基因大数据挖掘的挑战有哪些？大数据工程师敢不敢接受挑战

基因测序作为一种新的基因检测技术，可以从血液或唾液中分析和确定整个基因序列，预测患多种疾病的可能性、个体行为特征和行为合理性。基因测序技术可以锁定个体病理变化的基因，并提前防治。正因如此，华大银行今年的上市引发了资本市场的热捧。

1、基因大数据挖掘的挑战有哪些——基因测序被广泛应用

目前，基因测序相关产品和技术已从实验室研究发展到临床应用。有学者甚至认为，基因测序技术可能是下一个改变世界的技术，因为在自然界乃至人类世界，基因测序具有不可替代的作用。

今年5月，由中国科学院昆明植物研究所牵头的联合研究团队通过基因组数据库建设和测序等一系列关键技术，解决了茶叶基因组测序问题，在国际上率先获得了高质量的茶叶基因组序列。

中国科学院昆明植物研究所研究员高立志坦言，这将对揭示茶叶适应性、风味品质、全球生态适应性的遗传基础起到重要作用。

又如华中农业大学张先龙团队对棉花品种和野生品种的全基因组进行测序，发现在人工选择过程中存在明显的亚基因组不对称选择过程。”张先龙团队成员王茂军在接受《中国科学报》记者采访时说，经过10多年的功能基因组研究，已经发现了20多个与重要性状形成相关的基因，这些基因将在棉花分子设计和育种中发挥重要作用。

基因测序在人类医学的发展中也起着重要的作用。据中国科学院院士、生物物理学研究所研究员陈润生介绍，基于组织学大数据的精密医学作为一个具有里程碑意义的产业，已经列入各国的战略规划。它有可能直接解决当前医药行业面临的诸多困难，并将在未来几年内爆发式增长。预计到2018年，全球市场规模将达到2238亿美元。

2、基因大数据挖掘的挑战有哪些——基因大数据时代开启

华大基因科技服务部原主任、北京巴马克生物科技有限公司董事长郑宏坤指出，随着基因测序技术的不断发展和成本的大幅下降，以及国家在基因研究领域的大力支持和投入，现在科学家们对基因领域的研究越来越深入，积累的基因大数据也越来越多，“世界已经积累了上百亿的代价，近20PB的基因数据已经产生。

“随着测序技术的发展，基因数据的积累速度远远快于摩尔定律。大量的数据对研究人员提出了新的要求。”中国科学院北京基因组研究所研究员张章说。

张章说，据不完全统计，我国生命基因组数据的产量约占世界总量的40%，但这些宝贵的数据资源已经交由他人管理。主要原因是中国长期以来缺乏覆盖多基因组数据资源的生物大数据中心。因此，中国科学院北京基因组研究所生命健康大数据中心建立了以国家精准医学和重要战略生物资源为核心的海量生命健康大数据存储、集成和挖掘分析研究系统，初步构建了生命健康多组数据采集与共享平台。

3、基因大数据挖掘的挑战有哪些——深基坑开挖与科学解释的迫切需要

与国外相比，我国基因组学和基因测序的步伐并不缓慢。从学术角度看，北京基因组研究所、中科院、基因组研究所、中国农业科学院等机构实力雄厚，BGI、BmK等一批从事基因测序的相关企业也在不断壮大。但在老师看来，基因组学所面临的挑战仍然不小，因为随着信息的快速发展，仪器和仪器的发展，基因组学所面临的挑战越来越大.

“面对海量的排序结果，数据深度挖掘和解释面临越来越严峻的挑战。如何在基因大数据时代充分利用这些数据资源，已成为新时期生物学研究的重要课题。”郑宏坤说。

陈德铭还指出，目前，数据的快速积累还没有得到有效的解释;高度异构数据的整合还处于初级阶段。样本侧的挑战直接威胁到数据质量。但他也表示，“这些挑战往往意味着机遇，大量未经整理的数据也为创新带来无限可能。”

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