大型人群队列遗传资源建设与利用

在大数据和精准医学的时代,大型人群队列研究是慢性病病因研究的首选设计之一,队列遗传资源已成为我国重要的战略资源。推动队列遗传资源的标准化建设与利用可有效促进生物医药领域研究与技术开发的原始创新。本文以"泰州队列"为例,介绍大型人群队列遗传资源建设过程中采集、保藏和共享利用的原则、方法、标准体系和具体实践经验等,以期为我国大型人群队列研究的遗传资源建设和利用提供参考与借鉴。     

大数据时代的大型人群队列

大数据技术推动了生命组学数据的爆炸式增长，生命科学研究进入大数据时代。大型人群队列研究依托大数据技术获得了重要突破，为生命科学和精准医学研究提供了宝贵资源，推动着预防医学模式发生革命性变化。以大数据技术为导向，人群队列研究规模空前扩大、学科交叉创新层出不穷，如何充分高效地利用人群队列资源、实现队列间的互联互通与共享，也是队列研究亟待解决的难题。该文将重点分析大数据时代特征下国内大型人群队列研究的发展特点，并提出其未来发展趋势及面临的挑战。     

2022年精准医学发展态势

精准医学的形成是科技自身发展的客观必然,也是公众对健康需求的推动,体现了医学科学发展趋势,也代表了临床实践发展的方向。经过几年的快速发展,精准医学研究理念和范式已广泛推广,精准医学体系逐渐成熟走向应用。该文在系统梳理2022年精准医学领域的发展布局与举措,前瞻领域发展新趋势、研究新进展、产业新突破的基础上,展望了领域未来发展前景。当前,精准医学的科学价值与健康维护作用进一步凸显,各国系统布局、长期规划、持续加码支持精准医学发展;大型人群队列平台建设广泛开展、疾病研究与疾病精准防诊治方案开始成熟,诊断方案与治疗药物的开发思路及审批标准也开始发生转变,精准医学发展进入新阶段。未来,随高质量大型队列的建设、生命组学技术的发展,以及相关政策体系的完善,精准医学将呈现巨大发展前景。     

基于“中国慢性病前瞻性研究”的遗传资源建设与应用

目前中国慢性病负担沉重,加快推进慢性病早期预防的研究迫在眉睫。大型人群队列是慢性病病因学研究的首要设计之一,有助于人们寻找到切实可行的慢性病干预措施。同时,从大型人群队列的基因水平阐明危险因素与疾病的遗传关联,也可开辟一条研究流行病学中因果关系的新途径。本文对由中国医学科学院、北京大学和英国牛津大学联合开展的"中国慢性病前瞻性研究"项目China Kadoorie Biobank(CKB)进行了推介,重点介绍了该项目遗传数据资源的建设进展以及近年来发表的遗传学研究成果,以期为我国大型人群队列遗传资源的深入挖掘与利用提供参考。     

2023年肿瘤精准医学发展态势

肿瘤的高度复杂性和异质性使其治疗面临巨大挑战,而精准医学的发展为其带来新机遇,成为肿瘤医学的重要发展模式。经过几年的发展,肿瘤精准医学不断推进,相关成果持续涌现。该文在系统梳理2023年全球肿瘤精准医学的发展布局与举措,总结领域发展现状与发展趋势的基础上,展望了肿瘤精准医学领域的未来发展方向。当前,全球已建设多个肿瘤相关的大型人群队列,为肿瘤精准医学的实现提供了重要资源基础。随着精准医学理念的深入和生命组学技术的革新,基因检测、液体活检、伴随诊断等精准诊断技术以及靶向药物、免疫治疗、RNA疗法等先进治疗手段逐渐成熟,不仅推动了对肿瘤发生发展机制的深入解析,使得肿瘤精准分型取得快速突破,并逐渐用于指导临床实践;而且推动了新技术、新应用、新产品的快速突破,从而助推肿瘤精准医学的实现。     

重大心血管疾病:遗传和环境的影响及防控策略

心血管疾病在全球死亡病因和疾病负担中位列首位,冠心病、脑卒中等重大心血管疾病在我国造成巨大疾病负担和社会经济负担.心血管疾病的发生,受遗传和环境因素共同影响.国内外基因组学研究已经鉴定了心血管疾病及血压和血脂等表型的遗传特征谱,为多组学大数据整合、精准医疗及个性化防治奠定了基础.通过长期、大规模队列和人群防治研究,明确了影响心血管疾病发生的主要危险因素,创建了适于国人的心血管疾病风险评估模型.当今,国家高度重视并实施健康战略,我国重大心血管疾病的病因探索和防控迎来前所未有的机遇.政策引领、"互联网+"健康产业的发展、创新性研究与人群防治,都将助力心血管疾病防控,促进国人健康水平的提升.     

肠道微生物、精准营养与健康

肠道微生物对人体健康和疾病发生发展都有着重要的影响。健康的肠道菌群不仅可以保护宿主免受病原菌的侵袭,还可以参与人体多项生理过程,包括生物活性代谢物的产生、免疫调节、糖脂代谢、维持体内平衡等。膳食中的脂肪、蛋白质和碳水化合物作为主要的营养素,在为人类机体提供能量的同时,也对肠道菌群的组成产生重要影响。精准营养旨在结合膳食指南,根据不同个体对营养的需求以及自身基因、肠道菌群的差异,提供科学的个性化膳食建议,以期实现对疾病的预防和控制。但精准营养的发展还存在着诸多方法学上的局限。本文主要回顾了肠道菌群、膳食与健康三者之间的相互关系,指出肠道菌群在精准营养与健康研究中的重要作用和发展前景,重点提出在人群队列水平将人工智能算法应用于肠道微生物组等多组学大数据的必要性及其对精准营养研究的关键作用。     

优雅地老去——北京BABRI老年脑健康计划

随着人口老龄化的日趋严重,老年认知障碍相关疾病给社会和家庭带来巨大危害.对老年人群的认知老化水平进行客观评价,解析认知老化的规律和脑机制,才能为疾病早期预警与治疗提供依据,而构建大规模、高标准的老年脑健康社区队列是实现上述目标的前提和基础.本文详细介绍了2008年依托于北京师范大学发起的"北京BABRI老年脑健康促进计划"(BABRI)社区临床队列研究,该研究计划在20年内建成覆盖10000名社区中老年样本、5000例多模态神经影像数据的本土化认知老化与脑健康数据库.经过10年的不懈努力,已完成7000余人次(≥50岁)社区中老年人群的数据采集工作,目前BABRI计划已经逐渐成长为一个初具规模的队列研究.该计划进展10年来,初步建立了中国人群的认知老化常模,揭示了轻度认知障碍的发生率及其影响因素,并系统阐释了轻度认知障碍及其高危因素脑损伤的影像特征,为认知障碍早期预警提供了较为可靠的神经影像学指标.今后,结合我国社会需求与国际科学前沿,组织实施大型的老年脑健康社区队列研究是一项长期工作,而构建多维度的老年脑健康基础数据库,无论对于研究中国老年人群的认知衰退规律,促进老年脑健康、预防认知障碍及其相关重大脑疾病,还是实施中国脑科学计划都有着重要意义.     

重要呼吸道传染病智慧化监测预警与有效应对策略探讨

全球新发突发传染病不断出现,特别是新型冠状病毒肺炎疫情暴发,对人类健康和社会发展造成巨大影响.本文通过不同渠道收集有关资料,试图梳理我国呼吸道传染病监测预警发展和现状,探讨采用大数据、区块链、人工智能等高新技术,建立智慧化新发突发呼吸道传染病监测预警平台.运用统一关键数据标准、口径,打通部门之间数据壁垒,建立数据共享机制,实时自动采集与传染病有关的数据信息.利用大数据、人工智能、云计算等技术,建立相关数据模型,强化数据分析应用,达到早期识别和预警,做到遏止突发事件的发生发展和传播.同时,在疫情防控过程中能够实时获得疫情的发生发展趋势,及时提出科学精准的有效防控策略.不断提升我国应对突发公共卫生事件的能力和水平,保障我国生物安全.     

生物样本库是生物医学研究的重要基础

在生物医学研究飞速发展的今天,随着对健康和疾病认识的不断深入,传统的单病因、单基因研究模式已难以胜任复杂疾病的研究.医学科学的发展需要一种能提供疾病相关的、具有普遍意义的、全局式的分子信息数据库.生物样本库在其中所能发挥的关键作用得到了越来越多的重视.它从最初的小作坊模式经过100多年,尤其是近30年的快速发展已经演化成为科研院所和政府支持的生物样本库、商业化生物样本库及以人口为基础的生物银行等多种模式.伴随存储样本数据信息的复杂度不断快速增加,生物样本库除了收集样本相关的基本数据和诊断信息外,还延伸到配套信息,包括参加人和病人的多种表型,到目前已经迅速扩展到基因组学、蛋白质组学及其他的组学信息.如何科学地建设和管理这种大型复杂模式的生物样本库成为医学科学领域亟待规范、解决的问题.本文将从生物样本库的发展入手重点讨论其建设、管理和应用.     

二代基因测序数据管理和大数据平台在精准医学中的应用

精准医学集合了多种数据,包括组学、临床、环境和行为等,是对疾病进行个性化治疗、预防和管理的科学。随着基因测序费用的大幅下降,人们对肿瘤等疾病的认识从传统病理到分子水平的飞跃等,相关科学的发展和普及推动了精准医学的诞生和发展,将更加深远地影响着人类的健康。本文介绍了精准医学的概念、目的及应用,介绍了二代DNA测序技术在精准医学中的应用,认为基因组学数据、样本管理、数据质量控制标准以及数据管理平台等是实现精准医学的基础,智能化精准医疗将是来的发展方向。进行展望的同时,也认为基因组学海量数据的规模特点、各种健康应用在推动数据管理平台的发展的同时,也对其演进提出了挑战。     

BIG-Annotator:基因组测序数据高效功能注释及其在遗传诊断中的应用

近年来二代测序技术发展迅速,在精准医疗和遗传诊断上得到日益广泛的应用。对二代测序数据进行分析的一个核心环节是对遗传变异位点的识别和注释。基于此,本课题组开发了一个能高效对全基因组单核苷酸多态位点进行功能注释的软件——BIG-Annotator。该软件以JAVA语言编写,且提供多线程运行模式,运行更为高效,比现有的同类软件或流程提速10多倍,适用于人群队列研究、大样本全基因组关联分析等数据量庞大、时效性要求高的分析需求。同时,该软件还集成了目前常用的二代测序遗传变异注释数据库,以及临床数据解读与报告的标准指南(2015ACMG-AMP《解读报告标准指南》),并且增加了针对肿瘤组织遗传变异注释的信息。最后,通过两个研究实例具体说明该软件在遗传诊断中的应用。     

单病种数据中心在临床科研中的应用

随着医院信息化建设的不断深入发展和建设,医院信息系统中积累了大量宝贵的临床数据。为了提高医院数据在临床科研中的应用,我们在智能数据平台的基础上建立了单病种科研数据中心。通过对临床科研需求的深入调研和数据的深度解析,我们在数据中心提取出临床科研所关心的患者诊疗数据。利用多维度筛选、队列研究、维恩图对比等工具临床科研人员可以方便获取科研样本集合。单病种数据中心的建立使得医院系统中临床数据资源价值得到了极大提升。     

基于文本挖掘的城市园林绿化信息化管理的需求分析方法

利用信息化的手段辅助园林绿化管理的日常工作能够大幅提高管理效率和管理的精准化水平。准确、充分和前沿的用户需求分析,是建立城市园林绿化信息化管理系统和平台顶层架构、功能组成、模块设计等的基础。但由于信息化建设和园林绿化行业管理在专业上存在偏差,使得信息化的需求分析和行业的预测工作沟通壁垒较高。结合大数据的特点,提出一套充分结合用户使用评价、网络新闻、会议记录等文本型大数据,利用文本挖掘方法进行城市园林绿化信息化管理的需求分析和预测的科学方法。分析了三类文本挖掘得出的高频词特点,结合前期对城市园林绿化信息化行业的实际调研,得出了当前中国园林绿化的管理目标在层级转变,办公自动化、物联网感知等前端管理逐步突显的需求特点,为推动园林绿化行业信息化工作提出了建设方向。     

23价肺炎球菌多糖疫苗对60岁以上人群抗社区获得性肺炎的有效性

<正>背景:使用23价肺炎球菌多糖疫苗(PPV23)的好处是有争议的。作者研究了PPV23在年龄大于等于60岁人群中预防社区获得性肺炎(CAP)的临床效果。方法 :研究是在西班牙的塔拉戈纳地区,从2008年11月1日到2011年12月30日,年龄≥60岁人群中选取27 204人作为队列研究的人群基础。主要结果来自肺炎球菌CAP(有菌血症和非菌血     

糖类的生物信息学资源

生物信息学在推动遗传学和蛋白质科学的研究领域中,已发挥了举足轻重的作用.相比较而 言,糖科学产生的信息还比较有限,随着人们对糖类分子的关注,糖生物学的发展也出现新 的契机,其信息正在飞速地增长.对已经获得的糖类相关知识进行系统整合就显得越来越有 必要,许多研究型数据库和免费工具已应运而生,并且数目在不断扩大,正成为科学工作者 非常便利的工具.但到目前为止,许多数据库或者网络预测工具在文献中很少提及或难以找 到,给研究者带来了不少的麻烦.部分原因是数据库资源本身数据不断在更新,人机界面也 变得越方便和人性化,另外就是人们对于这些新型的研究工具了解较少.这篇综述介绍了 目前网络上最常用的糖类生物信息学资源,包括糖的一级结构,分析测试数据、构象,酶, 凝集素,糖蛋白等方面的各种数据库.     

基于DPSIR模型的国家大型煤电基地生态效应评估指标体系

国家大型煤电基地的规划建设是《中国国民经济和社会发展"十二五"规划纲要》中的重要内容,也是我国未来能源发展战略的重要举措。随着社会经济的不断发展,对人类活动生态效应的评估也越来越受到关注,对国家大型煤电基地生态效应的评估是确保煤电基地区域可持续发展的重要步骤。我国煤电基地多分布在北部干旱半干旱的生态脆弱区,区域生态环境直接影响到我国京津唐、东北城市群、华北东北两个主要粮食基地的生态安全,乃至直接影响到国家生态安全。因此,对国家大型煤电基地生态效应进行科学评估至关重要。基于DPSIR(驱动力Driving force—压力Pressure—状态State—影响Impact—响应Response)概念模型,以内蒙古锡林郭勒盟煤电基地为主要研究区域,从社会经济、资源能源、生态环境三个相关系统中梳理出43个评估指标,构建了国家大型煤电基地生态效应评估指标体系,以期科学评估国家大型煤电基地建设运营过程中的生态效应。     

中国人群参考基因组及基因组变异图谱资源库

随着人类基因组计划和国际千人基因组计划的实施,已公开数百个中国人个体的全基因组数据。建立高精度的中国人群参考基因组序列,发现并解析中国人群特有的序列变异,是我国未来精准医学研究的基础。为满足未来精准医学研究中国人基因组数据持续增长的科学管理和深入研究的需求,中国科学院北京基因组研究所发展并建立了基于中国人群全基因组测序数据的虚拟中国人基因组数据库(Virtual Chinese Genome Database, VCGDB)和中国人群基因组变异数据库(Genome Variation Map, GVM),面向国内外用户提供数据检索、共享、下载和在线分析服务。本文重点介绍了这两个数据库的特点和功能,以及未来发展与应用前景,以期为中国人群参考基因组及基因组变异图谱资源库的推广使用、发展完善提供有益信息。     

深圳城市生态大数据智慧管理和服务平台技术集成与应用研究

生态环境是人类赖以生存和发展的基础,城市生态大数据智慧管理和服务平台建设是生态城市和美丽城市建设的需要。以深圳市为例,借助物联网、移动互联网、计算机、数据库和网络地理信息系统技术,以及时空地理大数据整合和共享、大数据挖掘分析和云端一体化业务协同等关键技术,结合城市生态系统评估分析决策模型/方法/对策库,在实现深圳市“空-地-网-统计-众源”等多源异构生态大数据有效集成的基础上,搭建了 “数据采集-信息提取-知识发现-决策生成-快速服务”全流程、一体化的深圳市生态大数据智慧管理和服务平台,构建了面向业务部门和科研人员等专业用户的生态野外数据调查采集系统和城市生态监测与评估管理决策分析系统,以及面向社会大众的深圳生态大调查APP。平台首次揭示了深圳市1979年以来不同生态系统的格局、构成、过程、服务和健康状况的变化,提升了深圳市生态环境综合决策科学化、生态环境监管精准化、生态环境公共服务便民化水平。平台有效降低了用户数据收集与处理和操作专业模型的难度,突破了原始数据应用的瓶颈和难点,提高了专业模型在业务部门中的使用率。未来,依靠“生态大数据+生态专业模型”的技术方案实现从数据到知识的挖掘,是实现城市生态大数据智慧化和专业化管理的关键,也是全面提高城市生态环境保护信息化服务水平的重要途径。     

大数据时代的生物多样性科学与宏生态学

高质量的生物多样性数据是认知生物多样性的起源和维持机制及应对其丧失风险的科学基础。当前,在新物种发现、已知物种的地理分布、种群数量与时空动态、物种进化史、功能性状、物种与环境之间以及物种与物种之间的相互作用等7个方面都存在着知识上的空缺。大数据时代的到来为弥补这些知识空缺提供了可能,大数据的挖掘及其应用最近已成为国际生物多样性与宏生态学研究的前沿内容。如何有效地利用和分析不断增长的生物多样性大数据是生物多样性研究面临的一个极大挑战。本文通过全球、大陆和区域尺度上的研究案例展示了大数据在生物多样性研究中应用的新进展,内容涉及森林覆盖变化、保护生态学、生物多样性与生态系统功能、气候变化对生物多样性的影响等。最后,对大数据在生物多样性研究中存在的数据采集、处理和分析等方面的问题进行了总结,并对其潜在应用前景进行了探讨。