生物大数据：一场生物信息学与大数据的精彩碰撞

最新推荐文章于 2024-09-21 22:06:07 发布

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#百诺健康 #生物信息学 #大数据 #生物大数据

本文探讨了大数据在医疗大健康领域的应用，特别是在基因测序中的作用。随着高通量测序技术的进步，生物信息学在解读海量基因数据中占据重要地位。然而，生物信息学在计算上的瓶颈限制了数据的充分利用，需要更强大的软件和人工智能技术来应对挑战。在生物大数据时代，如何有效挖掘和利用这些数据是当前的关键问题。

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　　与传统的倾向于劳动密集型的医疗保健不同，新兴的医疗模式是知识驱动型和数据密集型。在大健康领域，大数据被推上行业制高点的同时，生物信息分析开始大放异彩，靠生物信息分析和大数据称雄称霸的基因测序一度成为市场热点。

　　基因测序技术从一代到二代、三代的技术升级，见证了基因检测服务从实验室走向市场商用的整个历程。在整个基因检测产业链上，上游市场的测序仪和试剂耗材被illumina、ThermoFisher等寡头垄断，下游终端市场在国内又发展滞后，值得一提的就是国内基因检测公司最活跃的中游市场，涵盖基因测序服务、测序技术研究、生物信息学解读等。其中面对海量的基因检测数据，生物信息学解读一度稳居市场C位，抢占市场青睐。

大数据的时代变革

　　互联网技术发展之初，大数据才开始逐渐从概念走向实践，在迈向市场经济的过程中，面对模式单一、存储容量低的现状，大数据也曾步入过“深水区。不过随着 “互联网+”时代的来临，大数据也开始聚力发起猛攻，转向细分化领域，医疗大健康算是其中一个较为成熟的案例。

　　高通量测序技术的不断更迭，测序价格的不断下降，进一步助长了生命科学数据的井喷式增长，基因检测数据的全面性、精确性和数据量达到了空前的程度，而且仍然不断地以几何级数在增长。数据再多，但如果被屏蔽或者没有被使用，也是没有价值的。而且越来越多研究者们发现，传统模式化、单一的数据分析已难以满足创新性需求，面对大规模的数据资源，如何实现由量变到质变，如何充分将“无用”的数据转换为“有用”的知识是新时期急需思考的问题。