医疗大数据分析技术研究进展

应用大数据分析技术收集、归纳和分析医疗大数据,能够精准挖掘和探寻其中隐含的信息,为医学研究、临床实践等提供巨大推动作用。当前,医疗大数据分析技术主要包括人工智能、数据库、编程语言等,已被应用于医学影像、疾病风险预测、疾病控制、健康管理、跟踪随访、药物和疗法研发等多个领域。本文主要对医疗大数据分析技术及其应用进行综述,以期推动相关领域研究发展。     

肝衰竭临床数据库的建立及其应用价值

目的建立肝衰竭医学研究数据管理与分析系统,用以分析患者的临床资料,并探讨该系统的应用价值。方法利用数据库对符合肝衰竭诊治指南的临床病例资料1997例进行分析处理。结果数据平台可以实现任意条件查询,获取相应患者资料信息并创建报表;进行全面数据分析,包括病情观察图形化显示、在线数据分析、建立在线辅助诊断、生物信息分析等。结论初步形成了肝衰竭患者数据信息平台,实现个体资料、临床资料、相关医学研究数据的信息融合,为肝衰竭的诊治和科研顺利开展提供信息保障。     

科学研究大数据挑战

现代科学研究的一个重要模式就是大科学项目,其特点是大科学装置和合作,并产生海量的科研数据.数据密集型的大科学项目对数据的采集、存储、分发和处理有着巨大的需求.本文以大科学项目为案例讨论了科研大数据在数据采集、处理、存储以及网络等方面的挑战,以及相应的应对方法.其中,国际上的高能物理实验每年产生数十拍字节(PB)的数据,这些数据需要妥善地记录和保存下来,并高效地分发到世界各地进行分析处理.高能物理学家基于网格技术合作建立了大数据处理的WLCG网格平台,该平台成功地支持了大型强子对撞机实验数据的处理和分析,同时也支持了其他大科学项目,取得很好的效果.另外,为了解决对数据的高效存储和访问,新的存储技术和网络技术,如软件定义网络和云存储等,被开发应用到科学大数据中.最后还介绍了云计算技术在科研大数据中的应用.     

回归"人"本身：大数据在医学研究中应用的反思

大数据作为一种新的思维方式和技术手段在各行业得到了广泛的应用。随着医疗数据的快速电子数字化,基于大数据的医学研究也开展的如火如荼。本文通过研究大数据的内涵、特征以及大数据应用于医学研究过程中存在的问题,分析大数据应用在医学研究中的作用及其局限性,得出大数据在医学研究中的应用策略及价值指向。     

如何利用BioLINCC申请临床研究数据和生物样本

BioLINCC是美国国家心脏,肺和血液研究所(NHLBI)于2008年建立的生物样本和数据存储信息协调中心,其中存储着NHLBI开发和维护的血液和心血管相关的临床研究数据和生物样本。BioLINCC的数据和生物样本通过申请均可以免费提供给研究者来进行更多的医学研究。本文详细介绍了如何通过BioLINCC检索和申请数据和生物样本。     

生物大数据可视化的现状及挑战

在过去的10年中,以基因组学、医学遗传学和神经信息学等为代表的生命科学各研究领域,以前所未有的增长趋势,积累了海量的数据信息.这些数据类型复杂、数量庞大,其中蕴含的价值更是不可估量.通过传统的处理手段,难以理清海量原始数据中错综复杂的关联信息.而针对生物大数据的可视化研究,将有利于科研人员对复杂数据进行多角度观察并获取有效信息.生物数据量越大,复杂性越高,可视化在生物有效信息挖掘方面发挥的作用就越大.本文通过例举若干生物机构中心现存的数据规模和数据增长速率,说明生物研究领域已进入大数据时代,然后由生物数据的组成特征及可视化的特点引出生物大数据可视化的重要性和必要性.本文总结了生命科学研究领域中不同类型生物大数据的可视化研究进展,最后讨论了目前生物大数据可视化所面临的挑战,并提出可能的解决方案.     

心血管疾病研究中的系统生物学

系统生物学是一门多学科紧密交叉的学科。它从整体的角度出发,利用高通量实验技术获得的海量数据,整合不同类型的信息构建生物系统模型。通过对模型的分析,揭示生命的本质及疾病发生发展的过程。系统生物学为研究心血管疾病提供了新的视角和手段,本文主要介绍系统生物学在心血管疾病研究中的应用。     

高通量单细胞及空间转录组技术在肝脏疾病中的应用

肝脏是人体重要的免疫器官，在检测、捕获、清除病原体和外来抗原中发挥着重大作用。本文主要简述高通量单细胞及空间组学技术解析肝脏在感染性疾病中的应用。随着高通量单细胞技术的发展，现在可以在单细胞水平上破译复杂器官和疑难疾病的异质性、分化、细胞间通信等，从而认识到过去未知的致病途径和疾病机制，有利于开发新的治疗靶点。并且随着技术不断成熟，单细胞转录组可以和空间转录组学、表观遗传组、蛋白组、代谢组、微生物组以及临床数据进行整合分析，有益于将患者分层并进行精准治疗。     

远程心电大数据和心电图智能化诊断

在数据呈几何倍数产生的信息爆炸时代,对海量数据进行分析可以发现问题和得到解决问题的方法。区域性的心电信息诊断平台的建立,实现了区域心电图数字化存储和信息化共享,奠定了大数据分析的基础。心电图自动分析技术相对成熟,但囿于其准确性和临床综合分析能力,目前并不能完全取代人工判读,而大数据分析有可能改变这种人工干预的程度,提升计算机自动分析的准确性。从心电信息切入,试水人工智能,进而全面融合疾病相关资料,实现心血管疾病风险防控和慢病管理的方式值得期待。     

第一讲统计分析思想及数据描述方法

统计学是收集数据、分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法,是关于数据的科学和技术。20世纪70年代以来,生物统计学的研究发生了令人瞩目的变化,其研究领域从整个生命科学到相对集中于医学,为医学研究提供更多的实验与观察方法和数据分析方法。医学研究中,由于生物现象的变异较大,各种因素又错综复杂,实验与观察的结果往往会受到许多随机因素的影响,而统计学的重要作用就在于能够透过偶然现象来探测其规律性,并用容易理解的方式将研究结果表达出来,为在情况不确定的条件下进行判断提供依据。目前,许多医学杂志上的论文在统计分析…     

大数据时代的天文学研究

天文学已经进入数据密集型时代或者说大数据时代.面对海量天文数据在存储、计算、网络、软件、算法乃至工作模式等方面的需求和挑战,天文学家连同计算机和信息技术领域的专家正努力使基于科学数据的知识发现过程变得更加容易.虚拟天文台旨在实现科学数据的互操作,打造一个全球性的数据网格.天文信息学则从分支学科的高度来考虑天文学的长远发展.数据挖掘和知识发现在数据密集型时代大有可为,自身也必将获得长足发展.本文简要论述天文学研究在数据密集型时代所面临的挑战,介绍虚拟天文台理念和最新进展,探讨天文信息学发展的必要性和所包含的研究内容,阐明数据挖掘和知识发现的必要性和发展方向.     

微流控芯片技术在心血管疾病研究中的应用

心血管疾病是威胁人类健康的重要疾病，具有很高的致死率和致残率，已成为现代医学研究的热点话题。将传统实验技术用于心血管疾病发生机制、诊断及治疗等方面的研究具有一定局限性。微流控芯片技术是一项新型实验研究手段，具有微型化、集成化、高通量、低消耗、高灵敏、分析速度快等特点，其在体外生物模型构建、生物分子检测、药物疗效评价及筛选等方面较传统技术具有优势，现已逐渐应用于医学生物学研究的多个领域。本文谨对微流控芯片技术在心血管疾病研究领域的应用进行简要综述。     

大数据哈希学习:现状与趋势

随着信息技术的迅速发展,各行各业积累的数据都呈现出爆炸式增长趋势,我们已经进入大数据时代.大数据在很多领域都具有广阔的应用前景,已经成为国家重要的战略资源,对大数据的存储、管理和分析也已经成为学术界和工业界高度关注的热点.收集、存储、传输、处理大数据的目的是为了利用大数据,而要有效地利用大数据,机器学习技术必不可少.因此,大数据机器学习(简称大数据学习)是大数据研究的关键内容之一.哈希学习通过将数据表示成二进制码的形式,不仅能显著减少数据的存储和通信开销,还能降低数据维度,从而显著提高大数据学习系统的效率.因此,哈希学习近年来成为大数据学习中的一个研究热点.本文对这方面的工作进行介绍.     

大数据能为急性呼吸窘迫综合征做什么？

急性呼吸窘迫综合征（ARDS）在临床治疗中个体化差异较大，精准医疗的需求明显。以人工智能为代表的大数据分析技术可以在ARDS早期预警、表型分析和机械通气智能调节方面给予临床医生帮助，推动患者诊疗的精准化实施。目前大数据技术在ARDS的应用还处于起步阶段，未来发展潜力巨大。     

如何利用UK Biobank申请研究数据和生物样本

UK Biobank是一项庞大和详细的前瞻性研究工程,由维康信托基金、英国医学研究委员会、英国卫生部、苏格兰政府和西北地区发展局发起成立。其储存着海量疾病与健康相关的研究数据和生物样本,全球的科研人员均可通过在线申请获得这些研究数据和生物样本并将其用于已批准的研究项目中。本文详细介绍了如何通过UK Biobank检索及申请研究数据和生物样本。     

颈动脉斑块与斑块旁组织基因差异表达和信号通路分析

目的基于颈动脉粥样硬化斑块中基因芯片数据分析差异性基因表达、信号传导通路及蛋白质网络分析。方法从基因表达数据库(GEO)下载GSE43292基因芯片数据,数据预处理后,使用在线R软件分析颈动脉斑块和斑块旁组织中差异表达的基因,运用生物医学信息学GSEA方法进行富集GO分析和Pathway分析,并对差异性基因行蛋白质网络分析。结果芯片数据分析显示,颈动脉斑块和斑块旁组织中表达水平显著上调的有87个基因,表达水平显著下调的有60个基因(P均0.01),并绘制成热图。GSEA的GO功能富集分析发现,差异表达多与抗原结合、丝氨酸水解酶活性、趋化因子受体结合相关。GSEA的Pathway富集分析显示,差异表达上调基因与造血干细胞系、溶酶体、细胞因子受体相互作用等通路中富集。STRING分析筛选出IL-8、CXCL-10、SELE、MMP-9、IL-18共5个核心基因。结论通过生物信息学方法对GEO基因芯片数据分析,发现了动脉粥样硬化斑块中差异性基因的相关信号传导通路及蛋白质的核心基因,为动脉粥样硬化研究提供基础资料。     

基于高通量测序的肝癌circRNA-miRNA-mRNA调控网络构建及功能富集分析

目的本研究基于肝癌相关非编码RNA高通量测序数据,构建互作网络及功能富集分析,筛选可能通过竞争性内源RNA(ceRNA)机制参与肝癌发生发展的环状RNA(circRNA)。方法利用GEO数据库中的肝癌非编码RNA高通量测序数据,依据ceRNA理论构建circRNA-miRNA-mRNA网络。随后,进行了基因本体论分析(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析,用于具有ceRNA潜在功能的circRNA的探索及功能注释。结果从GEO数据库中最终筛选了9个共表达circRNAs、20个共表达miRNAs以及153个共表达mRNAs,成功构建肝癌相关circRNA-miRNA-mRNA网络。GO分析结果揭示了90个生物过程,其主要涉及12个功能簇,主要包括肝细胞分化、细胞周期相变调节、转录因子活性负调控等功能,KEGG分析表明这些共表达circRNAs还参与p53、PI3K-Akt信号通路。结论本研究为circRNA通过ceRNA机制介导肝癌发生发展提供了新的见解。     

《临床肝胆病杂志》关于伦理审查的要求

<正>根据《世界医学协会赫尔辛基宣言》和我国《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》的相关准则,本刊要求:凡是动物实验研究,必须符合我国实验动物管理和使用相关规定,并经由动物伦理委员会审批及进行临床试验注册;凡是涉及人的生物医学研究,无论是前瞻性研究、横断面研究、回顾性研究,还是在人体上或使用取自人体的标本等进     

支气管哮喘遗传学的研究进展与展望

遗传因素影响了支气管哮喘（简称哮喘）疾病及其相关表型的发生和发展.近年来随着高通量测序技术,单核苷酸多态性分型技术以及计算机数据处理能力的提高,哮喘遗传变异的识别能力已从单个候选基因的单一变异水平进展到识别许多基因的复杂变异水平.目前哮喘遗传学研究应综合考虑个体遗传易感性,基因-基因相互作用,基因-环境相互作用,以及表观遗传等多方面的影响.本文主要讨论哮喘遗传分析方法和技术上的进展,以及未来哮喘遗传学的发展.     

支气管哮喘遗传学的研究进展与展望

遗传因素影响了支气管哮喘(简称哮喘)疾病及其相关表型的发生和发展.近年来随着高通量测序技术,单核苷酸多态性分型技术以及计算机数据处理能力的提高,哮喘遗传变异的识别能力已从单个候选基因的单一变异水平进展到识别许多基因的复杂变异水平.目前哮喘遗传学研究应综合考虑个体遗传易感性,基因基因相互作用,基因-环境相互作用,以及表观遗传等多方面的影响.本文主要讨论哮喘遗传分析方法和技术上的进展,以及未来哮喘遗传学的发展.