数据挖掘在生物信息学中的应用_胡永钢
生物信息学 数据挖掘 申报课题
生物信息学数据挖掘申报课题生物信息学作为一门跨学科的新兴科学，借助计算机和信息技术手段对生命科学的数据进行收集、存储、管理和分析，已成为该领域中不可或缺的一部分。
而数据挖掘作为生物信息学中的重要技术手段，通过从大量的生物信息数据中挖掘出隐藏的规律和知识，为生命科学研究提供了重要支持。
在申报生物信息学课题时，充分利用数据挖掘技术，将能够使得研究更加全面和深入。
本文将从以下几个方面深入探讨生物信息学、数据挖掘和申报课题的相关内容，希望能对您有所帮助。
一、生物信息学：从基本概念到发展现状1. 什么是生物信息学？生物信息学是一门融合了生物学、计算机科学和数学等多个学科知识的交叉学科，旨在利用信息技术和计算工具对生物数据进行收集、存储和分析。
2. 生物信息学的发展历程：生物信息学起源于20世纪中叶，随着基因组学、蛋白质组学和转录组学等技术的发展，生物信息学逐渐成为生命科学研究的重要组成部分。
3. 生物信息学在生命科学研究中的应用：生物信息学的方法和技术广泛应用于基因识别、蛋白质结构预测、基因表达调控分析等领域，为生命科学研究提供了重要支持。
二、数据挖掘在生物信息学中的应用1. 数据挖掘的基本概念：数据挖掘是从大规模数据中发现先前未知的、有意义的、潜在的、最终可用的信息的过程，它涉及数据库、统计学和机器学习等多个领域的知识。
2. 数据挖掘在生物信息学中的作用：生物信息学领域产生的数据量庞大且复杂，数据挖掘技术可以帮助生物学家从中挖掘出隐藏的规律和知识，对研究生物信息进行深入分析。
3. 数据挖掘方法在生物信息学中的应用：包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析和预测等方法都在生物信息学研究中得到了广泛应用，为生物学家提供了强大的工具支持。
三、申报生物信息学课题需要注意的问题1. 选题的重要性：选题直接关系到后续研究的深度和广度，因此在申报生物信息学课题时，需要认真考虑选题的科学性和实践意义。
2. 数据处理技术的选择：在生物信息学研究中，选择合适的数据处理技术对于研究的深入是至关重要的，因此需要在申报课题时充分考虑数据处理技术的选择。
生物信息学中的数据挖掘
蛋白质组数据挖掘
总结词
蛋白质组数据挖掘是通过对蛋白质的表达、修饰和相互作用等方面的分析，揭示蛋白质的功能和作用 机制。
详细描述
蛋白质组数据挖掘涉及的技术包括蛋白质表达谱分析、蛋白质相互作用分析、蛋白质修饰分析等。这 些技术可以帮助研究人员了解蛋白质的功能和作用机制，进而为药物研发和疾病治疗提供新的思路。
关联规则挖掘
总结词
关联规则挖掘是一种在大型数据集中发现有趣关系的方法， 这些关系通常以规则的形式表示，形如“如果A，则B”。
详细描述
在生物信息学中，关联规则挖掘常用于发现基因之间的 相互作用关系，如基因共表达分析。通过挖掘基因表达 谱数据中的关联规则，可以揭示基因之间的潜在调控关 系。
决策树与随机森林
临床数据挖掘
总结词
临床数据挖掘是从临床数据中提取有用信息的过程，通过对病历、诊断、治疗等方面的 分析，提高医疗质量和效率。
详细描述
临床数据挖掘涉及的技术包括数据挖掘算法、自然语言处理、医学图像分析等。这些技 术可以帮助医疗机构优பைடு நூலகம்治疗方案、预测疾病发展趋势、提高诊断准确性和治疗效果。
药物研发中的数据挖掘
详细描述
在生物信息学中，支持向量机可用于基因表 达谱数据的分类问题，例如识别与疾病相关 的基因或对样本进行分类。支持向量机具有 较好的泛化能力，能够处理高维特征和大规
模数据集。
深度学习在生物信息学中的应用
总结词
深度学习是一种复杂的机器学习方法，通过构建具有 多个隐藏层的神经网络来学习数据的内在规律和特征 。
现状
目前，生物信息学已经渗透到生命科学的各个领域，成为现代生物学 和医学研究不可或缺的工具。
生物信息学的研究领域
基因组学
生物信息学的数据挖掘
生物信息学的数据挖掘生物信息学是一门涵盖生物学、计算机科学和数学等多个学科的交叉学科。
生物信息学的兴起，主要是由于生物学在基因组学、转录组学和蛋白质组学等领域产生的大规模数据。
而这些数据的挖掘和分析，便是生物信息学领域的主要任务之一。
生物信息学中的数据挖掘，也成为了生物信息学的重要分支。
数据挖掘是一种基于大数据的信息发现技术，通过建立模型、分析算法、模式识别等方法，寻找数据中的潜在模式和价值。
在生物信息学领域中，数据挖掘包含的应用领域非常广泛，下面我们来看一些具体例子。
1. 基因组学中的数据挖掘基因组学是生物信息学的重要分支之一，它研究的是所有生命体细胞中的基因变异信息。
当数据规模从基因单元扩大到基因组水平时，生物信息学中的数据挖掘就变得尤为重要。
基因组学中的数据挖掘可以用于基因功能注释、新基因预测和疾病相关基因的鉴定等方面。
例如，基于多个物种基因组数据的比较分析，可以揭示出基因组进化过程中的变化和保守性，有助于深入理解生命的起源和演化。
2. 蛋白质组学中的数据挖掘蛋白质组学是研究蛋白质水平的研究领域。
在蛋白质组学中，数据挖掘可以用于蛋白质结构预测、功能注释和蛋白质相互作用预测等领域。
例如，通过分析蛋白质序列的特定特征，可以预测蛋白质结构和功能；通过蛋白质相互作用图谱的构建和分析，可以发现蛋白质相互作用网络中的重要节点和关键通路。
3. 转录组学中的数据挖掘转录组学研究的是细胞中的RNA分子组成和功能。
在转录组学中，数据挖掘可以用于基因表达谱分析、新基因预测和基因表达调控网络分析等方面。
例如，基于转录组学数据的分析，可以发现特定的信号通路和分子机制，以及响应生物体内部和外部环境变化的基本原理。
总之，生物信息学中的数据挖掘，为我们更好地理解生命的本质和编码方式提供了有力的工具和方法。
并且，随着生物信息学和数据科学的发展，越来越多的新技术和算法正在被应用于生物信息学中，使数据挖掘的分析效率和准确性也得到了不断提高。
生物信息学的数据挖掘和分析应用
生物信息学的数据挖掘和分析应用随着科技的不断发展，生物学领域也在迅速发展，生物信息学作为生物学研究中的一个新兴领域，吸引了越来越多的研究者的关注。
生物信息学是综合学科，涉及到计算机、数学、生物学等多个学科的知识，其主要研究内容是基因组学、蛋白质组学、代谢组学等。
它以计算机技术和信息科学为手段，通过对硕大的生物学数据进行挖掘、分析和应用，以便更好地理解生命过程和相应的疾病。
本文将主要介绍生物信息学的数据挖掘和分析应用。
一、基因组学数据挖掘随着生物技术的迅速发展，基因序列数据的获取变得越来越容易。
基因组数据中蕴含着海量的、有用的生物信息，生物信息学便是将其转化为有用信息的手段之一。
利用基因组学数据挖掘技术，可以在基因组中发现新的重要基因、疾病关联基因、蛋白质和代谢途径等重要信息，同时这些数据还可以用于不同物种间的基因组比较和进化分析。
例如，利用基因组学数据挖掘技术，可以发现疾病相关基因及其关联代谢通路，有助于疾病的治疗和预防。
同时，也可以从多个物种的基因组信息中发现相似性和差异性，有助于揭示生物的进化历程。
二、蛋白质组学数据挖掘与基因组学类似，蛋白质组学也是靠对于复杂的数据进行处理和分析而实现的。
蛋白质质量和各种特性上的变化能够为更深入的了解生命过程提供有力的依据，并为疾病的发现和治疗带来更多的帮助。
蛋白质组数据丰富且复杂，事实上，一些蛋白质质量非常微小，其数据信息在处理过程中会显得特别困难。
当前，使用生物信息学的蛋白质质量分析工具高度自动化，这些工具能够很好地挖掘蛋白质质量信息，对蛋白质质量进行准确计算，并从蛋白质相互作用网络和蛋白质表达数据中发现蛋白质间的相互作用关系，揭示出不同疾病的蛋白质组中的特点。
蛋白质质量的数据挖掘在抗癌，药物研发，生物工程等方面都得到了广泛应用，这些都有很大的意义。
例如，在肺癌研究方面，通过蛋白质组学数据挖掘之后，可以发现某个被大量表达的蛋白原存在具有肺癌进展预测的可能。
生物信息学领域中的数据挖掘与分析
生物信息学领域中的数据挖掘与分析第一章引言生物信息学是一门新兴的学科，它将生物学、计算机科学和统计学等学科相结合，旨在应用计算机技术来处理、存储和分析大量的生物学数据，以发现生命科学中的新现象和规律。
在生物信息学中，数据挖掘与分析技术非常重要，它可以帮助研究人员从复杂、庞大的生物信息数据集中提取有用的信息，为生命科学的研究提供重要支持。
本文将重点介绍生物信息学领域中的数据挖掘和分析技术。
第二章生物信息学中的数据挖掘技术数据挖掘是从大量数据中发现隐藏信息的一种技术，它可以帮助生物学家从复杂的生物信息数据中提取出有用的模式和关系。
在生物信息学中，数据挖掘技术主要包括聚类、分类、预测和关联规则等方法。
1. 聚类聚类是将相似的对象组合在一起的一种方法，它可以将不同类型的生物数据进行分类。
在生物信息学中，聚类可以用来将基因、蛋白质和代谢物按照相似性进行分类。
2. 分类分类是将具有相似特征的对象分为同一类别的一种方法，它可以帮助生物学家预测蛋白质功能或分类基因表达谱。
分类算法有许多种，包括支持向量机、神经网络和决策树等。
3. 预测预测是使用已知的数据来推断未知数据的一种方法，它可以帮助生物学家预测基因表达谱、蛋白质结构和代谢物代谢路线等。
预测算法有许多种，包括回归模型、人工神经网络和随机森林等。
4. 关联规则关联规则是一种用来发现数据项之间有关联性的方法。
在生物信息学中，关联规则可以用来研究基因或蛋白质之间的相互作用关系。
第三章生物信息学中的数据分析技术数据分析是将数据转换成有意义信息的一种过程，它可以帮助生物学家理解和解释生物信息数据。
在生物信息学中，数据分析技术主要包括基因表达分析、蛋白质结构分析和代谢物分析等方法。
1. 基因表达分析基因表达分析是研究基因在不同条件下的表达量变化的一种方法，它可以帮助生物学家研究基因调控机制和生物过程的调控网络。
常用的基因表达分析方法包括差异分析、聚类分析和功能注释等。
生物信息学的数据挖掘技术
生物信息学的数据挖掘技术生物信息学是一门集生物学、计算机科学和统计学于一体的学科，其目的是利用计算机技术和数学方法解决生物学中的问题。
生物信息学的数据挖掘技术，是生物学领域里必不可少的一部分，其作用是在海量生物数据中寻找规律，从而发现新的生物学现象，推进生物学、医学等领域的研究进展。
本文将对生物信息学中的数据挖掘技术进行详细阐述。
一、生物信息学的数据来源在进行生物信息学的数据挖掘之前，首先需要清楚地了解生物学中的各种数据类型。
那么，生物信息学里面的数据都有哪些呢？1. 基因组数据基因组是指一个生物体细胞核中的所有基因的总和。
基因组数据反映了生物体的遗传信息，包含的内容非常丰富，如基因序列、基因编码区域、非编码区域、外显子、内含子、RNA等。
2. 转录组数据转录组是指一个细胞中所有转录而产生的RNA分子的总和，包括mRNA、非编码RNA等。
转录组数据可以反映不同组织、不同时间、不同生理状态下的基因表达差异。
3. 蛋白组数据蛋白质是生物体内重要的功能分子，蛋白组数据反映了生物体内不同蛋白质之间的相互作用关系、功能等信息。
4. 代谢组数据代谢组是生物体中所有代谢物质的总和。
代谢组数据反映了代谢途径、代谢产物等信息。
以上就是生物信息学中主要的数据类型。
二、生物信息学的数据挖掘技术在获取了海量的生物数据后，如何从中发现新的生物学现象呢？这时就需要生物信息学的数据挖掘技术了。
生物信息学的数据挖掘技术可以分为四大类。
1. 基于模式识别的数据挖掘技术基于模式识别的数据挖掘技术通常用于分类或聚类任务，其基本思想是建立一套分类或聚类规则，将特征相似的样本分为一类，并将不同类别的样本正确分类。
2. 基于关联分析的数据挖掘技术基于关联分析的数据挖掘技术是用于发现数据中的关联规则，寻找数据之间的因果关系。
通过分析数据之间的关系，找出二者之间的关联、偏差和频繁项，从而发现隐藏的信息。
3. 基于深度学习的数据挖掘技术基于深度学习的数据挖掘技术是指利用深度神经网络进行数据挖掘。
生物信息学中的数据挖掘与分析技术研究
生物信息学中的数据挖掘与分析技术研究人类基因组计划的成功推动了生物信息学领域的快速发展，使得生物数据的生成和积累呈现指数级增长。
面对大规模的生物信息数据，如何高效地从中挖掘和提取有价值的信息成为了生物信息学研究的重要课题。
数据挖掘与分析技术作为一种有力的工具，在生物信息学中发挥着重要的作用。
一、生物信息的特点生物信息学中的数据具有以下特点，这也是该领域数据挖掘与分析技术研究所面临的挑战。
1. 多样性和复杂性：生物信息数据来源广泛，包括基因组、转录组、蛋白质组等各个层次的信息。
这些数据具有多样性和复杂性，表达了生物系统的复杂性和多样性。
2. 高维度和大规模：随着技术的发展，生物信息数据的规模呈现爆炸性增长，数据变得越来越庞大。
例如，人类基因组计划所得到的数据量达到了特别巨大的级别，远远超过人类护理的能力。
3. 噪音和误差：生物信息数据往往伴随着噪音和误差，这可能由于测量技术本身的限制、实验条件的影响以及生物学上的不确定性等原因导致。
二、生物信息学中的数据挖掘与分析任务在生物信息学中，常见的数据挖掘与分析任务包括基因表达的聚类分析、基因功能预测、蛋白质结构预测、基因调控网络挖掘等等。
以下以基因表达的聚类分析和基因功能预测两个任务为例，说明生物信息学中的数据挖掘与分析技术的应用。
1. 基因表达的聚类分析基因表达的聚类分析旨在将基因按照其在不同条件下的表达模式进行分类。
这对于理解基因功能和生物系统的调控机制具有重要意义。
数据挖掘与分析技术可以帮助将表达谱数据转化为数学表示，通过聚类算法将相似模式的基因聚集在一起。
通过基因聚类分析，我们可以发现潜在的同源基因、相同途径和功能的基因等，为后续的生物学研究提供线索。
2. 基因功能预测基因功能预测是指通过基因序列和结构等信息来预测基因的功能。
数据挖掘与分析技术可以利用已知功能的基因和基因组数据建立模型，通过比对未知基因序列和结构信息，预测其功能或参与的生物过程。
生物医学工程中的数据挖掘与分析技术研究
生物医学工程中的数据挖掘与分析技术研究随着科技的不断发展，生物医学工程成为了一个蓬勃发展的领域。
尤其在数据挖掘与分析技术方面，生物医学工程已经取得了显著的成果。
本文将探究生物医学工程中的数据挖掘与分析技术的应用和发展，并分析其对医疗健康领域的影响。
一、数据挖掘及其在生物医学工程中的应用数据挖掘，指从海量数据中获取知识模式及未知变量间的关系的技术。
生物医学工程中，大量的数据需要分析与挖掘，包括基因组数据、蛋白质数据、药物数据、临床数据等。
通过数据挖掘技术，生物医学工程研究人员得以发现一些之前未知的关系，帮助医学研究者更好地认识生物系统的运作原理，挖掘重要的生物信息，进而提高研究效率。
数据挖掘技术的应用非常广泛。
比如，通过分析基因组数据，可以发现一些与某些疾病相关的基因序列，进而实现早期诊断和治疗。
比如，近年来，人们发现一个叫做CRISPR-Cas9的技术在基因编辑方面具有巨大的潜力，通过在基因组中剪切DNA，实现快速、准确地修改基因。
这其中的关键在于数据挖掘技术，它帮助研究人员从大量的生物信息中找到了这个“宝藏”。
二、生物医学工程中的数据分析技术数据分析技术，是指通过统计学、机器学习等方法，对生物医学工程中的各类数据进行处理和解读。
数据分析技术是数据挖掘技术的扩展，是实现生物医学工程中准确诊断、有效治疗和预防的重要方法之一。
在临床医学中，数据分析技术可以帮助医生更好地分析患者病历、医学影像等数据，提高诊断的准确性。
比如，国内一家医疗技术公司就研究出了一种基于深度学习技术的医学影像辅助诊断系统，能够帮助医生对结节、斑块等病变进行快速、准确的诊断。
另外，数据分析技术还可以帮助研究人员对药物的副作用进行评估。
通常情况下，药物研发需要进行长时间的临床试验，但是由于临床试验中的样本数量较小，无法包括所有可能的副作用。
基于大数据采集的药物副作用分析技术可以通过数据挖掘的方式，从海量的数据中找出药物的副作用，进而优化药物的研发及使用流程。
生物医学工程中的数据挖掘技术
生物医学工程中的数据挖掘技术随着现代科技的不断发展和进步，生物医学工程已经成为了一门十分重要且具有巨大潜力的学科领域。
生物医学工程利用传统的工程学、物理学、数学等知识与技术，致力于对生物医学问题的分析、研究和求解。
其涉及到了医学、生物学、物理学、电子学、计算机科学等多个学科领域，具有广泛的应用前景。
其中，数据挖掘技术在生物医学工程领域中发挥了十分重要的作用。
一、数据挖掘技术在生物医学工程中的优势数据挖掘技术是一种利用计算机技术从大量数据中自动获取隐藏在数据中的模式、关系、趋势等有价值的信息的方法。
在生物医学工程中，数据量庞大且信息丰富，数据挖掘技术正是为了解决这一问题而被广泛应用。
数据挖掘技术在生物医学工程中具有以下优势：1. 取代传统的“实验室测试法”，减少实验成本，提高效率传统的“实验室测试法”需要进行大量繁复的实验，耗时耗力且费用昂贵。
而通过数据挖掘技术，可以在一定程度上减少实验成本，提高实验的效率。
同时可以更好地理解和分析已有的数据，为研究新的问题提供有帮助的线索和思路，这对于加快研究速度，提高研究效率有着重要的意义。
2. 挖掘深度和宽度大数据挖掘技术可以同时处理大量的数据并进行深入分析，而人工分析可能无法胜任如此庞大的工作量。
在生物医学工程中，对于大量的生物数据，数据挖掘技术可以洞悉隐藏在数据中的规律和信息，提供有价值的指导和帮助。
3. 自动化程度高数据挖掘技术可以自动地从大量不同的数据源中挖掘出有用的信息，减少了人工干预的程度，从而更加高效和便捷。
在生物医学工程中，数据挖掘技术可以为研究人员提供更好的工具和技术支持，帮助研究人员更好地分析大量生物数据，并为生物医学研究提供有帮助的线索和信息。
二、数据挖掘技术在生物医学工程中的应用1. 基因挖掘基因挖掘旨在发现基因和多个基因之间的相互作用，是生物医学研究领域的一个重要研究方向。
数据挖掘技术可以自动分析大量的基因数据，并从数据中挖掘出与特定疾病相关的基因或基因组合，为特定疾病的诊断和治疗提供有意义的指导。
面向生物信息学的数据挖掘技术研究与应用
面向生物信息学的数据挖掘技术研究与应用第一章绪论随着生命科学研究的不断深入，基因组学、转录组学、蛋白质组学等各种“组学”学科的兴起，生物信息学已经成为生命科学研究不可或缺的一部分。
生物信息学以计算机科学和数学方法为基础，应用于生命科学领域，旨在从大量的生物学数据中寻找模式、找到生物学规律、分析生物学系统。
而数据挖掘技术则是应用于生物信息学领域的关键技术之一。
本文将重点介绍面向生物信息学的数据挖掘技术研究与应用。
第二章面向生物信息学的数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指通过各种分析方法，从大量数据中提取有用信息的一种技术。
生物信息学领域的数据主要来自于基因组学、转录组学、蛋白质组学等“组学”研究。
面向生物信息学的数据挖掘技术包括：1.序列分析：基于生物学序列数据，并运用一系列特定算法、工具和数据库，对序列进行各种分析，例如序列比对、序列聚类、序列分类、序列模式识别等。
2.结构分析：为获得生物序列的结构信息，利用结构分析方法探索各种结构域、结构模式和分子特性，并把它们与生物学的功能相关联。
3.功能分析：基于生物学序列数据，运用生物信息学技术，预测和分析生物学分子的功能模式，例如序列标识、丰度分析、基因功能分类、蛋白结构分析等。
4.网络分析：生物学系统可以被看作是一个巨大的网络。
网络分析就是利用计算机技术和数学工具来分析这些网络，挖掘出网络中隐藏的规律和模式，例如基因调控关系、代谢通路等。
第三章面向生物信息学的数据挖掘技术应用生物信息学的研究主要分为三个方向：生物学数据的描述和建模、生物学数据的分析以及生物学系统的建模和模拟。
数据挖掘技术在生物信息学中的应用主要包括以下几个方面：1.基因组学：在分析基因组序列时，数据挖掘技术被广泛运用。
例如，有些基因存在于多个生物体中，它们的序列具有高度相似的特征。
运用序列比对、聚类和分类等技术，科学家可以研究和分析大规模的基因组数据，从而找到与基因功能相关的序列模式和结构特征。
生物信息学分析与数据挖掘技术在生物医药领域的应用研究
生物信息学分析与数据挖掘技术在生物医药领域的应用研究随着生物技术的发展，生物医药领域产生了大量的生物信息学数据。
生物信息学分析与数据挖掘技术的应用，为生物医药研究带来了巨大的机会和挑战。
本文将探讨生物信息学分析与数据挖掘技术在生物医药领域中的应用研究。
生物信息学是运用计算机科学和统计学的原理和方法对生物学的数据进行分析和解释的学科。
生物医药研究中产生的生物信息学数据包括基因序列数据、蛋白质结构数据、基因表达数据、生物标记物数据等。
这些数据非常庞大、复杂，通过传统的实验方法进行分析非常困难，而生物信息学分析与数据挖掘技术能够在这些数据中发现潜在的模式和关联，为生物医药研究提供有价值的信息。
生物信息学分析与数据挖掘技术在生物医药领域的应用非常广泛。
首先，生物信息学分析与数据挖掘技术可以用于基因组学研究。
通过对基因组数据的分析，可以帮助研究人员了解和解释基因的结构和功能，揭示基因与疾病的关联。
基于这些分析结果，科研人员可以开发新药物或者改进现有的药物，从而提高治疗效果。
其次，生物信息学分析与数据挖掘技术在药物研发中有着重要的应用。
通过对药物分子结构和作用机制的研究，可以找到潜在的靶点和化合物，提高药物的研发效率。
数据挖掘技术可以帮助研究人员从庞大的化合物数据库中快速筛选出具有潜在药效的化合物。
此外，通过对药物与靶点的相互作用网络进行分析，可以揭示药物与疾病之间的关联，为药物研发提供新的思路。
此外，生物信息学分析与数据挖掘技术在个性化医疗领域也有着重要的应用。
通过对个体基因组数据和临床数据的分析，可以帮助医疗机构和医生为患者提供个性化的诊断和治疗方案。
通过生物信息学分析，医生可以预测患者的药物反应和副作用，为患者提供更加安全有效的治疗方案。
此外，生物信息学分析还可以帮助医生对患者的基因携带状况进行评估，提供遗传疾病的风险评估和预防措施。
在生物信息学分析与数据挖掘技术中，机器学习算法起到了至关重要的作用。
生物信息学中的基因组数据挖掘技术
生物信息学中的基因组数据挖掘技术生物信息学是应用计算机和统计学等方法研究生物学和遗传学问题的一门交叉学科。
基因组数据挖掘技术是生物信息学中的一种技术手段，通过挖掘基因组数据中隐藏的信息来研究生物学和遗传学问题。
本文将从基因组数据的来源、处理方法、挖掘技术和应用方面探讨基因组数据挖掘技术在生物信息学中的意义。
基因组数据的来源和处理方法基因组是一个生物体内所有遗传信息的总和，包括基因序列、功能注释、基因组学特征（如氨基酸序列、二级结构和三级结构等）、变异信息等。
基因组数据的来源主要包括基因芯片、下一代测序（NGS）、串联质谱（LC-MS/MS）等。
其中，NGS技术是目前最常用的基因组数据产生技术之一，它可以高通量、高灵敏度地测量基因组序列和表达谱，并保证高度可靠性和准确度。
为了保证基因组数据的正确性和可靠性，需要先对数据进行质量控制。
质量控制的方法包括去除低质量序列、去除Y字序列、去除过度测序、去除人类污染序列、去除重复序列等。
此外，基因组数据的处理方法还包括序列拼接、序列比对、基因组装和注释等。
基因组数据挖掘技术基因组数据挖掘技术包括基因表达谱分析、序列分析、变异分析、结构分析和系统生物学分析等。
这些技术主要用于发现基因和蛋白质的功能、寻找基因和蛋白质之间的相互作用和网络，以及揭示疾病和生命过程中的分子机制。
1. 基因表达谱分析基因表达谱分析是基于基因表达特征的一种技术。
通过分析基因在特定条件下的表达谱，可以揭示基因调节、转录和翻译的分子机制，以及探究疾病和生物过程中基因表达的调控机制。
基因表达谱分析的方法包括差异表达基因筛选、聚类分析、Pathway分析等。
2. 序列分析序列分析是对基因组序列进行的一种分析技术。
通过序列比对、序列标识和元件预测等方法，可以发掘基因和蛋白质的基本结构和功能，从而了解蛋白质结构和功能的演化，预测新蛋白质的结构和功能，并发现序列中的重要模式和序列元素。
3. 变异分析变异分析是对基因组变异进行的一种分析技术。
生物信息学中的数据挖掘和生物识别技术
生物信息学中的数据挖掘和生物识别技术随着科技的飞速发展，人类获得了越来越多的关于生命科学的信息。
这个拥有庞大数据集的领域需要先进的技术来解析、清理、存储、管理和分析这些数据。
生物信息学是一个新兴领域，它将生命科学中的各种数据整合在一起，用于发现性状、标记和基因的异质性。
数据挖掘和生物识别技术则形成了生物信息学中的两大核心技术，这两个技术备受欢迎，因为它们可以在海量数据中查找模式和规律，以支持生物学家们做出更准确的决策。
数据挖掘数据挖掘是指从大型数据集中发现知识和模式的过程。
它利用机器学习、人工智能和统计方法，自动分析大量数据并提取有意义的信息。
数据挖掘广泛应用于生物信息学中，以帮助处理各种类型的“大数据”。
数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等。
在生物信息学领域，数据挖掘的一个重要应用是在疾病识别和预测方面。
例如，分析基因组数据可以识别基因突变和功能缺陷，从而预测某些疾病的发病率。
此外，数据挖掘还可以用于预测药物的疗效，以及基于对遗传数据的分析，预测患者对特定药物的反应。
生物识别技术生物识别技术是利用生物学上固有的特征来识别和验证个体身份的过程。
这些特征通常包括指纹、虹膜、声音、面部特征等。
近年来，随着技术的进步，生物识别技术在生物信息学中的应用越来越广泛。
在生物信息学领域，生物识别技术的一个重要应用是用于识别基因和蛋白质序列。
基因和蛋白质是生命科学中的两个关键组成部分。
通过识别其序列，可以了解它们的基本特征以及它们在生物过程中的作用。
人们可以利用生物识别技术来分析和比较大量基因和蛋白质序列，以识别它们之间的相似性和异构性。
生物信息学中的数据挖掘和生物识别技术相结合的案例他们相结合的案例是研究“基因表达规律和精神分裂症之间的关系”。
研究人员使用了一种名为“基因芯片”的技术，以捕获神经元体中的基因表达情况。
数据分析表明，精神分裂症患者的脑中有一些与正常人不同的基因表达模式。
研究人员还使用了数据挖掘技术来分类识别这些基因。
基因组宏大数据挖掘分析技术在生物学研究中的应用
基因组宏大数据挖掘分析技术在生物学研究中的应用随着基因组测序技术的迅猛发展，生物学研究进入了一个全新阶段。
这个阶段的一个重要的特征，就是产生了海量的数据。
为了从这些数据中提取有用的信息，生物学家们开发了许多新的技术，其中最重要的就是基因组宏大数据挖掘分析技术。
基因组宏大数据挖掘分析技术的主要目标，是从海量的基因组数据中提取有用的信息。
这些数据通常包括基因序列、基因组组装、基因表达谱、基因调控网络、基因功能注释等等。
这些数据的规模非常大，通常需要使用高性能计算机来处理。
其中，基因表达谱是生物学研究中最为常见的数据类型之一。
基因表达谱可以用来描述一个生物体中所有基因的表达情况。
通过将基因表达谱数据与其他基因组数据结合起来分析，可以得到很多有用的信息，如基因调控网络、基因功能注释等等。
基因调控网络是指基因之间相互作用的网络。
通过分析基因表达谱数据，可以构建出一个基因调控网络，从而了解基因之间的相互作用关系。
基因调控网络可以用来预测基因功能，发现新的基因调控关系，研究基因调控网络的演化等等。
位点功能注释是指对基因组中的每个位点进行注释，以了解该位点的功能。
位点功能注释可以通过分析基因表达谱、转录因子结合位点、开放染色质等多种数据类型进行。
通过位点功能注释，可以了解基因组的结构和功能，预测基因座的表达量和调控效应等等。
此外，还有基因组序列数据的分析，如基因组组装、基因结构预测、基因注释等。
这些数据的分析可以帮助我们了解基因组的结构和功能，预测基因座的表达量和调控效应等等。
总之，基因组宏大数据挖掘分析技术已经成为生物学研究的重要工具，可以帮助我们从海量的基因组数据中提取有用的信息，从而更好地了解生命的本质。
随着技术的不断进步，基因组宏大数据挖掘分析技术必将在生物学研究中发挥越来越重要的作用。
生物信息学研究中的数据挖掘方法
生物信息学研究中的数据挖掘方法随着生物技术的不断进步，生物学中的数据量不断攀升，仅靠人工处理已经远远不能满足分析的需求。
因此，生物信息学的出现和发展填补了这一缺失，成功地将计算机技术和生物学相结合，实现了大规模数据的高效存储、处理和分析，成为现代生物学研究中必不可少的一部分。
而数据挖掘方法则是其中的重要组成部分，本文就生物信息学研究中的数据挖掘方法进行探讨。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的未经分类、并且包含有大量噪声的数据中提取出有用的信息的过程。
例如在生物学中，研究人员可以使用数据挖掘方法去寻找基因的表达模式、蛋白质的结构等信息。
数据挖掘方法的核心是利用计算机搜索数据，自动发现数据中存在的模式，并用这些模式构造出有用的知识，该知识可以用于预测、分类和诊断等相关研究中。
二、2.1 分类方法分类方法是将数据划分为不同的类别。
该方法广泛应用于信号识别、图像处理以及文本分类等领域，在生物信息学中也有广泛的应用。
例如，在基因组学中，研究者可以使用分类器来进行基因表达谱的分析。
基因表达谱是指在一定条件下，所有基因的表达量。
研究人员可以使用基于支持向量机、决策树和神经网络等分类算法，从这些表达数据中提取出基因表达模式，进而实现对某种疾病的快速诊断和治疗。
2.2 聚类方法聚类方法是将数据划分为多个类别，每个类别内部的数据之间具有相似性，而不同类别之间的数据有明显的区别。
在生物信息学中，聚类方法经常用于发现基因的功能、酶的性质等。
例如，在蛋白质结构预测中，聚类方法可以用来识别序列相似的蛋白质，并通过比较序列等信息来推断它们的结构和功能。
2.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是用来发现数据集中的块或过去的表现中的有趣的关联模式的过程。
在生物信息学中，该方法主要用于基因组分析、蛋白质序列分析等。
例如，分析某一蛋白质的序列中的基本单元，通过比较其在不同序列中的出现频率及结构等信息，研究人员可以在大量数据中挖掘出相关规则，寻找潜在的生物学意义。
数据挖掘与机器学习在高通量生物数据分析中的应用
数据挖掘与机器学习在高通量生物数据分析中的应用随着现代科技的发展，大量的生物信息数据被积累并存储在公共数据库中，例如基因序列、基因表达、基因调控等，这些数据的挖掘和分析对于生命科学研究的发展具有至关重要的意义。
数据挖掘与机器学习技术的引入，为高通量生物数据分析提供了有效的手段。
本文将简要介绍数据挖掘与机器学习在高通量生物数据分析中的应用。
1. 数据挖掘与机器学习技术数据挖掘技术是从大量数据中提取潜在的模式和关系的过程，可以用于生物信息学领域的模式发现和知识获取，例如聚类、分类、关联规则挖掘等。
机器学习技术是一种基于统计学习理论的人工智能技术，基于数据的学习和推理，可以用于预测、分类、聚类等任务。
在生物信息学领域，机器学习技术可以用于基因表达数据分析、基因组预测、蛋白质结构预测等领域。
2. 数据挖掘与机器学习在基因表达数据分析中的应用基因表达数据是高通量生物数据中的重要类型，可以用于了解基因的功能、表达调控机制等方面。
数据挖掘和机器学习技术可以用于基因表达数据的聚类、分类、差异表达基因的筛选等任务。
例如，基于机器学习的方法可以分类不同种类的肿瘤，选择最适合的治疗方法，同时挖掘出具有预后价值的基因。
基于数据挖掘的聚类技术可以将基因表达数据划分成不同的类别，有助于查找基因调控网络中的模式和关系。
此外，机器学习技术还可以用于基因表达数据的重要基因分析，以及不同基因表达模式的富集分析等领域。
3. 数据挖掘与机器学习在基因组预测中的应用基因组预测是生物信息学领域的一个重要问题，包括基因序列注释、基因识别、蛋白质编码基因的预测等。
数据挖掘和机器学习技术可以用于基因组的区域分类和基因识别任务。
例如，基于随机森林的方法可以准确的识别出基因组中的编码基因、非编码基因等，同时可以区分出剪切变异的位置和类型。
基于支持向量机的方法可以有效地将基因组序列进行分类，例如，可以将细菌的基因组序列分类到不同的物种中。
此外，基于深度学习的方法也已广泛应用于基因组预测领域。
数据挖掘与机器学习在生物大数据分析中的应用
数据挖掘与机器学习在生物大数据分析中的应用随着现代生物学、医学以及其他相关领域的飞速发展，大量的生物数据不断涌现。
如何从这些数据中挖掘出有效的信息，已然成为了生物领域的一个重要问题。
数据挖掘与机器学习作为现代计算机领域的重要分支，无疑为生物大数据分析提供了很好的方法和工具。
本文将介绍数据挖掘与机器学习在生物大数据分析中的应用。
## 背景在现代生物学领域，人们已经可以对基因、蛋白质、细胞、组织等方面的信息进行大规模的高通量数据采集，如全基因组测序、转录组测序、蛋白质组学等。
随着生物学的不断发展，这些数据的数量会以几何级数增长，使得数据管理、处理以及分析变得日益复杂和困难。
如何快速准确地从这些大规模生物学数据中挖掘出有价值的信息，一直是制约生物学研究的一大瓶颈。
## 数据挖掘在生物大数据分析中的应用数据挖掘是从大量数据中自动发掘出潜在规律，包括分类、聚类、关联分析、异常检测等技术，作为生物大数据分析的重要工具，被广泛应用于以下几个方面：### 生物参数定量分析生物参数是指对生物实验中得到的数据进行量化和统计所得到的数据，如酶动力学参数分析。
这些参数在应用范围内比较密集，这使得从生物系统中获取稳健、定量、快速和准确的生物参数成为一项关键任务。
数据挖掘和机器学习技术可以从大规模的生物实验数据和模型中挖掘出数据中的关联和模式，从而揭示出化学、物理和生命科学的基本规律。
### 预测模型的构建通过利用训练数据集，预测模型可以被设计和优化，以便在新数据集上预测准确。
各种机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，都可以被用来构建预测模型。
预测模型在生物学中的应用包括强化药物筛选、基因组学、蛋白质本体论、替代毒理学等领域。
### 数据分析和可视化数据挖掘技术可以对生物实验中产生的数据进行聚类、分类和可视化等操作。
例如，组学学科中常使用聚类算法分析基因表达数据，以实现基因表达谱的分类。
数据可视化技术则可用于可视化向量图、分布图和图像，以建立生物数据间的联系和并推理出过程的本质。
数据挖掘在生物信息学中的应用
数据挖掘在生物信息学中的应用胡永钢,须文波3(江南大学信息工程学院,江苏无锡214036)摘要:借助各种应用数学和计算机技术,将大量积累并急需处理的生物信息数据利用起来,探索生物信息中的规律,是当前国内国际生物信息学研究的热点和重点。
其中数据挖掘技术在生物信息研究中发挥着巨大的作用。
关键词:生物信息学;数据挖掘;数据库;K DD中图分类号:TP274.2 文献标识码:A 文章编号:1672-5565(2004)-03-0040-03收稿日期:2004-04-17;修回日期:2004-05-23作者简介:胡永钢(1980-),男,在读硕士,主要研究方向,生物信息学。
e -mail :hoy og @s .3通讯作者:须文波,男,教授,博士生导师,江南大学信息工程学院院长。
Application of data mining in bioinformaticsHU Y ong -G ang ,X U Wen -Bo(School o f Information Technology ,Southern Yangtze Univer sity ,Wuxi 214036,China )Abstract :The study of Bioin formatics is hot in nowadays.All kinds of application mathematics and computer technology are used to digging out the useful in formation from a large am ount of data of Bioin formatics.Application of Data mining in Bioin formatics is very important.K ey w ords :Bioin formatics ,Data Mining ,Database ,K DD 2003年4月14日中午,美国联邦国家人类基因组研究项目负责人弗朗西斯・柯林斯博士隆重宣布,人类基因组序列图绘制成功,人类基因组计划的所有目标全部实现。
数据挖掘与生物信息学
数据挖掘与生物信息学数据挖掘和生物信息学是当今科学领域中相当热门的话题之一。
两者联系密切，互相促进，对于人类的生命科学和健康科学的发展有很大的贡献。
数据挖掘是一种从大量的数据中提取有价值信息的技术。
它可以帮助我们分析海量数据，发现其中潜在的模式和规律，进而进行预测和决策。
而生物信息学则是借助计算机技术，对生物领域的大量数据进行处理、分析和研究，提高生物研究的效率和深度。
在生物信息学领域，数据挖掘广泛地应用于基因工程、蛋白质结构预测、药物发现、生物计算等各个方面。
在基因工程领域，数据挖掘可以帮助科学家分析基因序列数据，预测基因功能，并发现其中的突变或变异。
在蛋白质结构预测方面，数据挖掘可以帮助科学家提高蛋白质结构预测的准确性和速度。
在药物发现领域，数据挖掘可以帮助科学家筛选出与疾病相关的化合物。
生物信息学和数据挖掘的应用还包括了对生物系统运作机理的理解和预测，这可以帮助我们更好地理解生命，从而开发新的药物和医疗技术。
例如，通过对基因组、蛋白质组、蛋白质-蛋白质交互作用等方面的大量数据进行分析，可以深入了解生物分子之间的相互作用及其对生命活动的影响。
同时，这些研究也可以为疾病的预防、诊断和治疗提供有力证据。
在生物信息学和数据挖掘领域，有很多重要的技术和工具被广泛应用。
例如，基于基因组的计算，包括基因组组装、基因预测、基因注释等是生物信息学中的重要技术。
同时，BLAST、SWISS-Prot、KEGG等数据库和工具也被广泛应用于生物信息学领域。
在数据挖掘方面，有机器学习、决策树、神经网络、遗传算法等技术，它们被广泛应用于生物数据的分类、聚类、预测和结构分析。
总之，生物信息学和数据挖掘是生物医学研究中不可或缺的一部分。
两者相互依存，互相促进，对于推动生物科学的进步和改善人类的健康状况发挥着重要的作用。
我们相信，在不久的将来，生物信息学和数据挖掘的应用会变得更加广泛，更加深入，为社会带来更大的贡献。
数据挖掘及其生物学应用
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序列分析、基因表达、同源研究、蛋白质结构预测以及 药物设计为数据挖掘提供了广阔的研究空间, 也显示了数据 挖掘在这些方面的发展潜力。利用数据挖掘技术, 将帮助人 们认识生物数据所蕴涵的结构和功能信息, 进而彻底了解生 物数据所代表的生物学意义, 帮助人们认识自然界各种生物 的遗传信息, 认识病毒和细菌的真正面目, 研制与开发新药 物等等。相信在不久的将来, 数据挖掘在生物学领域的应用 会取得突破性的进展。
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生物学应用
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 数据清理, 数据集成, 异种、分布式数据库的语义集成 DNA 序列相似搜索和比对 基因组特征及同时出现的基因序列的分析 路径分析: 发现在不同阶段的致病因 生物数据可视化和可视的数据挖掘 生物文献的挖掘 蛋白质结构预测 基因芯片数据分析 基于隐私保护的数据挖掘
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相关数据库资源
1.核酸序列及其相关数据库 2.蛋白质序列及其相关数据库(蛋白质三维结构、蛋 白质组二维凝胶电泳数据库、信号传导及蛋白质蛋白质相互作用相关数据库、DNA和蛋白质相互作 用数据库) 3.基因组数据库 4.序列分析数据库 5.人类基因突变及疾病相关数据库 6.进化相关数据库
趣的模式
（8）知识表示——使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖
掘的知识
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数据挖掘的常见方法
(1) 决策树和决策规则 (2) 非线性回归和分类方法 利用单变量分离原理,是从大型数据库中发现有 用知识的最有效的方法,并使得模型易于为用户 对一些基本功能进行线性和非线性的组合, 从 (3) 以案例为基础的方法 所理解 而对输入变量进行综合分析, 如前馈神经元网 (4) 另外还有： 根据数据库中特性相似的案例来对一新案例进 络、差别分析和回归方法等 行预测, 包括相似性判别、回归算法及案例比 关系学习模型、 较和案例推理系统等。 图形化的概率属性模型、 公式发现方法等等。
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数据挖掘在生物信息学中的应用胡永钢,须文波*(江南大学信息工程学院,江苏无锡214036)摘要:借助各种应用数学和计算机技术,将大量积累并急需处理的生物信息数据利用起来,探索生物信息中的规律,是当前国内国际生物信息学研究的热点和重点。
其中数据挖掘技术在生物信息研究中发挥着巨大的作用。
关键词:生物信息学;数据挖掘;数据库;KDD中图分类号:TP274.2 文献标识码:A 文章编号:1672-5565(2004)-03-0040-03收稿日期:2004-04-17;修回日期:2004-05-23作者简介:胡永钢(1980-),男,在读硕士,主要研究方向,生物信息学。
e-mail:hoyog@.*通讯作者:须文波,男,教授,博士生导师,江南大学信息工程学院院长。
Application of data mining in bioinformaticsHU Yong-Gang,XU Wen-Bo(School o f I n f ormation Technology ,Southern Yangtze University ,Wu xi 214036,China)Abstract :The study of Bioinformatics i s hot in nowadays.All kinds of application mathematics and compu ter technology are used to digging ou t the useful information from a large amount of data of Bioinformatics.Application of Data mining in Bioinformatics is very important.Key words:Bioinformatics,Data Mining,Database,KDD2003年4月14日中午,美国联邦国家人类基因组研究项目负责人弗朗西斯#柯林斯博士隆重宣布,人类基因组序列图绘制成功,人类基因组计划的所有目标全部实现。
从此,生物信息学的研究进入后基因组时代。
序列图的完成,只是人类认识自我迈出的一小步。
科学家将对人类基因组进行更加深入的研究,一方面寻找不同人群之间的基因差异,另一方面破译不同基因的功能,以取得更多的数据,为人类战胜疾病、提高生命质量提供更多的参考。
大量的生物信息数据还在继续快速增长,国内外各种生物信息数据处理新方法的研究工作正在激烈的展开。
其中数据挖掘技术在生物信息数据处理中的应用研究具有广阔的空间。
1 相关概念1.1 生物信息学和生物信息数据库生物信息学(Bioinformatics)是生物学与计算机科学、信息学及应用数学交叉融合而衍生出的新兴边缘学科。
目前在各种生物数据库(核酸、蛋白质到基因表达和传导等)的信息量正在迅猛增长,生物学不再仅仅是基于观察和试验的科学,应用数学和计算机技术对生物学的进步发挥着日益巨大的作用。
各种生物数据库的建立和管理为一切生物信息学的研究提供了数据基础。
目前,大量的生物信息数据库集中在一些国际或国家的生物信息中心。
最著名的生物信息中心如EBI,EMBnet,E MB L,NCBI 等等。
许多数据库都使用某种特定的评估模式,在数据载入或输出时,根据需要,可以利用一些现成的工具软件实现各种数据格式之间的转换。
通常我们可以选择利用的生物信息数据库大致分为以下几个大类:(1)综合数据库(最著名2)的如E MB L(欧洲)、GenBank(美国)、DDBJ(日本)、TIGR Database)(2)DNA 序列和结构数据库(BioSino (中国)、C UTG 、EPD 、SCPD 等)(3)DNA 序列和结构数据库(BioSino (中国)、C UTG 、EPD 、SCPD 等)(4)RNA 序列和核糖体数据库(SC OR 、NCIR 、ncRNA 等)生物信息学 China Journal of Bioinformatics专论与综述(5)基因图谱数据库(RHdb 、Mouse RH 、GDB)(6)人类基因组相关数据库(Ensembl 、RefSeq 、I.M.A.G.E 等)(7)其他物种基因组数据库(包括病毒、原核生物、真菌、昆虫、鱼类及其它高等动物的基因组数据库)(8)蛋白质序列数据库(SWISS-PROT 、TrEMBL 、PIR 等)(9)蛋白质结构、分类和相互作用数据库(PDB 、CSD 、3Dee 等)此外,还有比较基因组学和蛋白质组学数据库,基因表达数据库,基因突变、病理和免疫数据库,代谢途径和细胞调控数据库,农林牧相关数据库,医学药学数据库,生物多样性和分类学数据库等等。
到目前为止,这些数据库很大一部分还是免费的,不过越来越多的数据库对外开始收取使用费。
生物信息学当前的主要任务可理解为:将数学的、计算机科学的和生物学的各种工具应用于基因组信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析上,以阐述和理解基因组学研究获得的大量数据中所包含的生物学意义。
要完成这个任务,数据挖掘(Data Mining)成了最重要的角色之一。
1.2 数据挖掘与KDDKDD(Knowledge Disc overy in Database),是指从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库中的大量数据中挖掘出隐藏的有用信息(知识)的技术。
它被广泛的应用到各个领域,挖掘数据之间潜在的模式,找出有价值的信息。
KDD 的基本过程如图1所示,由以下部分组成:(1)数据预处理(包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归纳,为数据挖掘做准备(2)数据挖掘(核心步骤,使用智能方法提取数据模式)(3)模式评估(根据某种度量,识别表示知识的真正模式)(4)知识表示(使用可视化知识表示技术,向用户提供挖掘的结果)))知识)图1 KDD 的基本过程可以看出,数据挖掘是KDD 的核心部分,是采用机器学习、运筹学、统计方法等进行知识发现的阶段。
但是从广义上讲,数据挖掘的定义就是从海量数据中提取知识的过程,也就等同于KDD,这个定义在各界普遍流行。
本文也采用/数据挖掘0的广义观点。
数据挖掘的常见方法有:(1)决策树和决策规则 利用单变量分离原理,是从大型数据库中发现有用知识的最有效的方法,并使得模型易于为用户所理解。
(2)非线性回归和分类方法 对一些基本功能进行线性和非线性的组合,从而对输入变量进行综合分析,如前馈神经元网络、差别分析和回归方法等。
(3)以案例为基础的方法 根据数据库中特性相似的案例来对一新案例进行预测,包括相似性判别、回归算法及案例比较和案例推理系统等。
另外还有关系学习模型、图形化的概率属性模型、公式发现方法等等。
2 数据挖掘在生物信息学中的应用过程在生物信息数据的整理加工和分析工作中,需要用到多种数据挖掘方法。
针对每个具体的任务,我们根据需要选择特定的数据库,采用不同的挖掘方法,设计不同的挖掘算法和实现方式。
下面简要说明对于特定的项目,数据挖掘的最终实现需要经历的过程。
2.1 确定挖掘任务首先,必须明确项目的最终目的,分析项目的可行性。
生物信息学计算的核心是序列的比较,这包括同一个序列内不同片段的比较,以及两个或多个序列的比对。
比较的内容,从序列的组分变化、寻找特殊的字段,到序列间字母的对应。
比较的主要目的在于阐明序列之间的同源关系,以及从已知序列预测新序列的结构和功能。
当然还有其他如蛋白质结构和功能预测等。
2.2 数据挖掘方法(或算法)设计生物信息数据处理的方法,从半经验的直观手段,到具备较深刻数学背景的复杂算法,跨度很大。
算法的设计或选择,主要考虑它的功能和复杂度。
生物信息数据量异常庞大,通常我们从数据库中得到这些数据之后,就算经过选择净化、转化和削减,还是非常惊人。
我们在要求算法达到特定功能的同时,应尽量选择一个更加高效的算法。
2.3数据仓库建立及数据挖掘体系结构的实现各种现存的并且不断壮大的生物信息数据库,是进行数据挖掘的基础也是挖掘对象。
我们通常选择一种或几种数据库作为数据基础,但仅仅这样是不够的。
决策支持需要将来自异种源的数据统一(如聚集和汇总),产生高质量的、纯净的和集成的数据,这就需要建立数据仓库(Data Warehouse)。
数据仓库与其他数据存储系统(如关系数据库系统、事务处理系统和文件系统)存在一些差别,它的主要特点41第3期 胡永钢,等:数据挖掘在生物信息学中的应用是面向主题的(subject-oriented)、集成的(integrat -ed)、时变的(time-variant)、非易失的(nonvolatile)。
数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理(OLAP)。
OLAP 系统管理大量历史数据,它可以用不同的格式组织和提供数据,一般数据量巨大,大部分操作为只读操作。
数据仓库中数据的选择和提取,直接影响到数据挖掘的整体性能。
全面的数据处理和数据分析基础设施将要围绕数据仓库而系统地建立,这包括存取、集成、合并、多个异种数据库的转换、ODB C/OLE DB 连接、Web 访问和服务工具以及报表和OLAP 分析工具。
典型的数据挖掘体系结构可以看作数据仓库服务器、数据挖掘引擎、用户操作界面三层结构,如图2所示,图2 典型的数据挖掘体系结构下面以一个常用的基因序列联配方法为例,扼要说明以上各层的功能。
(任务:序列联配;数据库:BioSino;方法:用PAM 打分矩阵进行近缘序列的整体联配)p 数据仓库服务器层 首先,用现成软件提取BioSino 数据库的数据,并加以清理、集成,构建数据仓库。
进而交给数据仓库服务器,对数据进行存储和管理,服务器负责向上提供数据。
p 数据挖掘引擎层 是数据挖掘方法(算法)的实现层,此处包括以PAM 打分矩阵方法为基础而设计的各种功能模块,执行对已知序列和数据仓库中的待定序列的比较打分任务。
将打分的结果提交给模式评估模块,经评估后再将挖掘结果向上返回给用户。
p 用户界面层 决策者根据需要提交相关操作作命令,获取反馈回来的结果。
这里只是简单的说明各层的主要功能,其实当中的模块比较复杂,包括针对基因序列的点变异而设计的/插入空位0方法,模式评估的手段和实现等等。
3 问题与展望生物信息学(Bioinformatics)是一门新兴的交叉学科,相对于其他日渐成熟的学科来说,现在我们对生物信息学的研究才刚刚开始。
但是它以巨大的发展潜力深深的吸引着世界各地的科研工作者,可以预见,继电子信息技术之后的下一个科技革命将由生物信息技术领头。
在后基因组时代,生物信息学研究将要面对的问题可能是:(1)组建和维持目前流行的数据库;(2)开发出能通过资料学习作出更加切合实际的预测和识别的工具;(3)从生物学数据库中挖掘有意义的知识,最终目的是了解生命活动的复杂过程,促进有利于人类健康的新药物和新的治疗方法的发现。