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实用在今年一月，美国副总统拜登在瑞士达沃斯世界经济论坛的科学家小组讨论中提出了一系列攻克癌症的具体要求。其中，怎样通过大数据的收集、分析与应用来研究、预防与治疗癌症成为了一个格外引人注目的话题。受访专家：KeithPerry：医院高级副总裁和首席信息官；NarayanDesai：圣何塞通信公司爱立信计算机科学家；NevannKrogan：加州大学旧金山分校细胞和分子药理学教授；TreyIdeker：Ph.D，UCSD计算生物学和生物信息中心创始人和UCSD医学部医学遗传学主任。大数据的“大”意味着研究者所积累数据的巨大体量，以及这些数据的重要性与正确分析之后可能揭示的大量事实。不论哪种情况，大数据研究都能在实践中通过对大量数据集的分析来确定数据的变化趋势、找到数据间关联并发现数据的运作模式。??大数据对于癌症研究具有不容忽视的积极作用，结合癌症研究过程中巨大的样本量，大数据分析可以发现在小样本量实验中通常遭到忽视的细节问题。然而除了数据的巨大体量之外，几位专家提出了大数据研究所具备的其他特点。当KeithPerry还在休斯顿安德森癌症中心工作的时候，他便提出了大数据不仅仅在于大，大数据研究还应该包含一下三个特征:数据类型的多样性，数据产出的速度以及数据集成的程度。“目前，由于具体研究项目与研究部门的不同，我们绝大多数的数据都是相对孤立的。”Perry认为相对孤立数据的集成将在极大程度上发挥这些数据的潜力。NarayanDesai在年的一篇Nature文章中指出基因组学将不得不解决到底需要生产多少数据的基本问题。全球数据的收集与分析能力有限，有限的能力需要以最高的效率加以利用。正因为测序技术的普及，大量的基因组研究机构如雨后春笋般以一种较为分散的方式兴起，正因为这些研究机构的分散性，上述问题变得更加难以解决。??1隐蔽的缺陷??目前，一些科学家正致力于将分散的测序数据加以整合，创造性地利用已有数据对临床治疗进行指导。?NevannKrogan教授认为与大部分遗传学家所认识到的情况相比，基因组学已经在事实上使我们更加接近了癌症治疗的革命。??“测序人员说只要我们投入更多的钱到测序中我们就能得到更加清晰的答案。”Krogan说，“我们对此表示否定，我们已经接近饱和的数据并不能给我们的研究带来多大进展。”??尽管测序数据犹如潮水般上涨，基因检测在癌症治疗实践过程的突破仍然进展缓慢。这一现象存在的一大重要原因就是大量堆积的新数据仅仅能够证明癌症惊人的多样性，甚至仅仅是一种单一的肿瘤就包含着上千种基因突变。这种情况下便更需要研究人员准群分辨促使癌症发生的突变与那些对癌症的发生并没多少影响的突变。??Krogan博士和他的同事们相信除了大量积累数据之外，研究人员需要对数据间既有的潜在联系投入更多的







































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