大数据计算生物学,专家呼吁研发生物医学大数

日前,由中科院—马普学会计算生物学伙伴研究所主办的大数据计算生物学“新机遇与挑战”国际研讨会在上海举行。来自中国、德国、英国、美国、日本等国的100多位专家学者,围绕生物医学大数据管理与分享、生物医学大数据分析新技术、整合多维数据的机遇与挑战等议题进行交流。

2017年3月23日,由中科院-马普学会计算生物学伙伴研究所主办的大数据计算生物学“新机遇与挑战”研讨会在上海召开。会议云集了来自中国、德国、英国、美国、日本等国的专家学者代表,共有150余人参会。

大会主席、计算生物学伙伴研究所执行所长王泽峰研究员介绍说,在会议期间,与会科学家聚焦了大数据时代精准医学研究以及计算生物学的发展方向和关键科学技术问题。

本次研讨会议题包括:生物医学大数据管理与分享;生物医学大数据分析新技术;整合多维数据的机遇与挑战。会议历时两天,与会代表围绕议题共同研讨大数据时代精准医学研究和计算生物学的发展方向和关键科学技术问题。开幕式由会议主席、计算生物学伙伴研究所执行所长王泽峰研究员主持,中科院上海分院副院长张旭院士致辞。

中科院院士、中科院神经科学研究所研究员张旭表示,生命科学研究正快速进入大数据时代。多层次大数据的不断积累和深度分析促使生物医学研究向“数据密集型科学”的新范式转变,精准医学从观念走向实践。

生命科学研究正快速进入大数据时代。多层次大数据的不断积累和深度分析促使生物医学研究向“数据密集型科学”的新范式转变,精准医学从观念走向实践。但是,健康与临床医学数据数量巨大,增长迅速,而且具有“时空尺度大、关系复杂度高、内涵结构性低、非标偏性强”等特点。为实现精准医学目标,需要克服一系列关键技术难题。

许多专家认为,健康与临床医学数据数量巨大、增长迅速,且具有“时空尺度大、关系复杂度高、内涵结构性低、非标性偏强”等特点。

王泽峰在开幕式上指出,相比生物大数据的不断积累速度,对不同类型的大数据的整合分析严重滞后,使得数据的价值尚未完全发挥出来。因此针对具体的各类科学问题来研发数据分析的新方法新流程成为目前最大的挑战。挑战与机遇并存,本次研讨会旨在汇聚中外科学家智慧,共同应对挑战、寻求机遇,为促进生物医学大数据研究领域的发展做出积极努力。

“为实现精准医学目标,需要克服一系列关键技术难题。”王泽峰表示,相比生物大数据的不断积累速度,对不同类型的大数据的整合分析严重滞后,使得数据的价值尚未完全发挥出来。因此,针对具体的各类科学问题来研发数据分析的新方法新流程成为目前最大的挑战。

计算生物学伙伴研究所由中科院和马普学会于2005年共同建立,致力于理论与实验相结合的计算生物学研究。2015年底,针对生命健康领域的大数据科学新需求,研究所成立了生物医学大数据中心,旨在提升计算生物学创新研究能力,推动其在生命健康科学和临床医学中的应用。

不过,王泽峰也表示,挑战与机遇并存。他希望本次研讨会能汇聚中外科学家智慧,共同应对挑战、寻求机遇,为促进生物医学大数据研究领域的发展做出积极努力。

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(原载于《中国科学报》 2017-03-29 第4版 综合)

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