贺林：数据“活”起来才气发生代价

 
 
贺林：数据“活”起来才气发生代价  
 

中国科学院院士 贺林

跟着新一代基因测序技能飞速成长和高通量尝试等技能打破，生物医学数据从以基因组为代表的数据量成长到PB 甚至 EB 量级时代。可是这些数据的来历十分分手，导致质量东倒西歪，又没有尺度化的打点模式，难以有效的整合与阐明。另外，由于这些数据没有汇交的机制，从而导致了数据的大量流失，重要数据缺乏安详保障。详细而言，有以下几点。

逆境一，数量庞大、增长迅速。以测序仪为例，一台高通量的测序仪天天或许发生100GB的数据。人群行列研究、分子风行病学研究发生了大量长时间、广空间的数据，基因组、转录组、表观遗传组等海量生命科学组学数据呈指数级的增长。

逆境二，质量节制坚苦，难以尺度化与布局化。跟着数据局限的增加，传统的数据模子和数据组织方法，已经无法满意海量数据的布局、数量快速增长以及数据布局不绝变革的打点需求，难以凭据实际环境动态调解。

逆境三，临床数据分手，难以高维度多条理交汇。中小型研究团队操作自身的数据收罗本领和整合本领，成立了大量的种类繁多、局限悬殊、质量东倒西歪的数据库和常识库。数据维度越来越高，需要越发精确的降维要领。

逆境四，数据没有安详保障。西欧等发家国度和地域针对数据安详打点与小我私家隐私掩护，均成立了相对成熟的法令体系与禁锢框架。我国至今设施建树仍未精准落地。

逆境五，数据无共享平台，难以与国际交换。将来，我们需打破传统的以主题为基本建树的数据库的范围性，实现以搜索引擎为焦点的数据跨库整合，更好地满意用户一站式的数据共享需求。

逆境六，生物信息阐明流程巨大，精确率低。今朝生物信息流程阐明缺乏类型和尺度，当前的阐明流程多有必然的范围性和较高的错误率，出格是在序列拼装方面，需要通过相关参数的调解或软件的进级提高阐明的精度。

在遗传咨询这一规模，正在发达成长的临床决定支持系统（CDSS）通过收集各医院信息化子系统的临床数据，将疾病的表征、患者体征和治疗方法的数据存储起来，成立特定疾病的常识库，并按照数据的智能阐明，拟定有效的诊疗路径，以辅佐大夫举办决定。

对付海量的数据，我们应该采纳新的仓储式的数据客栈模式，在底层数据布局上以整合为导向，凭据样本、宿主、情况等信息，形成弹性的数据布局，支持数据布局动态调解，为后期数据集成与整合事情奠基基本。在人才造就方面，可以开展校企相助等模式造就出社会需要型人才，以到达人尽其才，物尽其用的目标。

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