生物大数据面临什么挑战（生物大数据挖掘及生物信息学案例分析）

生物信息学是一门包括以信息科学的原理和方法对生物信息进行获取、处理、存储、传播、分析和解释等方面知识和方法的学科。它综合运用数学、计算机科学和生物学等知识来阐明各类数据的生物学意义，并利用基因组中编码区的信息进行蛋白质空间结构的模拟和蛋白质功能的预测，再将此类信息与生物体和生命过程的生理生化信息相结合，阐明其分子机制，最终进行蛋白质、核酸分子设计和药物设计，从而开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。具体包括括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟，基因遗传和物理图谱的处理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发现和蛋白质结构的预测等。

前基因组时代（20世纪90年代前） 这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。

资料内容：

生物大数据挖掘及生物信息学案例分析（进阶）（完结）

生物大数据挖掘及生物信息学案例分析（进阶）

19 如何回答reviewer问题的一点建议

18 生物信息学数据分析整合思路

17 统计方法批处理的R程序

16 分类与聚类的应用实例

15 lncRNA概念及数据库介绍

14 案例解析：SNP-miRNA联合分析

13 案例解析：miRNA-mRNA双重表达谱的联合分析

12 非编码RNA、miRNA的概念数据分析及数据库应用

11 拷贝数变异数据分析的软件实现

10 肿瘤甲基化数据库及突眼症的DNA全基因组甲基化数据分析

9 表观遗传学概念及DNA甲基化数据分析

8 综合案例解析R软件实操

7 基因功能分析及DAVID网络工具应用

6 基因芯片数据的预处理分析

5 基因测定平台及数据库介绍

4 SNP功能分析的生物信息学方法

3 SNP关联分析与互作分析的软件实现

2 GWAS关联分析资源与拓展应用

1 风险SNP识别与候选疾病基因验证

部分资源截图

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