京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
基因大数据深度挖掘面临挑战
作为一种新型基因检测技术,基因测序能从血液或唾液中分析测定基因全序列,预测罹患多种疾病的可能性、个体的行为特征及行为合理性。基因测序技术能锁定个人病变基因,予以提前预防和治疗。正因如此,今年华大基因的上市,就引发了资本市场的热烈追捧。
在日前于北京召开的第四届全国功能基因组学高峰论坛上,众多与会专家就基因技术发展方向及面临的机遇与挑战进行了深入交流。
基因测序用途广泛
当前,基因测序相关产品和技术已由实验室研究演变到临床应用。有学者甚至认为,基因测序技术可能是下一个改变世界的技术,因为在自然界乃至人类世界,基因测序都有着无可替代的作用。
今年5月,由中科院昆明植物所牵头的联合科研团队通过基因组建库与测序等一系列关键技术,攻克了茶树基因组测序难题,在国际上率先获得高质量茶树基因组序列。
中科院昆明植物所研究员高立志坦言,这对揭示决定茶叶适制性、风味和品质以及茶树全球生态适应性的遗传基础,都有重要促进作用。
再比如,华中农业大学张献龙团队对棉花栽培品种和野生品种进行了全基因组重测序,发现棉花在人工选择过程中存在明显的亚基因组不对称选择过程。“10多年的功能基因组研究发现20多个与重要性状形成有关的基因,这将在棉花分子设计育种中发挥重要作用。”张献龙团队成员王茂军告诉《中国科学报》记者。
基因测序对人类医学发展也有重要作用。中科院生物物理所研究员、中科院院士陈润生介绍,基于组学大数据的精准医疗作为划时代的产业,已被各国列入战略规划。它有着直接解决当前医疗行业面临的诸多困难的潜力,在接下来的几年将会爆发式增长,预计到2018年全球市场规模将达2238亿美元。
基因大数据时代开启
华大基因科技服务原负责人、北京百迈客生物科技有限公司董事长郑洪坤指出,随着基因测序技术的不断发展和成本的大幅下降,以及国家在基因研究领域的大力支持和投入,如今,科学家在基因领域的研究越来越深入,基因大数据的积累越来越多,“全世界累计花费数百亿,已经产出了近20Pb的海量基因数据”。
“测序技术的发展让基因数据以远超摩尔定律的速度在积累,海量数据对科研工作者提出了新的要求。”中科院北京基因组所研究员章张表示。
章张介绍,据不完全统计,我国生命组学数据产量约占全球的40%,但这些宝贵的数据资源却交给了他人管理,主要原因在于,我国长期缺乏涵盖多组学数据资源的生物大数据中心。为此,中科院北京基因组所生命与健康大数据中心围绕国家精准医学和重要战略生物资源的组学数据,建立海量生命组学大数据储存、整合与挖掘分析研究体系,并已初步建成生命与健康多组学数据汇交与共享平台。
亟待深度挖掘与科学解读
与国外相比,目前国内的基因组学、基因测序的推进速度并不慢。从学术角度看,中科院北京基因组所、农科院基因组所等机构实力雄厚,华大基因、百迈客等一批从事基因测序的相关企业也在逐渐成长。但在专家们看来,基因组学面临的挑战依然不小,因为随着信息、仪器等各个领域的快速发展,数据总量越来越多,加上各种新指标、参数的加入,数据也变得越来越复杂。
“在海量测序结果面前,数据深度挖掘和解读方面存在的严峻挑战日益明显。如何在基因大数据时代利用好这些数据资源,已经成为生物科研新时代的重要课题。”郑洪坤表示。
陈润生也指出,当前,快速积累的数据并未得到高效解读;高度异质化数据之间的整合尚处于起步阶段。样品端的挑战直接威胁到数据质量。但他同时表示,“这些挑战往往意味着机遇,大量未解读的数据同时也带来了无限创新的可能。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06