큰 데이터 필요로 생물: 복잡 한 재능

큰 데이터 나이의 활발 한 개발 또한 생물 의학 연구에 큰 영향을 했다: 대규모 데이터 공유 하 고 다른 시스템 및 기관, 중 분석 해야 하지만 균일 한 표준의 부족 때문에 연구원은 허용 되지 않습니다 이렇게, 정보 기술 및 의학의 완벽 한 결합은 더 가까이 연결 그리고 둘 다의 조합 재능의 조합을 명확 하 게 부족 한 되었습니다.

데이터의 홍수 앞에서 정보 기술 및 일반적인도 전에 직면 하 생물 의학 분야의 보다 효율적으로 사용 하는 방법.

빅 데이터 시대

2012, 미국 정부는 큰 데이터 연구 및 개발 이니셔티브를, 지식을 습득 하 고 금액의 $200 백만 조 통찰력 향상에 많은 복잡 한 데이터 집합을 사용 하는 것을 목표로 시작 했다.

소위 큰 데이터 또는 데이터의 방대한 불가능 캡처, 관리, 처리 하 고 현재 주류 소프트웨어 도구를 통해 더 적극적으로 의사 결정을 할 수 있도록 적절 한 시간에 정보를 구성 하는 범위 관련된 데이터의 크기를 말합니다.

얼마 전, "정보 기술 및 미래 의학"에서 두 번째의 주제로 학술 교류 활동 "마스터 피어"와, 예일 대학교, MIT와 하버드 대학 Bolaud 연구소, 로렌스 버클리 국립 연구소, 그리고 중국 아카데미 공학, 의학에 큰 데이터의 영향에서 국제적으로 유명한 학자 대용량 데이터 시대에 생물 의학 연구의 표준화 및 복잡 한 재능의 부족의 문제를 설명 합니다.

강판석, 대학인의 중국 아카데미 공학, 말했다: "의학 큰 데이터 나이 들어가고, 많은 연구는 큰 데이터 연구, 새로운 정보를 마이닝 하는 큰 데이터에서 대용량 데이터 저장." "

예를 들어, 예를 들어 의사는 환자의 유전자 데이터, 의료 기록, 등의 많은 수를 호출 해야 할 수 있습니다.

최근, 큰 데이터 및 큰 과학 미래 바이오 경제 발전의 핵심 포인트는 왕 지 안, 심천 Huada 게놈 연구소의 감독 했다. "생명과학의 문제를 해결 하기 위해 우리는 큰 데이터 공간 상태에서 그것을 해석 하는 필요." 이 큰 데이터 큰 과학을 큰 산업을 생겨나게 하는 보여준다. "

심천 국립 유전자 풀의 경우 샘플 크기 1.15 백만 인간 샘플, 동물, 식물 및 미생물의 150000 샘플을 포함 하 여 1.3 백만 도달 했습니다. 2013 년 말까지 10 백만 추적 가능한 생물 학적 샘플 저장 될 것으로 예상 된다 고 30 백만 생물 학적 샘플 2015의 끝에 의해 저장 됩니다.

그리고 폭발 하는 큰 데이터의 빙산의 일각입니다.

표준화 딜레마 표면

표준화 된 데이터 공유 및 다른 시스템 및 과학 기관 간의 분석을 실현 하기 위해 많은 과학자 어렵습니다.

우 Huihua, 물리적 정보 및 미국에서 델라웨어 대학에서 컴퓨터 생물학을 위한 센터의 지도자 말했다 위의 문제는 생물 의학의 결합에 중요 한 문제 및 정보 과학. 방대한 양의 데이터 액세스가 더 편리 해지고 이제 하지만 기관 및 다른 사이 많은 차이가 있으며 일반적인 표준이이 정보를 중앙 집중화 하는 데 필요한.

대용량 데이터에 대 한 가장 긴급 한 필요와 함께 병원의 예를 가져가 라. 루빈 루빈, 로렌스 버클리 국립 연구소, 과학 게놈의 감독 했다 이상적인 목표는 설정 하는 통합된 전자 의료 기록 시스템, 통합된 표준 있어야 합니다, 하지만 현실 상황이 아니라, 다양 한 병원 저장된 데이터 표준, 다르고 다른 시스템에 저장 된 정보는 동일 하지 않습니다.

우 Huihua에 따라 관찰, 미국 및 다른 국가, 다른 기관 및 데이터베이스에 현재 생산 데이터 저장 다른 표준을 준수 하는, 업계에서 표준화 문제는 아직 합의 도달 하지.

표준화의 어려움에 대 한 루빈은 많은 양의 데이터 키를 아니다 하지만 데이터 형식의 다양성 어려움 통합 기준에 설명 합니다.

그는, 예를 들어 도전 유전자 시퀀싱, 비록 데이터의 양을 크면 하지만 동일한 유형, 동일한 조건에서 분석을 쉽게 그리고 생물 데이터는 훨씬 더 어렵습니다, 혈압, 심장 박동 및 다른 유형의 임상 및 디지털 정보, 연결, 어려운 일부 데이터 표준화를 만들어 관련 된 말했다. 현재, 국가이 문제에 관심을 지불 하기 시작 했습니다, 그리고 정보 과학 및 생물 의학 학자 가까이 협력 필요.

우 Huihua의 보기에서 적극적으로 중국 과학자 토론, 디자인 및 국제 표준의 정립에 참여 및 생명 정보 공유에 참여 해야.

멀티 재능, Feng 마오 편평 각도

표준화 어렵습니다, 하지만 업계에서 참가자 들은 일반적으로 비록 긴급 작업은 의치를 해결 하 고 정보 과학 결합 된 복잡 한 재능의 부족. 2의 조합 표준화 및 문제를 해결 하기 위해 일련의 처리, 때문에 연구자 두 영역에 대 한 필요 깊은 학력 있다.

현재 전문가 들은 몇 대학과 의학 및 정보 과학의 학 제 및 교육 부서를 설정 하 고이 두 분야에 걸쳐 복합 재능 대부분에서 발생 한 학자의 자발적 또는 튜 터의 지도 아래.

린 Haifan, Yale의과 대학에서 줄기 세포 연구의 감독 그의 학생 중 하나에 의해 감명을 받았습니다. 학생 때 많은 교사는 그가 그의 작품을 하 고 있었는데 생각 생물 학적 정보에 초점을 자원 했다. 마지막으로, 그는 정보 과학, 수리 하기로 그리고 지금 생물 의학 정보 과학에서 드문 재능.

"내가 발견 일부 학생 들은, 비록 생물 전문가, 하지만 사실, 아주 수학 재능, 우리의 학회 정보, 학과의 감독의 선택은이 훈련." "위치 항해 했다.

우 Huihua이이 유형의 복합 재능의 전형 이다. 그녀는 또한 타일러 텍사스 대학에서 생물학 및 컴퓨터 과학 교육, 대만 대학에서 과학 학사 학위, 퍼듀 대학에서 식물 병리학 석사 학위와 두 번째 석사 학위 (컴퓨터 과학)에 배경을 있습니다.

종합 연구 및 교육 홍보, 그녀 5 대학에서 60 개 이상의 교사를 구성 하 고 만든 2009 년, 생물 정보학 및 전산 생물학 (CBCB) 델라웨어의 대학에 센터를 설립 하거나 생물 정보학 교육 프로젝트의 숫자에 대 한 책임 합니다.

미국 정부 컴퓨터 과학 및 생물학, 학 제 적인 교육을 추진 하 고 국립 과학 센터의 수준에서 홍보 고등학교 단계에서 학생 들이 학 제 적인 지식을, Messirove Bolaud, MIT와 하버드 대학, 그리고 최고 정보 책임자, Mesirov의 부 이사를 배우기 시작.

이 중국을 계몽 수 있습니다.