面向轉(zhuǎn)化醫(yī)學的生物信息學數(shù)據(jù)融合與搜索算法研究及應用.pdf

1、目前基礎醫(yī)學研究與臨床治療之間不能建立有效關(guān)聯(lián)，基礎醫(yī)學最新的研究成果不能快速應用到臨床實踐中，由此，國際醫(yī)學領域提出了轉(zhuǎn)化醫(yī)學的概念。由于生物信息學數(shù)據(jù)的多樣性、復雜性和海量性，轉(zhuǎn)化醫(yī)學的實現(xiàn)需要綜合多種異構(gòu)的生物學數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的處理、分析和整合。本論文的主要研究內(nèi)容是面向轉(zhuǎn)化醫(yī)學的生物學數(shù)據(jù)的分析和集成。
　　 論文首先分析了轉(zhuǎn)化醫(yī)學研究和生物信息學數(shù)據(jù)庫的特點和發(fā)展趨勢，指出了實現(xiàn)轉(zhuǎn)化醫(yī)學需要解決的數(shù)據(jù)存儲、統(tǒng)一

2、注釋、數(shù)據(jù)分析等問題。然后提出了面向轉(zhuǎn)化醫(yī)學的統(tǒng)一生物數(shù)據(jù)模型，該模型采用實體關(guān)系-實體屬性值混合存儲模型來解決轉(zhuǎn)化醫(yī)學研究中數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)屬性不確定的問題，并保證了一定的數(shù)據(jù)查詢效率。論文通過一個基于基因本體論的統(tǒng)一語義框架解決轉(zhuǎn)化醫(yī)學集成的不同數(shù)據(jù)庫之間的語義異構(gòu)問題。論文在對比目前常用的幾種生物數(shù)據(jù)庫搜索算法的基礎上，提出了一種基于后綴樹的相似性搜索算法ST_ Index算法，該算法采用以后綴樹為基礎的索引表來加快搜索速度并通過

3、分塊局部查找以保證搜索的敏感度。實驗證明，該算法在敏感度和效率方面比BLAST算法有一定的優(yōu)勢，從而為轉(zhuǎn)化醫(yī)學中組學分析和序列比對提供了一種快速有效的搜索方法。
　　 論文最后通過一個實例分析了轉(zhuǎn)化醫(yī)學的研究內(nèi)容并設計了面向轉(zhuǎn)化醫(yī)學的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)庫概念模型，然后結(jié)合疾病診斷、數(shù)據(jù)查詢和生物標志物的篩選分析了數(shù)據(jù)融合的應用。生物學數(shù)據(jù)在融合過程中，使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，可為轉(zhuǎn)化醫(yī)學研究中對相關(guān)的基因組學、蛋白組學、臨床組學等