1、生物数据建模：挑战与机遇

生物数据建模：挑战与机遇

在当今数字化时代，数据管理系统取得了显著的发展。从早期只能处理大型计算机上平面文件的简单软件程序，发展到如今支撑着商业交易、网络搜索、库存管理等广泛任务的专业软件平台。随着计算技术在各行业的持续应用以及个人数字设备的不断创新，数据呈指数级增长，数据库管理系统（DBMS）的发展前景十分广阔。

1. 后基因组生物学数据管理的兴起

近年来，DNA测序、微阵列、蛋白质质谱仪和纳米技术仪器等高效实验技术的发展，带来了大量的高通量生物数据，催生了基因组学、功能基因组学、蛋白质组学和代谢组学等“组学”科学。这些新兴研究领域蕴含着巨大的潜力，例如通过管理和解读海量的组学数据，可以开展系统生物学研究，分析不同形式的生物数据，揭示分子和细胞信号网络层面的生物系统协调功能。在实际应用中，通过组学证据了解环境刺激与遗传易感性之间的复杂相互作用，有助于制药科学家设计出针对人类蛋白质的高治疗价值、低毒理学特征的药物。

然而，与一般商业应用领域的数据相比，组学数据具有许多独特的特征，给数据管理带来了挑战：
- 复杂且快速演变的数据结构 ：生物数据的表示往往依赖于科学应用场景。例如，DNA和蛋白质等生物序列既可以表示为简单的字符串，也可以表示为三维空间向量中的连接节点。
- 数据来源的异质性 ：为了研究系统生物学，生物信息学研究人员可能需要从多个不同的数据库收集数据，如从加州大学圣克鲁兹分校的基因组数据库中心下载基因组数据，从马里兰州国家医学图书馆的PubMed数据库收集文献摘要，从瑞士的Swiss - Prot数据库收集蛋白质组信息，从日本的KEGG数据库收集通路数据。这就要求对数据集成进