京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
基因大数据深度挖掘面临挑战
作为一种新型基因检测技术,基因测序能从血液或唾液中分析测定基因全序列,预测罹患多种疾病的可能性、个体的行为特征及行为合理性。基因测序技术能锁定个人病变基因,予以提前预防和治疗。正因如此,今年华大基因的上市,就引发了资本市场的热烈追捧。
在日前于北京召开的第四届全国功能基因组学高峰论坛上,众多与会专家就基因技术发展方向及面临的机遇与挑战进行了深入交流。
基因测序用途广泛
当前,基因测序相关产品和技术已由实验室研究演变到临床应用。有学者甚至认为,基因测序技术可能是下一个改变世界的技术,因为在自然界乃至人类世界,基因测序都有着无可替代的作用。
今年5月,由中科院昆明植物所牵头的联合科研团队通过基因组建库与测序等一系列关键技术,攻克了茶树基因组测序难题,在国际上率先获得高质量茶树基因组序列。
中科院昆明植物所研究员高立志坦言,这对揭示决定茶叶适制性、风味和品质以及茶树全球生态适应性的遗传基础,都有重要促进作用。
再比如,华中农业大学张献龙团队对棉花栽培品种和野生品种进行了全基因组重测序,发现棉花在人工选择过程中存在明显的亚基因组不对称选择过程。“10多年的功能基因组研究发现20多个与重要性状形成有关的基因,这将在棉花分子设计育种中发挥重要作用。”张献龙团队成员王茂军告诉《中国科学报》记者。
基因测序对人类医学发展也有重要作用。中科院生物物理所研究员、中科院院士陈润生介绍,基于组学大数据的精准医疗作为划时代的产业,已被各国列入战略规划。它有着直接解决当前医疗行业面临的诸多困难的潜力,在接下来的几年将会爆发式增长,预计到2018年全球市场规模将达2238亿美元。
基因大数据时代开启
华大基因科技服务原负责人、北京百迈客生物科技有限公司董事长郑洪坤指出,随着基因测序技术的不断发展和成本的大幅下降,以及国家在基因研究领域的大力支持和投入,如今,科学家在基因领域的研究越来越深入,基因大数据的积累越来越多,“全世界累计花费数百亿,已经产出了近20Pb的海量基因数据”。
“测序技术的发展让基因数据以远超摩尔定律的速度在积累,海量数据对科研工作者提出了新的要求。”中科院北京基因组所研究员章张表示。
章张介绍,据不完全统计,我国生命组学数据产量约占全球的40%,但这些宝贵的数据资源却交给了他人管理,主要原因在于,我国长期缺乏涵盖多组学数据资源的生物大数据中心。为此,中科院北京基因组所生命与健康大数据中心围绕国家精准医学和重要战略生物资源的组学数据,建立海量生命组学大数据储存、整合与挖掘分析研究体系,并已初步建成生命与健康多组学数据汇交与共享平台。
亟待深度挖掘与科学解读
与国外相比,目前国内的基因组学、基因测序的推进速度并不慢。从学术角度看,中科院北京基因组所、农科院基因组所等机构实力雄厚,华大基因、百迈客等一批从事基因测序的相关企业也在逐渐成长。但在专家们看来,基因组学面临的挑战依然不小,因为随着信息、仪器等各个领域的快速发展,数据总量越来越多,加上各种新指标、参数的加入,数据也变得越来越复杂。
“在海量测序结果面前,数据深度挖掘和解读方面存在的严峻挑战日益明显。如何在基因大数据时代利用好这些数据资源,已经成为生物科研新时代的重要课题。”郑洪坤表示。
陈润生也指出,当前,快速积累的数据并未得到高效解读;高度异质化数据之间的整合尚处于起步阶段。样品端的挑战直接威胁到数据质量。但他同时表示,“这些挑战往往意味着机遇,大量未解读的数据同时也带来了无限创新的可能。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22