为什么生物技术需要数据分析的力量

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旨在绘制整个人类基因组图谱并对其进行排序的人类基因组计划于1990年开始,2003年结束,起始预算超过$1.5百万。它首次为我们提供了通过基因获取宝贵数据的手段--进化模式、疾病及其治疗、基因突变及其影响、人类学信息等。现在,正在建立强大的软件和分析工具,可以在几小时内解码整个基因组。 数据分析 正迅速成为可应用于生物技术行业的最重要的科学分支之一。以下是数据科学在生物技术中的一些主要应用。

基因组学

DNA测序产生了大量的数据,需要谨慎分析,因为得出的信息和结论适用于从医学到法医学的整个行业。它涉及到各个层面的数据科学。

储存。 第一步是DNA测序数据的存储。如果我们要对从微生物到人类的每个生物的基因组进行测序,那么我们需要有强大的数据科学工具来帮助我们存储、跟踪和检索相关信息。

注释。 注释是为序列中的特定基因添加注释的过程。目前正在建立工具,以便将自动注释系统落实到位,这需要模式识别和鉴定。

视觉化。 DNA可以在许多层面和不同维度上被可视化。数据可视化工具以各种布局的形式帮助理解这些数据,显示相关关系并帮助用户轻松识别问题。数据分析也有助于建立强大的DNA软件,在界面中内置缩放、平移和互动等功能,以促进快速研究。较新的、创新的可视化方式也正在进入市场!

分析。 数据分析软件有助于从特定的基因序列和突变中得出某些推论,这些推论在医疗保健行业是非常有价值的。从数据分析中获得的信息也可以应用于药物发现和开发领域,以针对特定疾病和定制治疗方法。

Ilumina是一家销售DNA测序分析工具的公司,它的所有 将发布两款新的测序机 这使得人们能够更准确地了解基因。

其他应用

生物技术领域的研究人员经常受到时间的压力,但与此相反的是,为实现一个理想的结果而进行的研究可能会持续数年。数据分析,当应用于临床试验和实验时,有助于更容易地快速识别错误的来源。它们还有助于建立预测模型,并提供能实现预期实验结果的最佳参数信息。

数据建模帮助生物技术和制药公司筛选药物,然后再根据计算机生成的反馈意见,挑选出最有效的药物。然后将最佳方案进一步推向临床试验。分析也有助于医院监测和评估病人的进展及其治疗计划。基因泰克公司有 开发了一个病人数据库 以前被诊断和治疗的癌症,现在这正帮助他们为目前正在治疗的病人选择有效的疗法。 睿智分析(Predilytics一家医疗保健预测分析公司,已经记录了约2.5亿消费者的数据,创造了对病人需求的地点、内容和时间的洞察力。

农业生物技术公司也可以利用数据科学工具,用它们来确定对环境影响最小的最佳性能作物,特别是在转基因植物中。

医药

ǞǞǞ 特别是制药业 他们看到了现在可用的数据的爆炸性增长,因此,将小型临床试验映射到真实世界的情况变得越来越有挑战性。他们所掌握的数据有多种格式,而且往往是嘈杂的,所以科学家们必须拿出软件来打磨这些原始数据,并提供准确的解决方案。

大数据还有助于企业更深入地了解其市场,并根据特定受众的行为为其定制解决方案。在一个组织内部,数据分析可以帮助使运作更加有效和高效。这 麦肯锡发表的报告 概述了制药公司可以从大数据中获益的八种方式。

数据分析 它为生物技术公司提供了有洞察力的指标,以便能够识别瓶颈和克服挑战。它促使人们做出明确的、以数据为导向的决定,这可以加强一个组织的运作、流程、销售,反过来也可以加强其未来。

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Ramya Sriram在世界最大的科学家自由职业平台Kolabtree(kolabtree.com)负责管理数字内容和通信。她在出版、广告和数字内容创作方面有超过十年的经验。

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