大数据文摘作品，转载需授权 选文：孙强 翻译整理：孙强, Dr Guo, 胡楠，汪霞 医疗服务从业者理应继续使用大数据分析策略将电子健康档案中的信息转换为临床可执行的洞见。 电子健康档案（EHRs）通
对于临床医生而言，我们能接触到的更多的其实是临床数据。目前关于数据分析有一个专门的术语叫做“数据科学”。今天就给大家介绍一个数据分析流程的网站，利用这个网站来简单的了解一下数据分析流程。
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，上午同步开放4个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会的上午大数据与生物医疗分论坛中，来自北京大学第三医院、微软等六位专家与教授，分享了大数据在生物医疗行业的实践和应用。 人工智
精准肿瘤学旨在根据患者癌症的独特生物学特性定制治疗方案，而支持精准肿瘤学的是体细胞驱动突变，这是癌症生物学的基础。癌症基因组测序被视为指导癌症治疗的前提。成本的下降使全基因组测序（WGS）成为一种具有潜在吸引力的主张。
在信息时代，数据已经成为了最重要的资产之一。随着数据采集和存储技术的不断发展，数据分析和挖掘也变得越来越重要。而对于数据分析人员而言，一款强大且易用的数据分析工具是非常关键的。Minitab软件作为一款常用的数据分析软件，被广泛地应用于企业和学术研究中。本文将从软件的基本功能和使用方法入手，详细介绍Minitab软件在数据分析中的应用。
Prism是一款功能强大且易于使用的统计分析软件，它由美国的GraphPad Software公司开发出来。Prism主要面向生物医学研究领域，致力于为科学家和医学研究人员提供高效、准确、可靠的数据分析和图表绘制工具。
在之前关于列线图的文章中，我们介绍了利用列线图来可视化预后模型，同时也提到了模型性能的几种评估方式，校准度以及校准曲线就是其中一种方式。
这几年生物信息学（Bioinformatics，下文简称生信）的迅猛发展席卷科研领域，越来越多的科研工作者认识到生物信息的重要性，部分实验室甚至开出高价招聘专职的生物信息分析人员。越来越多的研究生为了老板的需求或者自己的发展，也开始了解和尝试学习生物信息。为此，各种“鱼龙混杂“的培训班曾出不穷，但是，扪心自问，真正能够带你进入这个领域的恐怕少之又少。
<数据猿导读> 自2015年下半年以来，关于仿制药一致性评价相关政策密集出台，关于仿制药的质量问题已经成为当前需要立即解决的问题。在TEVA，工程师通过使用JMP在QbD(质量源于设计)和产品质量保证
本项目案例由帆软投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
数据分析我们一般希望是从fastq的测序数据文件开始，但是因为并不是常规肿瘤外显子，所以使用agilent的v6不管用，很多流程都需要其panel对应的个性化的bed文件。但是找那些公司索取的时候，居然说是保密的？？？
2019年11月14日，北京大学白凡研究员团队与广州医科大学附属广州市妇女儿童医疗中心儿科研究所张玉霞研究员，国家临床重点专科儿科消化团队（杨敏、耿岚岚及龚四堂主任医师）合作在《Cell》以长文形式发表了题为“Mucosal profiling of pediatric-onset colitis and IBD reveals common pathogenic and therapeutic pathways”的研究论文，报道了这一儿童疾病研究领域的重大进展。
这是由全球健康药物研发中心(GHDDI)发起的关于COVID-19/SARS/MERS药物发现社区公共信息共享门户和数据存储库。GHDDI和清华大学药学院联合启动了一系列关于理解和开发COVID-19候选新药的项目，以发挥在基础研究、转化科学和药物发现方面的优势。与此同时，他们为所有开发COVID-19新疗法的研究人员免费提供他们的药物开发信息和资源。整个网站可以分为以下四个部分：
Answer ALS 是患者来源的诱导多能干 （iPS） 细胞系、来自 iPS 神经元的多组学数据以及来自 1，000 多名 ALS 患者的纵向临床和智能手机数据的生物学和临床资源。该资源提供人群水平的生物学和临床数据，可用于识别肌萎缩侧索硬化症（ALS）的临床-分子-生化亚型。采用基于智能手机的独特系统来收集深入的临床数据，包括精细运动活动、言语、呼吸和语言学/认知。
用一个比喻来说，它就像一把钥匙，能够开启细胞内部世界的大门，让我们得以窥见细胞如何通过蛋白质的相互作用来执行生命活动。
不知不觉，CDA协会的活动都火到美帝了！来听听来自两位美国的专家是怎么看待数据分析应用的吧。 日前，CDA协会会员们在波士顿举办了一期沙龙活动，邀请来自Pfizer Inc.（辉瑞公司）和Verisk
药物基因组学通过确定与药物个体反应相关的个体特异性遗传因素，已被有效地用于研究药物不良反应。此前《Pharmacogenomics & Personalized Medicine》发表了题为“Review on Databases and Bioinformatic Approaches on Pharmacogenomics of Adverse Drug Reactions”的综述文章，总结了药物不良反应研究的技术、数据库、数据分析方法等，还探讨了临床应用建议。
摘要：2011年IBM发布了一款叫"沃森"的超级医生助手，数以千万G的医学资料被"灌"进了"沃森"的大脑，包括病人的临床表现、实验室检查、治疗方案等，能够为医生提供很好的疾病诊断及治疗决策支持。"沃森"的工作过程实际上是一个完整的大数据分析过程，是医疗健康大数据的成功应用。自然语言理解、找到证据、判断，是"沃森"所具备的的三大能力，这种"认知计算"能力让"沃森"在当前的大数据浪潮中大有用武之地。 "沃森"从不同的信息来源采集数据并且提炼，给医院，或者是医师、医生提供医疗采购方面的建议和咨询意见。在美国德克萨
【新智元导读】Final Frontier 医疗设备获得高通赞助的XPRIZE大奖，其获奖设备有一个基于人工智能的引擎--DxtER，通过将临床急诊医学的学习与实际患者的数据分析结合起来，学习诊断医疗状况。这一小巧的设备可以让我们在家进行监控健康、诊断疾病。 Final Frontier医疗设备被宣称为表现最好的团队，并获得了250万美元的奖金，Dynamical Biomarkers集团以第二名成绩获得了100万美元。两个团队都超越了用户体验的竞争要求，几乎满足了对13种疾病状态诊断的、有挑战性的标准，并
建院至今已有100余年的历史，现已发展成为集医疗、科研、教学为一体的某家三级甲等综合医院，通过BI，基于医院的HIS系统为数据源，分别从运营管理、药品管理、病例管理、人员管理、患者全流程追踪等多个主题展开数据分析，完成了一系列的数据分析报告。
这篇综述文章《Bioinformatics Methods for Mass Spectrometry-Based Proteomics Data Analysis》由Chen Chen等人撰写，发表在《International Journal of Molecular Sciences》上，主要讨论了基于质谱（MS）的蛋白质组学数据分析中的生物信息学方法。不过这个综述里面的蛋白质组学数据分析的上下游划分方式我不是很认可，我认为的：
这篇文章中的这些引文，详细阐述了GLISTRboost工具的由来与应用，正是这项技术将影像学灰度值与基因的突变信息联系到了一起，也正是这项技术极有可能成为改善GBM诊疗过程的关键技术。
显示的主要结果是一个可视化各个组学信息的热图上。其中最上面的是对于每个信息的注释信息。下面的是具体的结果信息。结果信息包括
之前经常和临床试验数据打交道，无论是来自手动录入的数据还是取自数据库的数据，在完成数据获取这一步后，感觉有80%甚至90%的时间和精力会用在做数据清洗（data cleaning）这一环节，即“增”“删”“查”“改”，通过data cleaning要让我们的数据成为可以进入模型的状态，也是就是清洁的数据（tidy data/clean data），过不了这一关，后面的建模就无法实现。
人工智能技术是当今医疗问题的一项新兴解决方案，比如医学成像，临床决策支持，药品等等。显然，将人工智能应用于医学具有重要价值。目前我国的医疗环境存在很大的挑战，由于病症的繁多复杂，有很多从未见过的疑难杂症。在这种情况下，数据分析能否改变医疗系统？如何加强医疗保健防止病例的产生？医疗行业应如何保持人工智能方面的优势？ 数据分析如何改变医疗保健系统？ 大数据分析正在彻底改变商业模式。自动数据库使企业能够更高效地执行日常任务。而且，商业部门并不是从数据分析中受益的唯一领域。其影响是广泛的，并且正在医疗保健行业的许多
癌症图像档案 （The Cancer Imaging Archive，TCIA）是一项可以de-identify和托管可供公众下载的大量癌症医学图像的服务。
生物信息数据分析教程视频——13-3种R包(DESeq2、edgeR和limma)进行RNAseq的差异表达分析与比较
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
斯坦福医学正在建立一个新的数据平台，为我们的学术研究团体做更好的临床数据科学。 医院拥有大量的病人数据，研究人员已经证明了重用这些数据和人工智能方法的能力，以获得新颖的见解，支持病人护理，并提高护理质量。 但是，当前使用的传统数据仓库和诚实代理方法是不可伸缩的。 我们正在建立一个新的安全的大数据平台，旨在减少访问和分析数据的时间。 在这个平台上，数据是匿名的，以保护病人的数据隐私，并提供准备机构审查委员会(IRB)提交。 此外，数据是标准化的，这样在斯坦福做的分析可以在其他地方复制使用相同的分析代码和临床概念。 最后，分析数据仓库集成了一个安全的数据科学计算设备，以支持大规模的数据分析。 这个生态系统旨在将现代数据科学界带入一个安全和协作的大数据分析环境中，以实现更大、更好和更快的科学。
生物信息学工具可以用于跟踪基因编辑技术中靶和脱靶事件。现有工具在速度、可拓展性上存在限制，尤其是在 WGS数据分析方面。因此，研究者开发了一种名为CRISPR-detector的综合性工具。该工具是一套基于 Web 且可本地部署的基因编辑序列分析流程。核心分析模块基于Sentieon软件的TNscope 模块并设计了额外的注释和可视化模块。CRISPR-detector提供优化的可拓展性，另外由于基于单倍型变异调用，因此准确性更高。此外，该工具还提供结构变异调用、突变的功能和临床注释。
De Novo Software自1998年以来一直在开发流式细胞仪数据分析解决方案。在过去的20多年中，FCS Express已成为世界知名的强大且易于使用的数据分析应用程序。
生信云（计算）作为生物信息学发展的产物，它在生物信息学整个学科发展中起到了举足轻重的作用。生物信息学领域科研人员日常进行的数据分析工作已经和生信云紧紧联系在一起。在可以预见的几十年内，生信云将会成为云计算领域中消耗资源最多、影响力最大的方向之一。
GraphPad Prism是一款专业的生物医学科学数据分析和绘图软件，主要用于数据分析、绘图和统计分析等方面。它被广泛应用于生物医学研究、临床试验、药物开发和基础科学研究等领域。GraphPad Prism提供了广泛的分析工具和绘图功能，包括各种统计分析、曲线拟合、回归分析、生存分析、多变量分析等工具，可以帮助用户更好地了解数据的特性和规律。
在临床上，经常会碰到两组间比较疗效，或者想知道两组之间的统计学指标有没有统计学差异。 在整理好数据后，需要借助统计软件去计算统计学参数，譬如卡方值，t值，f值，但是在进行统计分析时候，往往会有各种条件限制。
在早期，大部分医疗相关数据以纸质形式存在，而非电子数据存储，如正式医疗记录、费用记录、护士和医生书写的病例记录、处方药记录、X光记录、磁共振成像（MRI）记录、CT图像记录等。随着强大的数据存储、计算平台和移动互联网的发展，医疗数据的爆炸式增长和快速的电子数字化成为趋势。上述医疗数据在不同程度上转化为数字。移动互联网、大数据、云计算等领域的技术与医疗领域的跨境整合。新兴的技术和新的服务模式迅速到医疗的各个方面，使人们的医疗方式发生了重大变化。为我国医疗事业带来了新的发展机遇。
我按照上面文章思路，写了TCGA数据分析部分的代码，当然模拟的数据不是文章的肿瘤数据，数据是TCGA-STAD转录组和临床的数据，分析的基因是我随便找的基因，所以结果没有那么好，只是一个处理流程而已，根据自己研究方向订呗。
编者按： 作者： 陈漪伊，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，生物统计助理教授。 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说，90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西，因此这是一篇扫盲贴，但是仅供专业人士。文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本，以及需要的专业人
本文的临床数据的生存分析，并没有使用TCGA数据库里面的病人信息，而是自己收集病人样本，记录其临床信息，随访时间等等。还采用IHC等病理技术手段来量化感兴趣的基因的表达量情况，最后全部使用自己的数据做出来了下面的生存分析曲线。
Prism软件是一款非常出色的科学和工程数据分析软件，其具有许多独特的功能，能够帮助用户更快、更准确地进行数据处理和分析。本篇文章将使用举例法，详细介绍Prism软件的五个独特功能，并给出实际案例来说明它们的应用。
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者 | Jennifer Bresnick 翻译 | 孙璐畅 校对 | 任然 当前有许多方法来定义医疗大数据分析。究其核心,“大数据分析“是指结合两组或多组早先不同的信息数据，通过对比和分析新的拓展数据库，以产生新的洞悉。 不过，这种形式倒是与医疗业的定义扯不上多大关系。由于先行者已将保健信息变成临床商业资产，大数据医疗其实是EHR（电子健康病历）与HIE（健康信息交换）的结合。可穿戴式及智能手机等监测仪器不断产
最近有很多小密圈的朋友问我，到底数据分析是怎么做才能做到全面和深入呢？恰好，昨天也看到一个做电商的小朋友，在做电商分析的时候，所操作的基本上就是对各个数据指标建立分析图就完成了分析，然而这是极其不全面的，甚至是错误的分析。因此这篇文章就是简单以一个案例来说明数据分析和挖掘的基本流量和思路。
2022年8月23日，IDC发布《中国医疗大数据解决方案市场份额》报告。 医疗大数据系统从最初支持临床科研，逐步拓展出更多支持临床工作的应用，如支持电子病历应用评级和医院信息互联互通测评、基于大数据分析和挖掘开发临床决策支持系统、基于大数据开展医院运营管理决策等。 医疗大数据仍在多个方面展开探索与拓展，大数据系统正在成为提升医院核心临床系统（HIS）和电子病历（EMR）功能与作用的技术平台，也成为支撑医疗人工智能、互联网医疗、临床试验以及医院运营和医院高质量发展等领域的技术平台，成为医疗信息化向医疗智能化升
近几日疫苗事件不断发酵，人心惶惶。但是今天云小编却带来一个振奋人心的好消息：癌症不再无药可救！这次出马的不是医疗行业而是科技业人士，希望通过大数据给癌症治疗方式带来重大突破。
近日，美国食品药品监督管理局逐步向社会开放医疗和健康大数据的新闻引起巨大关注。美国当地时间6月2日，FDA的公共数据开放项目OpenFDA(open.fda.gov)正式上线。其先导项目开放了“300万份药物不良反应报告”的数据。这些数据是2004至2013年间被提交给FDA的药物不良反应和医疗过失记录。在OpenFDA项目之前，这些数据虽也可获得但难以应用。而OpenFDA则提供了开放的应用程序接口(API)、原始数据下载、技术文档和应用实例，甚至还为重要的公共数据集建立开发者社区。 美国公布医疗和健康
其实销售并不是大家想的那样，在路边向陌生人推销东西，互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析，进行用户画像，从而有针对性的拜访，很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。
大数据文摘作品，转载请后台申请授权 作者 陈荣 翻译／整理 孙强 ◆ ◆ ◆ 背景 近期，随着癌症基础研究的不断进步，癌症诊断技术的日新月异，以及更多针对性治疗手段的增加，个性化治疗突飞猛进，为治愈癌症提供了最好的保障。 ◆ ◆ ◆ 方法 我们通过综合的基因组数据分析，来精确预测每个肿瘤的复杂性，从而开发出适合临床环境的个性化癌症治疗（PCT）手段。我们用冷冻的正常样本和肿瘤样本进行全外显子基因组测序（WES， 译者注：测所有表达基因的序列）和基于基因芯片的单核苷酸多态性分析(SNPProfiling
Prism是由美国GraphPad公司开发的一款数据分析软件，于1985年推出并迅速流行。它主要用于医学研究、生物学、环境科学、金融等领域。Prism具有简单易用、快捷高效、功能强大等特点，被广泛应用于各个领域。
但不可能人人都有时间和精力系统性学习咱们生物信息学，Hiplot项目为这些无法抽空学习R语言的小伙伴提供了一个解决方案！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
