生物文献数据信息的挖掘 生物文献数据信息的挖掘 文献挖掘（data mining）又叫文字挖掘、文字探勘，一般是指通过对网络等现有资源平台进行检索、挖掘，从中发现高质量的信息并为所需内容进行验证补充的过程。从而实现信息的整合、生物数据的自动标注、与其他高通量数据的结合、知识的结构化表示和人机界面和智能查询等等。 随着现代生物学技术的飞速发展，生物数据正以超乎寻常的速度增长。与此同时，生物医学文献也正在以爆炸式的速度增长着。大量的文献既给获取相关信息带来了机会，但同时也带来了从海量数据文献中定位有效信息的困难。因此，将文献数据挖掘技术应用到生物信息学实验数据的解释中，是解决生物学人员对实验室聚类分析数据解释上的难题的有效途径之一。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。该技术通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些衍生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中），产生结构化数据，并最终
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和解释输出。 然而，目前生物文献挖掘的困难还普遍存在。如基因/蛋白质名称识别的困难，即一个基因可能有多个名称、同一个名称可能指多个基因/蛋白，命名的
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不能实现标准化；基因/蛋白功能相互关系的困难，即定义限制性词集和复杂的自然语言处理；此外，在结果的可视化方面仍有待进步。（版权所有 盗用必究） 文献挖掘的主要实现方法 文献挖掘最主要的目标是发现的特定领域基因之间的关联，利用自动化方法对生物医学文献中的大量可用知识进行开发，文献挖掘不仅可以发现和统计特定疾病与某些基因的关系，甚至可以通过统计学方法对疾病和基因的关系进行预测。 其中，最常用的方法是基于共现的方法，即寻找出现在同一个文本单位（通常是一个句子，但有时也会拓展到一个摘要）中的概念，并设定它们之间的关系。即首先是要在官方的文章中准确寻找基因的代号、名称和一些常用的别名；接下来进行基因名称的匹配，通过Hash表和正则表达式寻找数据库中相同或近似的内容；然后进行基因关联度的度量，最终得出关联平衡因子。根据得出的量化指标进行基因关联的推理，设计出可传递性和最短路；也可以通过最小生成树算法来实现聚类水平上的发现；当然可视化的Graphviz和MDS也是方法之一。 疾病与基因的关系是目前分子生物学以及生物信息学最为关注的领域之一，而大量已发表的文献
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等有用信息需要生物科学人员在实验之前进行学习和统计，而这一步骤的进行则依赖于文献挖掘人员的实施。那么今后，为了使该技术得到更加广泛和良好的应用，文献挖掘应该实现更准确的名称识别，实现予以分析和词频统计的结合（得出基因关联的具体含义，如激活/抑制/并列），实现文献挖掘和基因芯片数据的结合。（版权所有 盗用必究） 基于TCGA数据库的生物信息学分析 Cancer Genome Atlas（TCGA）和International Cancer Consortium(ICGC)是目前国际上最大的两个癌症基因信息检索数据库，共收集了43种癌症的超过13万个
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数据，此外还涉及到相关癌症基因的mRNA/microRNA表达谱、拷贝数变异、突变等大量的生物信息学数据。很多人在面对如此庞大详细的数据资料时往往无从下手，那么，合理高效地进行的生物信息学分析就成为能否快人一步的关键。 目前，围绕TCGA数据库进行拓展研究已经有很多重量级的文章出现，由此可见对于该领域的研究显得愈发重要。然而，很多高校甚至科研单位中，从事生物信息数据分析的人员非常有限，往往需要借助其他计算机学科的人员，这种跨学科的合作让很多相关研究进展缓慢。针对此种情况，很多较为专业的生物技术公司为了满足客户对于此部分的业务的需求，团队专门的研发人员已经实现了开发并充分利用TCGA数据库中的资源及进行相关分析。目前许多研究整合不同层面的数据挖掘疾病中出现异常的调节机制。首先制定研究目标，然后从TCGA 数据库下载数据获得基因拷贝数数据、基因表达谱和甲基化的数据，接下来进行质量控制和样本筛选，最后批量修正数据并应用R软件DE1(“CNAmet”)进行整合分析，得出疾病状态下的基因异常表达调节记住和协同作用的信号通路。 生物信息学是一个新兴的交叉领域，目前随着生物技术的不断发展，各类信息数据平台的不断完善，对该领域的研究使得生物信息数据分析逐渐分化出来，需要越来越多的专业化人才实现技术支撑，未来的前景趋势大好。（版权所有 盗用必究）
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