生物数据标准化研究进展

随着生物测序技术的快速发展,积累了海量的生物数据。生物数据资源作为生物分析研究及应用的核心和源头,为保证数据的正确性、可用性和安全性,对生物数据资源进行标准化的管理非常重要和迫切。本文综述了目前国内外生物数据标准化研制进展,目前国内外对生物数据缺少一个总体的规划,生物数据语义存在大量的不兼容性,数据格式多种多样,在生物数据收集、处理、存储和共享等方面缺乏统一的标准。国内外生物数据标准化处于起步阶段,但各国生物专家都在努力进行标准研制工作。文章最后从生物数据术语、生物数据资源收集、处理和交换、存储、生物数据库建设和生物数据伦理规范等方面出发,对标准研制工作进行一一探讨,期望能为生物数据标准制定提供一定的参考和依据。     

探讨生物信息标准化研究

针对生物信息在国内的发展现状,提出研制生物信息标准的需求。首先从生物数据资源收集、管理规范入手,在此基础上进行了生物信息资源管理体系的研究,最后讨论了共享交流软件系统的开发和生物信息数据挖掘,并期望通过以上研究能为我国生物信息学相关标准的制定提供参考和依据。     

基因转录表达数据的生物信息挖掘研究

基因表达是生物体中最重要和最基础的生物学过程和分子活动,生物体正是通过调控不同基因表达而实现生长发育和抵御刺激等生命活动.转录组测序是目前在生物医学研究中应用最为广泛的高通量检测基因表达的技术,也促进了大量针对转录组数据的生物信息挖掘方法和工具的发展.本文就基因表达中的转录组数据分析和挖掘方法进行了综述,从已有大规模转...     

生物复苏——大绝灭后生物演化历史的第一幕

生命史是一部生物界短期,快速剧变与长期,慢速稳定相互交替的历史。大绝灭（即集群绝灭）事件反映了全球环境的大突变,点断了地质历史中的生命记录及其发展历程,预示着生物界的演化出现了最有意义的飞跃,近年来尝试研究大绝灭后全球生物界的残存－复苏及其基本型式,并探索复苏的控制因素,标志着地质科学中一个重心的转移（即从大绝灭转向其后的生物残存与复苏的研究）。生物复苏揭示了大绝灭后生物演化历史的第一幕,其研究的     

中国科学院水生生物研究所科学数据中心: 助推大数据时代水生生物学研究新发展

中国科学院水生生物研究所(以下简称“水生所”)是研究内陆水体生命过程、生态环境保护与生物资源利用的综合性学术机构。自20世纪50年代开始, 水生所科研人员率先有计划地针对全国主要水体开展了实地科学考察, 产生了大量的水生生物原始生态学数据; 随着显微拍照和测序技术的进步, 调查还产生了各种浮游生物显微照片和大量的遗传数据。这些数据为水生态监测服务系统和数据库的构建提供了数据支持, 有助于推进水生生物学研究的发展。此外, 面向国家在水环境保护、渔业可持续发展方面的重大战略需求, 中国科学院水生生物研究所科学数据中心(以下简称水生所科学数据中心)(http://sdb.ihb.ac.cn/)聚焦科学数据标准规范、安全可控和开放共享, 对上述科学数据进行收集保存、汇交整合、分级管理和分析挖掘, 以期为生态环境保护与生物资源保护利用等领域的基础性、战略性和前瞻性的科学研究和技术创新服务。     

激光生物刺激作用的生物信息模型

在细胞水平上,本文从生物光子学的角度研究了激光的生物刺激作用,提出了激光生物刺激作用的生物信息模型。ＢＩＭＬ假设,细胞生色团对弱激光的吸收鸡许弱激光光子象激素一样成为生物信息的载 。     

建立面向数据价值的眼科临床教学模式探讨

目的 建立面向数据价值的眼科教学模式。方法 通过分析医院医疗大数据价值和教学的关系以及面向数据价值的眼科教学模式,提出了将临床、教学、科研、管理过程中产生的数据进行优化组合。结果 信息时代的医疗、科研电子数据成了眼科教学的主体。结论 充分发挥数据价值,实现眼科教学的数据模型化。

     

合成生物数据库与大数据智能分析展望

合成生物通过"设计-构建-测试-学习"闭环研究积累海量数据,推动合成生物数据储存、共享和分析等方面的发展.该文以合成生物数据库和数据智能分析为核心内容,描述了合成生物数据库建设的现状,讨论了合成生物数据质控和标准、存储和共享等方面的瓶颈问题和未来发展;另一方面,概述了人工智能技术在合成生物大数据智能分析方面的关键进展,...     

大数据时代的整合生物信息学

随着生物数据测量技术的不断发展,生物数据的类型、内容、复杂度不断增加,生物信息学已迈入大数据时代。面对大数据时代多模态、多层次、高维度、非线性的复杂生物数据,生物信息学需要发展相应的方法和技术进行有效整合生物信息学研究与应用。本文对大数据时代整合生物信息学所涉及的数据整合、方法整合、系统整合及相关问题进行梳理和探讨。     

英特网上生物信息资源的利用

充分利用英特网上完善的生物信息资源是十分有益且必要的.介绍了利用网上生物资源的几种主要方式和一些重要的站点和生物信息搜索引擎.     

面向生物制造的数据库、知识库与大模型

生物制造技术是一种融合生物学、化学和工程学的前沿制造方法,利用可再生生物质和生物体作为生产介质,通过发酵过程规模化生产目标产品。与传统石化路线相比,生物制造在减少CO₂排放、降低能耗和成本方面具有显著优势。随着系统生物学、合成生物学的发展和生物大数据的积累,人工智能、大模型和高性能计算等信息技术与生物技术的融合,生物制造正逐步进入数据驱动时代。本文综述了面向生物制造的数据库、知识库与大语言模型的最新研究进展,探讨了该领域的发展方向、难点以及新兴技术方法,为相关领域的科研工作提供了参考和启示。     

现代生物医学研究中医学研究生“大数据”利用能力的培养

科研能力的水平是我国研究生教育质量的重要指标。现代生物医学研究中呈现的\"大数据\"特点给研究生科研能力培养提出了新的要求。本文在分析\"大数据\"基本特点和总结医学科研思维模式在\"大数据\"影响下发生的转变的基础上,对提高医学研究生获取和利用\"大数据\"信息的能力提出一些具体建议,希望能够推动医学研究生科研能力的培养。     

昆虫肠道的宏基因组学:微生物大数据的新疆界

微生物作为自然界中普遍存在的生命体,通常以\"微生物群落\"的形式共存。这些物种相互协作适应环境变化的同时,也对环境产生了长期而深刻的影响。随着人类对于微生物了解的深入,微生物群落基础研究及其在健康和环境等领域的应用研究日益重要。昆虫肠道内存在种类繁多、数量庞大的微生物,一方面,这些肠道微生物种群结构的多样性与昆虫种类、龄期、消化道形式、食物的来源、环境等都息息相关。另一方面,这些菌群也对宿主的一些生理活动有着一定的影响。随着高通量测序技术、组学技术的发展,昆虫肠道宏基因组大数据挖掘和应用已经成为研究热点,极大地推动人类微生物资源利用的能力。本文概述了昆虫肠道微生物宏基因组学的发展现状和发展趋势,特别是肠道宏基因组学大数据的挖掘工具和应用,以及现阶段昆虫肠道宏基因组学的研究进展、应用、优势和瓶颈,并对今后昆虫肠道微生物组大数据研究方向进行展望。     

试论生物教学中信息活动的策略

本文主要从教学结构的导入、展开、整理三阶段,论述了生物教学中信息活动的策略。     

大数据时代的大脑科学——绘制智力的蓝图

在很多\"之歌\"中,我非常喜欢《长江之歌》,歌中唱道\"你从远古走来,……你是无穷的源泉\".正值《生物化学与生物物理进展》创刊40周年的日子,我愿意唱一首心中的歌——\"脑之歌\".人类大脑就好比是一条历史长河,它从远古流到了今天,又将从今天流向未来,是自然通过漫长进化所产生的最精细、最复杂、最优美和最成功的器官,是智力演化的最伟大奇迹,是人类智力产生的源泉,是人类灵性的家园.人脑以其非凡的能力造就了人类知识和文明的社会传承.可是到如今,我们还不知道人脑在整体上是如何工作的.脑功能神经组学或许是破解脑的奥秘的钥匙.     

流域生态学——生态学研究的一个新领域

由于人类不合理开发和利用自然资源,造成了流域生态环境的重大破坏,为了合理开放流域资源和保护生态环境,非常有必要开展流域生态学的研究。文中系统阐述了流域生态学的重要意义、主要研究内容和方法。流域生态学属于宏观生态学的研究领域,主要借助于宏观生态学的研究方法。流域生态学与目前生态学最关注的“全球变化、生物多样性和可持续发展”3个研究问题紧密结合在一起,极具研究价值,建议开展广泛深入的研究。     

Internet上的生物信息资源及获取

Internet正日益成为生命科学研究领域不可或缺的工具。Internet上的生物信息资源内容丰富、信息量大。本文简要介绍了获取这些生物信息资源的几种主要方法。     

正常SD大鼠的部分生物数据测定

本文报道３—８月龄,体重２００—６００ｇ、健康Ｓｐｒａｇｕｅ—Ｄａｗｌｅｙ大鼠的血液常规检查、血液生化分析、主要脏器重量及脏器系数测定结果,并探讨了现有文献间提供的大鼠生物学数据存在差异的原因,以供有关科研人员参考。     

大数据时代杂合酶的设计及其新趋势

酶分子的高效性和稳定性是工业广泛应用的物质基础。利用分子生物学技术可以将不同酶分子通过串联、插入、翻译后融合等方式构建成符合工业需求的杂合酶,但应用中多结构域杂合酶在表达量与酶活等方面仍存在弊端,而基于特定蛋白质结构域的多功能设计成为新趋势。高通量测序技术的发展,使得生物学家正面临着爆炸式增长的大数据集。近年来\"蛋白质功能区\"概念的提出,拓宽了人们对蛋白质结构与功能组织层次的认知,功能区残基聚簇的协同演化可导致同一家族不同蛋白质功能的差异。基于海量大数据分析可以快速定位特定功能区以及协同进化的关键位点,再利用合成生物学技术就可实现多种功能残基在同一蛋白质中的精准嫁接,完成天然酶分子的再设计。这将是杂合酶技术发展的新阶段,也会成为生物大数据时代下蛋白质设计的新趋势。     

国家级生物大数据中心展望

大数据时代下,科学大数据已经成为科技创新和社会经济发展的新动力。我国是生物数据生产大国,生命大数据是人口健康和国家安全的重要战略资源。面对我国生物数据因存储零散、缺乏系统监管而大量丢失和流失,以及严重依赖国际生物组学大数据中心的局面,亟需从国家层面建设我国自己的生命大数据保存和管理体系。本文以美国NCBI为例介绍了国际生物大数据中心的发展历程及现状,阐明我国建立国家级生物大数据中心的重要性、迫切性、当前历史机遇和发展前景。中国科学院北京基因组研究所生命与健康大数据中心为此做了大量努力,并在数据存储、汇交和转化应用上取得了阶段性成果,以期推进我国生物大数据中心的建设,提高生命科学研究的国际竞争力和影响力。