegraphs in Figure 4. The String, which has the least localityof reference, has the highest slope and the largest magnitude.Suffixes and Temp have a lower magnitude and amore gradual slope, indicating that the improvement witheach additional page allocated is smaller. Finally, the Tree,which has excellent locality of reference, is nearly zero. Allcurves have a knee at the initial point which we estimate bychoosing minimum allocations.3.3.2 An Example AllocationThe following example demonstrates how to allocate themain memory to the buffer caches. Assume that your systemhas 100 buffer pages available for use and that youare building a suffix tree on a small string that requires 6pages. Further assume that the alphabet size is 4 and that4 byte integers are used. Assuming that no partitioning isdone, the Suffixes array will need 24 pages (one integer foreach character in the String), the Temp array will need 24pages, and the Tree will need at most 72 pages. First weallocate 4 pages each to Suffixes and Temp. We allocate 2pages to Tree. We are now left with 90 pages. Of these, weallocate 6 pages to the String, thereby fitting it entirely inmemory. From the remaining 84 pages, Suffixes and Tempare allocated 20 and fit into memory, and thefinal 44 pagesare all given to Tree. This allocation is shown pictorially inthe first row of Figure 5.Similarly, the second row in Figure 5 is an allocationfor a medium sized input of 50 pages. First, the heuristicallocates 4 pages each to Suffixes and Temp, and 2 pages toTree. The String is given 50 pages. The remaining 40 pagesare given to Suffixes, producing the second allocation inFigure 5. The third allocation corresponds to a large stringof 120 pages. Here, Suffixes, Temp, and Tree are allocatedtheir minimums of 4, 4, and 2 respectively, and the rest ofthe memory (90 pages) is given to String. Note that theentire string does not fit in memory now, and portions willbe swapped into memory from disk when they are needed.It is interesting to observe how the above heuristic allocatesthe memory as the size of the input string increases.This trend is indicated in Figure 5. When the input is smalland all the structures fit into memory, most of the spaceis occupied by the largest data structure: the Tree. As theinput size increases , the Tree is pushed out to disk. Forvery large strings that do not fit into memory, everythingbut the String is pushed out to disk, and the String is givennearly all of the memory. By first pushing the structures with better locality of reference onto disk, TDD is able toscale gracefully to very large input sizes. Note that our heuristic does not need the actual utilitycurves to calculate the allotments. It estimates the “knee”of each curve using the algorithm, and assumes that thecurve is linear for the rest of the region.4 AnalysisIn this section, we analyze the advantages and the disadvantagesof using the TDD technique for various types and sizes of string data. We also describe how the designchoices we have made in TDD overcome the performancebottlenecks present in other proposed techniques.4.1 I/O BenefitsUnlike the approach of [4] where the authors use the bestin-memory O(n) algorithm (Ukkonen) as the basis for theirdisk-based algorithm, we use the theoretically less efficientO(n2) wotdeager algorithm [15]. A major difference betweenthe two algorithms is that the Ukkonen algorithmsequentially accesses the string data and then updates thesuffix tree through random traversals, while our TDD approachaccesses the input string randomly and then writesthe tree sequentially. For disk based construction algorithms,random access is the performance bottleneck as oneach access an entire page will potentially have to be readfrom disk; therefore, efficient caching of the。
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生物医学信息学导论论文学号：学生：学院：教师：论手机辐射与人类健康摘要:工信部统计显示，2013年1～7月，全国电信业务连续三个月保持7．9％的增长，移动电话用户净增7307．4万户，达到11．85亿户。
随着移动通信的迅速发展和生活水平的提高，手机已从三十年前的奢侈品发展成为今天非常普及的电子消费品，手机电磁辐射对人体健康的影响日益引起人们的关注。
关于手机产生的电磁场对肿瘤、学习记忆、主观症状、血脑屏障的影响情况, 国外进行了大量研究。
本文综述了国外对这一问题的研究进展, 分析了手机辐射影响健康的作用机制，围绕使用的现状等方面开展研究性学习, 提出安全使用手机的建议。
关键词：手机健康辐射原理肿瘤记忆主观症状安全建议一、引言手机作为一种高科技通讯工具，在人们的生活中已经普及开来。
但随之而来导致的健康方面的问题越来越引起人们的担忧，开始出现了巨大的公共健康危机。
手机是一种低功率的无线电发射和接收装置，它的工作频率介900兆赫1800兆赫的微波波段，通过贴近头部对用户的健康造成影响。
当我们用手机打电话时，音频信号经过手机转换为高频率的电话信号，然后通过天线以电磁波的形式发射出去，这时在手机附近就会产生较为强烈的电磁辐射。
各种各样的模拟和数字手机的使用已经遍布全球。
然而，手机的使用令人担心的问题也随之出现。
最近的研究表明，微波可能诱发或导致癌症，并伴随以下症状：睡眠障碍、记忆问题、头痛、恶心以及头晕等，可导致人体精子中的D N A 遭到破坏，可以破坏人体血液的细胞组织，而且可以导致脑肿瘤。
因此研究手机辐射带来的健康问题，应该引起各国政府对手机危害的重视，促进防辐射手机的发展。
本文研究了手机辐射可能对人类的造成的危害：包括诱发癌症、导致脑肿瘤、影响人类记忆、大脑神经、杀死人体的某些组织细胞等，并对防辐射手机的发展进行了展望。
二、手机辐射的原理使用手机时, 手机向发射基站传送和接收无线电波(属于电磁波), 这些电波或多或少地被人体组织吸收, 称为手机辐射。
手机的工作频率主要为900MH z和1800MH z, 不会像X射线那样产生离子辐射, 一般称为非离子辐射。
世界卫生组织(WHO)、国际非离子辐射防护委员会( ICNIRP)等国际组织对手机辐射问题进行了大量的研究, 但是目前并没有令人信服的证据表明手机对人类健康存在危险。
目前科学界主要通过SAR来对手机辐射的热效应进行量化和测量。
所谓SAR（Specific Absorpt ion Rate）就是比吸收率, 即在单位时间内单位吸收的电磁辐射量不得超2. 0W。
我国的标准1. 0W/kg。
目前人们使用的手机主要有三种类：GSM、CDMA、小灵通, 从工作原理上看, GSM 与CDMA 技术同为无线传输技术, 而小灵通只是固定市话网的一种补充和延伸, 它们的发射功率并不相同。
GSM 手机的通信信号以突发脉冲的方式发送, 最大功率约为 2. 0W, 但经过了一个时间平均的过程, 最终一般约为0. 125W。
CDMA的通信过程采用信号的连续发射, 最大功率即为平均功率, 约为0.25W。
三、手机辐射对肿瘤的影响自从20 世纪80 年代后期第一代手机( 模拟手机) 投入使用后, 流行病学家就对其与肿瘤的关系开始了大量的流行病学调查, 这些研究结果为揭示使用手机与肿瘤的发生发展是否存在关系提供了重要的线索。
到目前为止, 研究使用手机与肿瘤关系的数十篇流行病学调查方面的文章已经被发表,由于手机在使用时距使用者头部最近, 因此对各种类型头部肿瘤的研究结果就更加引人关注。
Auvinen 等在芬兰所做的病例对照研究报道, 使用模拟手机的用户患神经胶质瘤的危险性OR 值为21 1( 95% CI 113~314) 。
而Johansen 等对丹麦1982 至1995 年间420095 名手机使用者开展了癌症发病率的回顾性队列研究, 结果没有发现数字手机的用户患神经胶质瘤的危险性增加, 在其他病例对照研究中也没有发现危险性增加的证据。
Hardell 等在瑞典开展的病例对照研究发现使用模拟手机者患听觉神经瘤的危险性增高, OR 值达到3. 5( 95% CI 11 8~618) , 并且使用手机的一侧患听觉神经瘤的危险性增加。
Lonn 等开展的病例对照研究也指出虽然短期使用手机不会增加患听觉神经瘤的危险性, 但是使用手10年以上的用户, 患听觉神经瘤的危险性就会增加( OR = 11 9, 95% CI 01 9~411) , 使用手机一侧患听觉神经瘤的危险性更大, OR 值为319( 95% CI 11 6~ 915)。
但是Hardell 和Inskip 等的研究结果中并没有发现使用模拟手机的用户患听觉神经瘤的危险性增加。
另外两项针对眼色素层黑色素瘤开展的研究结果也相互矛盾。
Stang 等对眼色素层黑色素瘤的患者所做的基于医院和人群的病例对照研究指出, 很可能或者确定暴露于移动电话的人患眼色素层黑色素瘤的危险性增加，OR 值达到了412( 95% CI 112~ 1415) 。
而Johansen 等的研究结果却没有发现这一关系。
为研究使用手机和唾液腺癌的关系，Johansen 等在丹麦开展的癌症发病率的回顾性队列研究中发现，手机使用者患唾液腺癌的危险性没有增加( SIR = 0172, 95% CI 0181 ~1112)，Hardell 等所做的1B4 配对病例对照研究也得出了与此一致的结果, 他们指出使用手机不会增加患唾液腺癌的危险性, 模拟手机、数字手机、无线手机的用户患唾液腺癌的危险性都没有增加，OR 值分别为0192 ( 95% CI 0158~ 1144) 、1101( 95% CI 01 68~ 1150) 、0199( 95% CI 01 68~ 1143) 。
目前所做的关于使用手机与肿瘤的关系的流行病学研究大都存在方法学上的缺陷: 一、暴露时间太短, 以致不能做出准确的危险性评估。
二、暴露参数无法得到严格测量, 以致各研究结果之间的可比性不高。
三、在许多研究中存在选择偏倚、报告偏倚和回忆偏倚等, 以致研究结果的准确性受到怀疑。
科技变革所导致的手机辐射模式的改变, 也使流行病学研究变得愈加困难。
在今后开展的流行病学研究中, 应尽可能对暴露参数进行准确测量, 采用更加合理的调查方法来降低偏倚, 在更广泛的人群中去发现更多隐藏的危险因素。
四、手机辐射对记忆的影响Ⅰ、人体实验学习和记忆是两个相互联系的过程，学习是获取新信息和新知识的神经过程，而记忆则是对所获取信息的保存和读出的神经过程。
研究者为了解手机产生的电磁场对大脑的认知学习记忆功能是否存在影响，开展了大量的人体实验研究。
但是研究结果没有一致性。
Koivisto 等研究了载频902MHz手机产生的电磁场48个健康人认知功能的影响，他们认为手机电磁场会对14 个认知测试中的3项( 单纯反应时间、警惕性和心算中的认知时间) 起轻微的促进作用。
Haarala 等重复了上一实验，但在方法上有所改进，结果发现受试者对反应时间和对问题回答的准确性上没有差别，他们认为使用GSM 手机对认知能力并无影响。
在此期间，其他实验室也开展了两项关于手机辐射对注意力的影响的研究。
Lee等所做的研究表明，暴露于手机电磁场会对注意力起轻微的促进作用。
Edelstyn等将受试者暴露于载频900MHz手机电磁场中30 分钟后，也发现了类似的结果。
目前，多数人体实验结果显示，手机辐射对大脑的认知学习记忆能力没有影响，但是这些实验中采用的暴露时间都比较短，只能说明短期使用手机后不会产生影响，而无法说明长期使用手机可能存在的影响。
Ⅱ、动物实验多数动物实验研究结果也没有发现手机频率的电磁辐射对动物的学习记忆能力产生影响。
Dubreuil等将大鼠暴露于载900MHz GSM手机( 脉冲频率217Hz) 产生的电磁场中，脑部SAR 值为1WPkg和315WPkg的剂量下暴露45分钟后，对其两项空间学习记忆能力进行测试，结果发现各组之间没有差别。
Yamaguchi 等将Sprague-Dawley大鼠暴露于载1439MHz TDMA系统( 脉冲频率50Hz, 脉冲宽度617ms) 产生的电磁场中，T迷宫测试结果显示，暴露于脑部SAR平均值为715WPkg( 全身SAR 平均值为117WPkg) 电磁场4 天或4 周( 每天1小时) 后的大鼠，其学习记忆能力没有改变。
而暴露于脑部SAR 平均值为25WPkg( 全身SAR 平均值为517WPkg) 电磁场4天( 每天45 分钟) 后的大鼠,其学习记忆能力受损，研究者认为是由于体温升高2 e所致, 若不存在‘热效应’，TDMA 产生的电磁场不会对大鼠的学习记忆能力造成影响。
由于实验动物的寿命有限，因此，目前只能了解短期电磁场暴露对动物学习记忆能力产生的影响，而无法得知长期、低剂量暴露下的情况。
另外，人与动物生理结构的差别以及暴露方式的不同也使动物实验结果的外推性受到很大限制。
五、手机辐射对主观症状的影响许多手机使用者抱怨自己出现了一些与使用手机有关的主观症状，这些症状归纳起来主要包括耳鸣、头痛、头昏、易怒、疲劳、热感觉、头皮不适、脱发、视力模糊、食欲减退、记忆减退、听力减退、睡眠干扰。
为此科学家们开展了大量流行病学研究和实验室研究来分析主观症状的出现是否与使用手机密切相关。
多数流行病学研究结果显示主观症状的出现与使用手机有关。
Oftedal 等对挪威和瑞典17000名手机使用者所做的流行病学调查结果显示，挪威31%的用户和瑞典13%的用户报告自己出现了与使用手机有关的主观症状，最普遍的症状是耳朵周围出现的热感觉、面部皮肤的灼烧感和头痛。
这些症状通常在通话过程中和通话结束后半小时内出现，一般持续两小时。
Chia 等采用整群抽样方法对新加坡一社区内808名居民进行了流行病学问卷调查，研究结果指出，在44. 8%手机使用者中，头痛是最常出现的症状，并随着每天使用时间的延长而加重。
Sandstrom 等所做的流行病学调查结果推翻了数字手机用户比模拟NMT手机用户出现的主观症状增多的假设，没有发现两者之间存在差别。
他们也发现每天使用手机的时间和次数与耳朵周围的热感觉、头痛、疲劳有关联。
为克服流行病学调查中受试者故意夸大主观感受所造成的报告偏倚，研究者们也在实验室中采用盲法进行了人体实验，结果大多与流行病学调查结果相矛盾。
目前, 没有证据表明短时间使用手机后会立即出现可以确认的主观症状。
Koivisto 等对96名志愿者做了两次单盲实验，受试者分别暴露于载频902MHz GSM手机(脉冲频率217Hz) 产生的电磁场中30、60 分钟，然后将受试者报告出现的头疼、眩晕、疲劳、皮肤痒、皮肤叮疼、皮肤发红和皮肤热等感觉进行统计分析。