简介:摘要大数据科技的发展极大推动了各个领域的发展。目前在生物领域,大数据已经成为研究必不可少的工具。随着测序技术的飞速发展,积累了越来越多的大数据,目前较缺乏的是对庞大数据进行分析挖掘。生物信息学中有许多工具及方法可以很好的分析生物大数据,其中聚类是现如今深入挖掘生物大数据的一种非常好的分析方法,目前生物大数据想要快速的发展需实现全球的开发与共享,这样利于资源的整合及快速发展。本文通过对生物大数据的可视化的分析及聚类方法的应用情况等,最后介绍了生物大数据的开放与共享的现状。期待生物大数据可以得到更好的挖掘和分析,以更好的促进生物学的快速发展。
简介:摘要目的加强医疗数据资源整合共享,为临床科研人员提供高质量、可利用的数据,推进医疗数据在临床科研中的深入应用。方法根据全院级医疗大数据平台的建设和应用目标,将多个主要临床业务信息系统的数据整合后进行数据清洗、加工和解析,最终汇聚到统一平台中,形成有价值、可被利用的数据资源。结果构建面向临床科研的全院级医疗大数据平台,该平台累积了北京大学人民医院自2004年以来,1 342万余名患者的5 000万余次就诊数据,设计了面向分析的医院科研通用数据模型,并能够按照模型在平台上进行科研数据查询与导出,建立了医院临床科研数据管理规范和服务机制。结论医疗大数据平台的建设及数据治理实践为北京大学人民医院基于医疗大数据的高水平科技攻关提供了高质量数据基础,进一步提升了临床科研效率和质量。同时,在确保数据安全、合规利用的基础上,从全院视角对临床科研数据进行了管控。