生物科技为什么需要数据分析的力量

人类基因组计划(Human Genome Project)，其目标是测定人类核苷酸序列，绘制人类的整个基因组图谱。它始于1990年，到2003年达成目标。这项计划使我们第一次能够通过基因获得宝贵的数据，比如进化模式、疾病及其治疗、基因突变及其影响、人类学信息等等。现在，强大的软件和分析工具能在数小时内破译整个基因组。数据分析迅速成为最重要的科学分支之一，能够应用于生物科技行业。企业机构如果没有足够的资金来组建完备的数据科学团队，也可以聘请外部专家来从事具体项目。

基因组学

DNA测序会产生大量数据，需要进行仔细分析。这些信息和由此得出的结论可以应用于各行各业，不管是医疗还是司法。它涉及到数据科学的很多方面：

存储：第一步是DNA测序数据的存储。如果我们要测定从细菌到人类的所有生物的基因组序列，那么我们必须利用强大的数据科学工具，来帮助我们存储、追踪和提取相关信息。

注释：注释是指为序列中的特定基因添加注解。自动化注释工具必须能够分辨和识别模式。

可视化：我们可以对DNA信息进行多层次、多维度的可视化处理。数据可视化工具通过各种各样的布局形式，帮助我们了解这些数据，显示其中的关联，帮助我们轻松地找出问题。数据分析还有助于打造功能健全的DNA软件，比如把缩放、平移和交互功能整合进软件界面，以便于分析。更新的、具有创造性的可视化方法还在不断涌现!

分析：数据分析软件可以帮助我们从特定的基因序列和突变中，得出某些对医疗行业而言非常宝贵的结论。来自于数据分析的信息也可以用于研发靶向药物和制定个性化治疗方案。

DNA测序分析工具提供商Ilumina准备推出两种新的测序仪器，能够就基因提供更准确的洞见。

应用

生物科技行业的研究人员常常要和时间赛跑，但不幸的是，为了得到期望结果而进行的研究往往耗时数年。如果把数据分析应用于临床试验，不仅可以更加轻松地迅速识别错误来源，还能帮助建立预测模型，提供最佳参数的信息，得到期望的试验结果。

数据建模可以帮助生物科技和制药公司筛选药物，根据计算机生成的反馈，选出最有效的药物，然后对这些药物展开进一步的临床试验。数据分析还有助于医院监控和评估患者的病情进展和治疗方案。基因技术公司Genentech建立了一个数据库，包含以前的癌症患者诊断和治疗记录。如今，该数据库帮助他们为正在接受治疗的患者选择有效的疗法。医疗预测分析公司Predilytics收集了大约2.5亿消费者的数据，就患者的需求提供洞见。

农业生物科技公司也能利用数据科学工具来识别表现最好、环境代价最低的作物，尤其是转基因作物。

制药行业的可用数据出现爆炸式增长。因此，把小规模临床试验映射到现实情境变得越来越困难。供他们使用的数据以各种各样的格式呈现，而且常常存在噪音，因此科学家们必须利用软件来处理原始数据，提供准确的解决方案。

大数据还可以帮助企业更加深入地了解市场，根据特定受众的行为，制定适合他们的解决方案。在公司内部，数据分析有助于提高运营效率。

数据分析为企业提供了富有洞察力的信息，有助于他们识别瓶颈，克服挑战，作出数据驱动的明确决策，从而改善企业的运营、流程和销售，让企业拥有更加光明的未来。