大数据和数据挖掘在科研领域正在风起云涌

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文 / 数据君

大数据和数据挖掘在科研领域正在风起云涌。

越来越多的设备带着更加精密的传感器，传回愈发难以驾驭的数据流，于是人们需要日益强大的分析能力。

在气象学、石油勘探和天文学等领域，数据量的井喷式增长对更高层次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。

2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意图。

数据源：海面高度数据来自美国航空航天局(NASA)的Topex/Poseidon卫星、Jason-1卫星，以及海形图任务/Jason-2卫星测高仪;重力数据来自NASA/德国航空航天中心的重力恢复及气候实验任务;表面风压数据来自NASA的QuikScat任务;海平面温度数据来自NASA/日本宇宙航空研究开发机构的先进微波扫描辐射计-地球观测系统;海冰浓度和速度数据来自被动微波辐射计;温度和咸度分布来自船载、系泊式测量仪器，以及国际Argo海洋观测系统。

这幅2005年6月至2007年12月海洋表面洋流的示意图集成了带有数值模型的卫星数据。

漩涡和窄洋流在海洋中传送热量和碳。海洋环流和气候评估项目提供了所有深度的洋流，但这里仅仅使用了表层洋流。

这些示意图用来测量海洋在全球碳循环中的作用，并监测地球系统的不同部分内部及之间的热量、水和化学交换。

在医学领域，2003年算是大数据涌现过程中的一个里程碑。那一年第一例人类基因组完成了测序。那次突破性的进展之后，数以千计人类、灵长类、老鼠和细菌的基因组扩充着人们所掌握的数据。

每个基因组上有几十亿个“字母”，计算时出现纰漏的危险，催生了生物信息学。

这一学科借助软件、硬件以及复杂算法之力，支撑着新的科学类型。

精神障碍通常是具体病例具体分析，但是一项对150万名病人病例的研究表明，相当多的病人患有超过同一种疾病。

芝加哥大学的西尔维奥·康特中心利用数据挖掘理解神经精神障碍的成因以及之间的关系。“好几个(研究)团队都在致力于这个问题的解决。”中心主任安德烈·柴斯基(Andrey Rzhetsky)说，“我们正试图把它们全部纳入模型，统一分析那些数据类型……寻找可能的环境因素。”

另一例生物信息学的应用来自美国国家癌症研究所。该所的苏珊·霍尔贝克(Susan Holbeck)在60种细胞系上测试了5000对美国食品和药品管理局批准的抗癌药品。

经过30万次试验之后，霍尔贝克说：“我们知道每种细胞系里面每一条基因的RNA表达水平。我们掌握了序列数据、蛋白质数据，以及微观RNA表达的数据。我们可以取用所有这些数据进行数据挖掘，看一看为什么一种细胞系对混合药剂有良好的反应，而另一种没有。我们可以抽取一对观察结果，开发出合适的靶向药品，并在临床测试。”

主题 |科研数据

插图 | 网络来源

作 者 介 绍

数据君：）

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