生物大数据可视化的现状及挑战.PDFVIP

See discussions, stats, and author profiles for this publication at: /publication/273494137 Current status and challenges in biological big data visualization Article in Chinese Science ulletin · January 2015 DOI: 10.1360/N972014-00942 CITATIONS READS 0 500 3 authors, including: Fangqing Zhao Chinese Academy of Sciences 90 PU LICATIONS 2,4 0 CITATIONS SEE PROFILE Some of the authors of this publication are also working on these related projects: noncoding RNA View project metagenomics and human health View project All content following this page was uploaded by Fangqing Zhao on 07 May 2015. The user has requested enhancement of the downloaded file. 2015 年 第 60 卷 第 5-6 期：547 ~ 557 《中国科学》杂志社 专辑: 大数据研究与应用 评 述 SCIENCE CHINA PRESS 生物大数据可视化的现状及挑战 ① ② ①* 周琳 , 孔雷 , 赵方庆 ① 中国科学院北京生命科学研究院计算生物学联合研究中心, 北京 100101; ② 北京大学生命科学学院, 北京 100871 * 联系人, E-mail: zhfq@ 2014-09-05 收稿, 2014-11-21 接受 国家自然科学基金资助 摘要 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 关键词 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 大数据 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. 生物信息学 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 可视化 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. 2005年以来, 随着高通量测序技术的不断进步 科学家在1985年率先提出了人类基因组计划(Human 及广泛应用, 生命科学跨入了大数据时代. 以基因组 Genome Project, HGP)[3], 这一计划不仅覆盖了 科学和生物医学领域为代表的生命科学研究产生和 99.99% 的人类基因组, 解读了人体基因密码的“生命 积累了海量的数据信息: 欧洲生