基因组学数据分析方法现状和展望

• 作者: 李茹姣 陈梅丽 马英克 鲍一明
• 来源期刊: 数据与计算发展前沿
• 关键词: 基因组 转录组 表观组 大数据分析 多源异构数据整合
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 专刊:数据分析技术与应用
• 页码范围: 1-19
• 页数: 19页
• 字数: 13595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2020.02.001

摘要

[目的]全面阐述基因组学数据分析方法的现状和未来发展趋势,为精准医学、精准育种、生物安全、生物多样性、分子进化等的相关组学数据分析算法的研究与工具开发提供参考.[结果]基因组学数据分析主要包括基因组、转录组、表观组数据分析,当前基因组学数据主要面临着海量、多维、异构等挑战.本文详细地阐述了基因组学数据分析算法和工具开发的现状、应用、存在的问题和面临的挑战.[结论]充分利用人工智能、统计模型、知识图谱等先进技术,不断地优化和开发更先进的算法和更鲁棒的模型,使其兼具高容错、高准确、高效、计算资源低耗等优点,匹配海量、多维、异构基因组学大数据分析的需求,是未来基因组学数据分析算法和工具开发的方向.