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。     

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。     

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。     

大数据时代土壤微生物地理学研究综述

土壤蕴含极为丰富的微生物多样性,它们在物质分解、元素生物地球化学循环、植物生产力和生物健康中扮演着关键角色。理解土壤微生物的生物地理分布格局、形成机制与群落构建规则,有助于预测在全球变化背景下土壤微生物组的功能演变及其对陆地生态系统的调控影响。自21世纪以来,土壤微生物生物地理学在各种大型国际微生物计划的推动下逐步形成了分子生物学技术耦合大数据分析的模式,实现了多种尺度上的关联研究。阐述了土壤微生物在分布格局和群落构建规则方面的研究进展,重点介绍了分子生物学技术和大数据分析在土壤微生物生物地理研究中的应用,对土壤微生物生物地理学未来在微生物分类分辨率、模型验证与构建和功能基因地理学的发展方向进行了展望。     

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。     

生物过程大数据分析与智能化

讨论了工业生物过程大数据分析的重要意义,提出了基于大数据多尺度相关分析基础上实现生物反应器由自动化到智能化的发展。同时,分析了生物过程人工智能处理的应用问题,以克服目前基本上靠人工与专家经验来判断的局限性,以及面临的基因、代谢、过程到生产组织中的互不联系的实验或生产数据孤岛,为知识的发现、获取提供方法和途径,实现智能化决策。     

大数据时代高校资产管理发展变革研究

大数据时代背景下,高校资产管理发生重大的改变,从资产管理系统更新换代不及时、资产管理队伍结构建设不合理、大数据互联网式资产监管体制不健全等三方面进行剖析,应建立高校资产监管制度,大力发挥监管力度,规范高校资产管理工作,提高资产管理队伍专业化水平,搭建网络信息化共享共用运行平台,动态实时掌管高校资产,确保资产信息真实、全面、完整。     

运用基因组学方法探究生物多样性: 大数据时代的“胡克显微镜”

<正>对生物多样性的好奇和欣赏是人类认识自然的重要动力,而以探究和描述生物多样性为主要内容的分类学也是生命科学发展史上最早的分支学科之一。生物多样性为人类发展提供了基础和资源,为生命机理的认知提供了模型,也为维持可持续发展的生态系统提供了重要的服务功能。分类学是生物多样性研究的基础,是我们分析多样性组成、度量多样性变化、评价生态系统质量     

人类遗传资源与生物大数据

正人类遗传资源是指含有人体基因组、基因及其产物(RNA和蛋白质)的器官、组织、细胞、血液、制备物、DNA构建体等人类遗传资源材料及利用人类遗传资源材料产生的数据等人类遗传资源信息。中国人类遗传资源是国家自然科技资源的重要组成部分,是维护公众健康、国家安全和社会公共利益的重要战略资源。2019年3月20日,《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》在国务院第41次常务会议上通过,自2019年7月1日起开始施行。中国人类遗传资源在人类进化、种族溯源、法医学和生物医学研究中发挥着不可或缺的重大作用。     

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.     

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。     

大数据-模型混合驱动下生物过程优化与放大的新机遇与挑战

当前,生物制造技术和产业是世界关注的热点.然而,生物过程优化与放大过程中普遍面临以下几个难题,包括:过程检测手段缺乏,难以满足关键指标参数的监控;细胞代谢认知匮乏,无法理性实现过程最优化调控;反应器环境差异大,导致逐级放大效率低下.文中针对以上亟待解决的关键问题,通过案例分析介绍发酵过程实时检测-动态调控-理性放大全链...     

大数据时代超重肥胖社会防控的新战略

超重肥胖既是社会问题,也是世界难题。本文深入分析超重肥胖产生的能量失衡论,并对社会化复杂因素进行剖析。基于互联网、物联网和大数据时代,对超重肥胖有关数据进行挖掘,提出超重肥胖社会防控的新战略。     

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。     

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,...     

大数据时代下的生态系统观测发展趋势与挑战

随着观测技术的发展, 生态学研究尺度不断扩大。生态系统观测从小规模合作、短时间个人观测向大规模、长时间、跨学科、多因子联合观测转变。传感器技术的革新带来了生态观测在时空尺度的扩展与精确度上的提升, 致使生态学观测数据的容量、产生速度与数据种类飞速增长。对生态系统数据获取、存储与管理的传统方法无疑不再能满足现代生态学研究的要求。因此, 我们建议以大数据时代的数据存储、管理与处理技术为基础, 整合生态物联观测网络(Internet of Ecology)、公民科学观测网络以及基于标准化数据管理的研究者网络互联, 建立整合生态系统观测平台来应对这一困境。为生态学研究者打造一站式生态观测服务, 是大数据时代下生态系统观测的大势所趋。     

生物大分子热容的研究

热容是描述宏观系统状态的基本热力学函数——焓对温度的导数,即c_p=dH(T)_p/dT人们之所以要对一个系统进行热容测量,是因为用作为焓的导数的热容去描述系统的状态对温度的依赖关系要比用焓去描述更为严谨。某些热分析技术(如差示扫描量热技术DSC)直接测量的正是热容而不是焓变参数。     

大数据时代工业酶的发掘、改造和利用

正从当今的生物信息大数据出发,提出有别于传统方法的工业酶挖掘新思路。在此基础上结合最新研究成果,简要介绍几种典型工业酶的设计和改造新策略。随着资源、环境问题的日益加剧,可持续发展已成为全社会的共同目标。当今社会对"可持续发展"、"绿色化学"以及"环境友好制造"的呼声越来越高。以节能、降耗、减排和高效生产为目标,基于工业酶催化剂的绿色制造过程也越来越     

云计算与大数据时代医院信息化的三个转变

介绍了云计算、大数据时代医院信息化的三个转变：一是基础架构平台向云计算的转变,二是信息管理向数据集成平台的转变,三是终端多样化的转变。这三个转变是医院信息化在我国开展10多年以来,最重要的一次转变。认识这三个转变,有利于认清当前医院信息化工作的方向,规划未来路径,实时迈出转型步伐。     

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。