耐药结核分枝杆菌基因组信息挖掘

<正>由于结核分枝杆菌的耐药性问题,使结核病这个古老的传染病死灰复燃,并成为全球性的严重公关问题。从1998年首个结核分枝杆菌(H37Rv)全基因组完成图的获得[1],到近年来采用新一代测序技术对多个菌株进行高通量的基因组测序与分析,对结核分枝杆菌进化及耐药机制的认识不断深入。关于结核分枝杆菌菌株的基因组比较分析有多篇报道,包括对中国12个省来源的161株结核分枝杆菌     

数据挖掘在蛋白质组学研究中的应用

介绍蛋白质组学研究的背景;阐述数据挖掘的原理、方法,重点讲述数据挖掘技术在蛋白质组学研究中取得的新的进展。最后,对数据挖掘目前存在的问题作分析,并对它的发展的前景作展望。     

基于共词分析的国内生物信息学热点领域研究

利用共词分析和可视化方法对生物信息学的关键词进行聚类分析,探讨该研究领域的学科分类和热点内容.以中国知网、中华医学会数据库中期刊论文为统计来源,对1998～2013年间的5 707篇生物信息学相关文献进行计量分析,提取出40个高频关键词.利用ROST软件得到关键词共词矩阵,在此基础上利用SPSS进行因子分析、聚类分析和多维尺度分析.结合因子分析和聚类分析将生物信息学领域主要研究内容分为7类,结合多维尺度分析对研究热点及变化趋势进行了初步探讨.研究结果较为客观地反映了当前生物信息学领域的学科分类和研究热点,为科研人员进行生物信息学研究提供一些思路.     

微阵列数据的多目标免疫优化双聚类

DNA微阵列技术的发展为基因表达研究提供更有效的工具。分析这些大规模基因数据主要应用聚类方法。最近,提出双聚类技术来发现子矩阵以揭示各种生物模式。多目标优化算法可以同时优化多个相互冲突的目标,因而是求解基因表达矩阵的双聚类的一种很好的方法。本文基于克隆选择原理提出了一个新奇的多目标免疫优化双聚类算法,来挖掘微阵列数据的双聚类。在两个真实数据集上的实验结果表明该方法比其他多目标进化双聚娄算法表现出更优越的性能。     

建设适应重庆地区的区域医学影像信息和大数据分析平台

由于重庆地区的医疗水平参差不齐,所以建设重庆地区区域医疗影像信息化系统,实现各类影像信息共享,对提供高效的医疗卫生服务具有非常重要的意义。目前,建设重庆地区区域医疗影像交互平台面临着整体设计集成程度和扩展性不高、医学影像标准不统一、数据安全与质量标准不完整、平台没有整合大数据分析挖掘方法等问题。为此,首先对重庆地区区域影像平台的整体结构进行了设计,提出了区域影像交互平台的五层体系结构;其次在五层体系结构基础上制定和加强了影像数据标准和信息安全体系;并且在区域影像中心的基础上,嵌入了医学影像大数据分析工具。应用结果证明,交互平台具有较高的集成程度和扩展性,平台标准的制定和加强能有效的提高交互效率,加强数据安全和质量管理,并且平台可对海量数据进行有效的分析。     

公共卫生大数据研究进展——生物信息的新领域

大数据时代的公共卫生面临新的机遇和挑战。为了推动公共卫生大数据的应用,准确把握其内涵,开发针对性的解决方案,达到改善人们健康状况的目的,基于此对公共卫生大数据的现状进行了分析和论证。研究表明:通过对多个不同来源公共卫生数据进行收集和整理,能够形成公共卫生大数据,通过深入挖掘和分析,能够获取重大疾病影响因素、流行病的传播规律等信息,帮助医疗卫生人员和相关机构进行预测和评估,以便采取有效的管理手段和措施,保护人民健康,减少医疗花费。发现通过同生物信息技术相结合,公共卫生数据的获取、管理、分析、安全和应用方面都会有很大的发展空间。认为计算机技术的进一步应用,针对性的大数据挖掘方法开发,以及新型公共卫生人才培养,是发展这一领域的关键因素。     

基于数据挖掘技术的方剂配伍规律研究述评

本文系统回顾和总结了采用关联规则、聚类分析、分类模式等数据挖掘方法揭示方剂配伍规律的研究进展和成果,重点分析了基于古代方剂文献的挖掘对象、挖掘方法的特点,以及研究存在的不足和问题,提出了解决这些问题的思路与方法.     

医学生物信息学在心血管研究领域的应用--数据与知识

随着生物技术的进步,特别是以基因组、蛋白质组为标志的导致高通量实验数据产生的工作的开展,大量的实验数据在各个领域堆积拥塞,与领域内的知识的累计出现了极为不平衡的发展,因此,对这些数据的处理成为了学科发展的迫切需求。为了避免这些数据成为垃圾,数据库、统计学、信号处理、数据挖掘、知识管理、人工智能等多种技术被运用到医学生物学领域,使得医学生物信息学不再是医学、生物学和信息学、计算机科学的单纯交叉,而独立成为一门专业的学科,重点也由原来单纯的研究计算机信息技术在医学生物信息学中的延展和运用,转变到研究、发现、开发、创新适合医学生物学自身特点的新思想和新方法上来。本文对近年来心血管领域内医学生物信息发展和运用的情况进行了回顾和分析,并对该领域可能的发展方向做出判断。     

基于数据挖掘和网络药理学研究强直性脊柱炎的用药规律及高频药物组合的分子作用机制CSCD

基于数据挖掘及网络药理学分析方法,总结上海中医药大学附属光华医院风湿免疫科医师运用中药治疗强直性脊柱炎(ankylosing spondylitis,AS)的用药规律。并对出现频率最高的药对进行网络药理学分析,进一步阐释其药理作用机制,为中药治疗AS提供一定的参考。本研究以上海中医药大学附属光华医院为主要研究中心,采用横断面调查研究方法,对就诊于光华医院风湿免疫门诊及住院部的AS患者进行信息采集,收集患者的基本信息、中药治疗处方等数据资料,并依托现代计算机信息技术,采用数据挖掘方法进行分析,并对得到的高频药对进行网络药理学分析。收集到中药处方200个,统计中药236味,使用频率≥1%的中药有狗脊、白术、独活等28味,主要是补虚药、清热药、活血化瘀药和祛风湿药;关联规则后得到频数≥40的药物组合33个,其中狗脊-续断排名最高。网络药理学分析结果显示狗脊-续断共含有12个有效成分,对应作用蛋白430个;药物作用于疾病的主要基因包括TNF、EGFR、VEGFA、STAT3、HSP90AA1、PTGS2、MMP2、MMP9、IL2等。基因本体论(GO)生物过程分析和京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路分析显示主要参与炎症调控反应和配体激活的转录因子活性等多项进程,并通过癌症通路、Toll样受体信号通路、神经营养素信号通路和T细胞受体信号通路等多条通路作用于AS。上海中医药大学附属光华医院在治疗AS上采用补虚强脊为主,兼以清热、活血化瘀、祛风除湿的标本兼治方法,为进一步应用中医药治疗AS提供参考;网络药理分析表明狗脊-续断中β-谷甾醇、山奈酚等成分可能通过TNF、VEGFA、STAT3、PTGS2、MMP9、IL2等靶点作用于癌症通路、Toll样受体信号通路和T细胞受体信号通路等,从而发挥治疗AS的作用。表明中医药治疗疾病具有多成分、多靶点、多通路的特点,为后续临床应用提供了理论基础。     

GEO(Gene Expression Omnibus ）:高通量基因表达数据库

 GEO(Gene Expression Omnibus)数据库包括高通量实验数据的广泛分类,有单通道和双通道以微阵列为基础的对mRNA丰度的测定;基因组DNA和蛋白质分子的实验数据;其中包括来自以非阵列为基础的高通量功能基因组学和蛋白质组学技术的数据也被存档,例如基因表达系列分析（serial analysis of gene expression,SAGE）和蛋白质鉴定技术.迄今为止,GEO数据库包含的数据含概10 000个杂交实验和来自30种不同生物体的SAGE库.本文概述了GEO数据库的查询和浏览,数据下载和格式,数据分析,贮存与更新,并着重分析GEO数据浏览器中控制词汇的使用,阐述了GEO数据库的数据挖掘以及GEO在分子生物学领域中的应用前景.GEO可由此公众网址直接登陆http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/geo/.