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生物大数据最核心的部分是组学数据，而组学数据中最基础的数据是基因组数据。有了近年的基因组研究才派生出蛋白质组、代谢组、生物网络。也正是因为基因组的研究，才使得生物大数据实实在在地成为了大数据。近年来，随着互联网与传统医疗的融合，明升手机版界开始在研究大数据的基础上不断探索发现新的生物学规律。如今，这些数据能为工业生产、医疗实践提供哪些更好的服务呢？对此，记者近日专访了明升中国app院院士陈润生。
“我可以很肯定地回答，利用大数据治疗疾病，这样的时代已经来临……非编码核酸为科研的创新提供了非常广阔的空间，是生物大数据研究的重要源泉。”
■人物名片
陈润生
明升中国app院院士，明升中国app院生物物理研究所非编码核酸重点实验室研究员。是明升中国最早从事理论生物学和生物信息学研究的科研人员之一，曾参加明升中国第一个完整基因组泉生热袍菌B4基因组序列的组装和基因标识，以及人类基因组1%和水稻基因组工作草图的研究。
大数据治病时代已来临 分析非编码可抑制肿瘤发展
记者：利用大数据治疗疾病离我们还远吗？
陈润生：我可以很肯定地回答，利用大数据治疗疾病，这样的时代已经来临。
在人的遗传码3×109次方里面，编码蛋白质的传统基因只占3%，另外97%所蕴含的重大规律迄今为止还没有被发现。早在几年前，《app》在评价人类进入21世纪app进展的时候，提出了自然app领域的十大突破，第一个就是基因组当中的暗物质——非编码核酸，这给实际应用带来无数创新的机会。
我们进一步研究发现，这些转录出来的非编码核酸具有非常重要的功能。比如，调控女性一条X染色体失活后，使得男性和女性伴随X染色体转录的基因拷贝数保持一致的元件，会产生一个长链非编码；通过这些编码就可以分析引发疾病的原因，调控使癌变细胞凋亡，从而抑制肿瘤的进展。
所以，非编码核酸为科研的创新提供了非常广阔的空间，是生物大数据研究的重要源泉。这类大数据的破解不仅可为基础研究增添理论基础，也同时为疾病的诊断和治疗，为全新的药物设计和研发，为动植物新品种、新性状的培育都提供了全新的探索方向。
理论基础亟须重大变革 为医疗实践创造更多价值机会
记者：目前在大数据医疗应用方面，我们还存在哪些难题？
陈润生：面临的难题很多，而且问题比较复杂。大数据的特点是数据量大，现在获取的组学数据只有一部分得到了较充分的分析，需要建立新方法对海量大数据的信息进行解读。
一方面，我国现有明升手机版提供大数据的样本量小，比如肿瘤的采样极少上万。有效事件的频率也很低，打个比方，与某一疾病相关的基因可能有很多个，具体到某一个基因的变化可能频率很低。这些动态低频事件是大数据研究中的极大障碍。
另一方面，大数据的研究缺乏背景知识。由于缺少基本知识作为依托，使得大数据分析手段的构建也不够准确和客观。大数据的处理不仅是数学问题、信息app问题，也包含物理学的问题，要求多领域的app家共同参与。
除此之外，传统的系统生物学相互作用网络元件是蛋白质，非编码领域研究发展所产生的大数据将是由蛋白和大量RNA组成的动态、有向且更为复杂的网络。这种复杂性将成为系统生物学网络的新属性。
因此，大数据虽然为我们提供了重大创新机会，同时也要求我们必须从理论基础上进行重大变革，这样才有机会在大数据时代做出全新的成果，为医疗实践和工农业生产创造更多价值和机会。
用精准明升手机版推动明升创新 实现诊断治疗向健康保障转变
记者：你认为大数据医疗的未来方向在哪里？我们应该如何去创新？
陈润生：在不远的将来，整个医疗体系会发生翻天覆地的革命，现有的医疗体系状况将发生改变——即把医疗体系前移，从诊治变成评估，变成干预。
过去大家认为，医疗就是进医院看病。将来，人们会把整个医疗体系前移，建立一套新的诊疗体系，这套诊疗体系不是用来看病的，是对人类的健康状态进行评估，然后通过评估结果进行病前干预。这就是未来明升手机版发展的方向——精准明升手机版。
所谓精准，就是精准到分子水平，我们能精确地知道疾病、健康、明升m88活动的分子基础，包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢组学等一系列组学。如果把这过程中产生的数据的把握、获取、分析、解释好了，将会助推我国中医取得更大发展。
一直以来，我国传承数千年的中药，因为备受药品质量标准缺失、专利意识淡薄、科技研发滞后等问题困扰，使得在国际中药市场被“洋中药”垄断，国内市场也越来越受到“洋中药”的冲击。
造成这一原因，我认为关键问题是原始创新力的不足。当前，由于药企自主创新能力有限，无法解决医药明升后继产品体系，已成为制约我国医药行业发展的主要障碍。
我们应该怎么办呢？以贵州为例，作为我国苗药、民族药的重要产地，可以在大数据、大健康明升相融合创新上做文章。建议贵州省注意数据的积累，在数据中寻找突破口，为创新药物的科技研发提供原动力，从而在做强品种、做优结构方面，做到人无我有、人有我优，形成具有贵州特色的新医药大健康明升体系。
本报记者 杨丰源
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