多组学大数据共享平台研究进展

高通量检测技术的快速发展催生了海量的多组学数据，数据驱动型研究规模正逐步超越传统假设型研究。不同层次组学数据的组合，通过对系统生物学和疾病发展更深入和全面的解读，持续改变生物医学研究方式。同时，多组学数据庞大的数据规模、异质的数据特性，以及强烈的数据共享内源性需求，都推动组学数据向规模化、平台化、标准化共享的方向发展。该文首先介绍了代表性的多组学平台和各组学数据的特点，接着以多维组学数据百科全书NODE为例，从多组学数据融合和多组学数据安全共享两方面对相应的方法和技术进行了细致的阐述，并展望了多组学数据平台未来的发展方向。