生物数据挖掘

该课件介绍了生物信息学中数据挖掘的技术和应用。

生物医学数据挖掘之回归分析 上海交通大学医学院计算机应用教研室 龚著琳 回归分析作为一种统计学方法，在生物医学数据挖掘中发挥着至关重要的作用。通过建立自变量（例如基因表达水平、患者特征）和因变量（例如疾病风险、治疗效果）之间的数学关系，回归分析能够帮助我们： 识别预测疾病风险的关键因素： 通过分析大量患者数据，回归模型可以识别出与疾病发生发展密切相关的生物标志物和临床指标，从而为疾病的早期诊断和风险评估提供依据。 预测治疗效果和预后： 回归分析可以帮助我们了解不同治疗方案对患者预后的影响，并根据患者的个体特征预测其对特定治疗的反应，从而实现精准医疗的目标。 揭示生物学机制： 通过分析基因表达、蛋白质组学等数据，回归模型可以揭示基因与疾病、药物与靶点之间的复杂关系，为进一步的生物学研究提供线索。 在生物医学数据挖掘领域，常用的回归分析方法包括： 线性回归： 适用于自变量和因变量之间存在线性关系的情况，可以用于预测连续型变量，例如血压、血糖等。 逻辑回归： 适用于预测二元变量，例如疾病发生与否、治疗成功与否等。 Cox回归： 适用于分析生存数据，例如患者生存时间、肿瘤复发时间等，可以评估不同因素对生存率的影响。 随着生物医学数据的爆炸式增长，回归分析在该领域的应用将会越来越广泛，并为疾病的诊断、治疗和预防提供更加精准和个性化的解决方案。

生物序列聚类研究在数据挖掘技术的指导下取得了重要进展。

博士论文探讨了数据挖掘技术在文本分类和生物信息学中的应用。

libfnl :trade_mark: 是一个 API 和 CLI，它提供了一组易于使用的工具来促进数据和文本挖掘。该库仅适用于 Python 3，特别适合挖掘生物医学/科学文本，但也可用于其他情况。它是基因名称存储库守护程序、PubMed 镜像工具集合和文档存储库的补充部分。 该库包含以下软件包： fnl.nlp: 用于分析文本的工具（标记化、PoS 标记、短语组块、实体检测）；用于对句子进行分段并将文本映射到字典条目的模块，包括 的 Python 包装器、 的 Python 包装器以及语料库的处理程序；此外，通过 的包装器，最大熵分类器也可用。 fnl.stat: 评估评分者间 Kappa 得分的模块和开发基于文本分类器的模块 fnl.text: 包装器以处理文本数据（字符串、标记、句段、注释等）

针对生物信息网络中的数据挖掘问题，如算法精度低、运行速度慢和内存占用大，提出一种基于关联规则映射的优化算法。该算法利用网络数据集之间的关联映射关系，确定数据集的关联规则，并引入挖掘因子和相对误差以提高算法精度。同时，根据多维子空间中数据集的关联程度进行区分，有效挖掘不同数据集。实验结果显示，优化后的算法在提高挖掘精度、减少内存占用和提升计算速度方面具有显著优势。

本书籍以中文详细介绍了Biopython库在生物信息学数据分析中的应用。内容涵盖序列分析、结构分析、数据库访问等方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者掌握利用Biopython进行生物信息数据处理和分析的方法。

BiSiDat 提供丰富的生物信号记录功能，支持心电图（ECG）、脑电图（EEG）和语音信号等。它还具备数据存储、数据挖掘和分析功能，涵盖心率变异性 (HRV)、QT 间期、RR 间期和 ST 段等指标。 该应用程序基于 Java 开发，可在各种设备上运行，并支持桌面或客户端-服务器两种运行模式。

生物信号和生物医学图像处理第五章代码

Ode是一种生物建模DSL，用于描述由ODE、SDE和SSA React组成的空间同质数学生物模型。它由模块化建模语言和使用LLVM编译器框架的高性能仿真后端组成。这项工作是在牛津大学计算机科学系的计算生物学研究小组内进行的，研究软件工程实践在数学生物建模领域的应用，最初的重点是心脏电生理模型。也可以从本网站下载由这项工作产生的随附的D.Phil论文。多篇支持这项工作的论文已发表。