生物科技為什么需要數據分析的力量

人類基因組計劃(Human Genome Project)，其目標是測定人類核苷酸序列，繪制人類的整個基因組圖譜。它始于1990年，到2003年達成目標。這項計劃使我們第一次能夠通過基因獲得寶貴的數據，比如進化模式、疾病及其治療、基因突變及其影響、人類學信息等等?，F在，強大的軟件和分析工具能在數小時內破譯整個基因組。數據分析迅速成為最重要的科學分支之一，能夠應用于生物科技行業。企業機構如果沒有足夠的資金來組建完備的數據科學團隊，也可以聘請外部專家來從事具體項目。

基因組學

DNA測序會產生大量數據，需要進行仔細分析。這些信息和由此得出的結論可以應用于各行各業，不管是醫療還是司法。它涉及到數據科學的很多方面：

存儲：第一步是DNA測序數據的存儲。如果我們要測定從細菌到人類的所有生物的基因組序列，那么我們必須利用強大的數據科學工具，來幫助我們存儲、追蹤和提取相關信息。

注釋：注釋是指為序列中的特定基因添加注解。自動化注釋工具必須能夠分辨和識別模式。

可視化：我們可以對DNA信息進行多層次、多維度的可視化處理。數據可視化工具通過各種各樣的布局形式，幫助我們了解這些數據，顯示其中的關聯，幫助我們輕松地找出問題。數據分析還有助于打造功能健全的DNA軟件，比如把縮放、平移和交互功能整合進軟件界面，以便于分析。更新的、具有創造性的可視化方法還在不斷涌現!

分析：數據分析軟件可以幫助我們從特定的基因序列和突變中，得出某些對醫療行業而言非常寶貴的結論。來自于數據分析的信息也可以用于研發靶向藥物和制定個性化治療方案。

DNA測序分析工具提供商Ilumina準備推出兩種新的測序儀器，能夠就基因提供更準確的洞見。

應用

生物科技行業的研究人員常常要和時間賽跑，但不幸的是，為了得到期望結果而進行的研究往往耗時數年。如果把數據分析應用于臨床試驗，不僅可以更加輕松地迅速識別錯誤來源，還能幫助建立預測模型，提供最佳參數的信息，得到期望的試驗結果。

數據建模可以幫助生物科技和制藥公司篩選藥物，根據計算機生成的反饋，選出最有效的藥物，然后對這些藥物展開進一步的臨床試驗。數據分析還有助于醫院監控和評估患者的病情進展和治療方案?；蚣夹g公司Genentech建立了一個數據庫，包含以前的癌癥患者診斷和治療記錄。如今，該數據庫幫助他們為正在接受治療的患者選擇有效的療法。醫療預測分析公司Predilytics收集了大約2.5億消費者的數據，就患者的需求提供洞見。

農業生物科技公司也能利用數據科學工具來識別表現最好、環境代價最低的作物，尤其是轉基因作物。

制藥行業的可用數據出現爆炸式增長。因此，把小規模臨床試驗映射到現實情境變得越來越困難。供他們使用的數據以各種各樣的格式呈現，而且常常存在噪音，因此科學家們必須利用軟件來處理原始數據，提供準確的解決方案。

大數據還可以幫助企業更加深入地了解市場，根據特定受眾的行為，制定適合他們的解決方案。在公司內部，數據分析有助于提高運營效率。

數據分析為企業提供了富有洞察力的信息，有助于他們識別瓶頸，克服挑戰，作出數據驅動的明確決策，從而改善企業的運營、流程和銷售，讓企業擁有更加光明的未來。