資料結構
網路
關係資料庫管理系統
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
時尚研究
法律研究生物資料分析的資料探勘方面是什麼？
生物資料分析的資料探勘方面如下：
異構分散式基因組和蛋白質組資料庫的語義整合 - 基因組和蛋白質組資料集是在多個實驗室和透過各種方法生成的。它們是分散式的、異構的，並且種類繁多。此類資料的語義整合對於生物記錄的跨站點分析非常重要。
此外，找到研究文獻及其相關生物實體之間的正確連結至關重要。這種整合和連結分析可以支援基因組和生物記錄的系統和協調分析。這促進了整合資料倉庫和分散式聯邦資料庫的開發，以儲存和處理基本和更改的生物資料。
資料清理、資料整合、參考協調、分類和聚類方法將支援生物記錄的整合以及用於生物資料分析的資料倉庫的開發。
多個核苷酸/蛋白質序列的對齊、索引、相似性搜尋和比較分析 - 在過去的二十年中，已經開發出各種生物序列比對方法。特別是 BLAST 和 FASTA 是用於基因組和蛋白質組資料系統分析的工具。生物序列分析方法與資料探勘研究中提出的許多順序模式分析演算法不同。
為了處理插入、刪除和突變，它們應該允許查詢序列與要搜尋的序列資料之間存在間隙和錯配。此外，對於蛋白質序列，如果一個氨基酸可以透過自然界中可能出現的替換從另一個氨基酸改變，則也必須將這兩個氨基酸視為“匹配”。
結構模式的發現以及遺傳網路和蛋白質通路的分析 - 在生物學中，蛋白質序列摺疊成三維結構，並且這些結構根據其相對位置和它們之間的距離相互作用。這種複雜的相互作用構成了複雜的遺傳網路和蛋白質通路的基石。
發現此類龐大而複雜的生物網路中的結構模式和規律至關重要。開發強大且可擴充套件的資料探勘方法以發現近似和頻繁的結構模式，並研究此類相互連線的生物網路之間的規律和不規則性非常重要。
關聯和路徑分析 - 它可以識別共現的基因序列並將基因與疾病發展的不同階段聯絡起來。關聯分析方法可用於調節目標樣本中可能遵循的基因型別。此類分析將支援基因團隊的發現以及對它們之間相互作用和關係的研究。
1K+ 次檢視
