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生物大数据:现状、挑战与未来发展OA

Big data in biology:Status quos,challenges,and future development

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生物大数据通常指包括基因组、转录组、蛋白质组、表观遗传组、代谢组、微生物组等在内的各类生命组学数据,其数字化记录了以双链DNA为遗传信息源头的多层次生命活动,并反映了生命系统对环境变化的响应.生物大数据的爆发性增长得益于高通量实验技术的快速发展和广泛应用.同时,生物、数学、计算机等多学科技术的深度融合应用,极大提升了生物大数据的分析处理能力,推动了现代生物医学的创新与临床应用.本文主要对构成生物大数据的各类组学数据及其在生物医学中的应用进行综述,同时对其未来发展进行展望.

Big data in biology generally refers to omics data generated by multiple high-throughput screening technologies,encompassing genomics,transcriptomics,proteomics,epigenomics,metabolomics,microbiomics,et al.Essentially,it can be regarded as the digital record of multi-layered biological activities derived from genetic information flow,and the responses of life systems to environmental changes.The explosive growth of omics data can be attributed to the rapid advances and widespread adoption of high-throughput sequencing technologies.Simultaneously,the deep integration and application of techniques from biology,mathematics,and computer science have enhanced the analytical and processing capabilities of biological big data.This integration has brought revolutionary impacts on the exploration,innovation,and clinical applications in modern biomedicine.This article primarily provides a review of the various omics data constituting biological big data and their applications in biomedicine,while also outlining future development directions.

王霈虹;何昆仑;石金龙

解放军总医院医学创新研究部,医疗大数据应用技术国家工程研究中心,解放军总医院医学工程实验室,国家药监局人工智能医疗器械研究与评价重点实验室,北京 100853解放军总医院医学创新研究部,医疗大数据应用技术国家工程研究中心,解放军总医院医学工程实验室,国家药监局人工智能医疗器械研究与评价重点实验室,北京 100853解放军总医院医学创新研究部,医疗大数据应用技术国家工程研究中心,解放军总医院医学工程实验室,国家药监局人工智能医疗器械研究与评价重点实验室,北京 100853

基础医学

计算生物学大数据精准医学多组学机器学习

computational biologybig dataprecision medicinemultiomicsmachine learning

《解放军医学院学报》 2025 (1)

22-27,36,7

10.12435/j.issn.2095-5227.24072504

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