生物医学数据挖掘
生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
生物医学的数据挖掘与分析研究
生物医学的数据挖掘与分析研究数据挖掘和分析已经成为生物医学研究领域中的重要分支。
它们可以帮助研究人员从大量的生物医学数据中寻找有用的信息，以便于更好地理解生物体的基础结构和功能，探索疾病的发生和治疗策略等。
1. 生物医学的数据挖掘应用生物医学的数据挖掘应用包括序列分析、结构预测、药物设计、分子模拟、病例分析等。
其中，序列分析是最常用的一种。
在序列分析中，数据挖掘技术可以从DNA、RNA、蛋白质等序列中挖掘出基因相关的信息，如基因结构、功能、调控等。
结构预测则可以在确定生物体分子结构的基础上预测它们的功能和相互作用。
药物设计和分子模拟是生物医学研究中的热门领域。
药物设计可以利用数据挖掘技术从巨大的小分子数据库中筛选出具有治疗潜力的分子。
分子模拟则可以基于分子结构和化学属性模拟分子之间的相互作用，为药物设计提供依据。
病例分析则是针对疾病的治疗和诊断提供支持的方法，它可以利用生物医学数据中包含的丰富信息，如病历、化验、影像等，找出与疾病相关的关键特征和规律，从而提供一些有指导性的治疗和诊断信息。
2. 数据挖掘技术在生物医学研究中的应用生物医学数据通常具有高维度和复杂性，因此，为了挖掘出其中的有价值信息，需要使用一些高级的数据挖掘技术。
在生物医学研究中，分类和聚类是两种最常用的技术，它们可以帮助研究人员对不同类型的生物数据进行分类和分组，以发现不同类型之间的异同。
分类技术可以将数据分为不同的类别，并对每一类别赋予其对应的标签，以便于更好地识别和管理生物数据。
K近邻、支持向量机、人工神经网络等是常用的分类方法。
聚类技术可以将数据分为不同的群组，每个群组的数据都具有相似的特征和规律。
聚类技术包括层次聚类、K均值聚类、密度聚类等，可以帮助研究人员发现生物数据中的模式和关联规律。
此外，关联规则挖掘和特征选择也是生物医学研究中常用的挖掘技术。
关联规则挖掘可以发掘生物数据中的变量间的相互关联，例如基因之间的互动等。
生物医学中的数据挖掘技术
生物医学中的数据挖掘技术随着计算机科学技术的不断发展，大型数据集的处理和分析已经成为一个非常热门的话题。
生物医学领域也不例外——现在，越来越多的人开始使用数据挖掘技术来揭示生物医学领域中的隐含规律和信息，从而更好地理解和治疗疾病。
数据挖掘技术是指使用不同算法和数据处理方法，自动地从庞大的数据集中提取隐藏在其中的模式、关系和异常。
在生物医学领域中，这种技术可以被用来探索各种复杂的生物医学数据，例如基因序列、蛋白质结构、生物医学影像、临床数据等等。
下面，我们将看看一些重要的数据挖掘技术，以及它们如何应用于生物医学领域。
1. 聚类分析聚类分析是指将数据集中的对象分成相似的组，以便更好地理解它们之间的关系。
在生物医学领域中，聚类分析可以被用来帮助研究人员发现和分类基因和蛋白质，以及比较不同病患和健康样本之间的差异。
例如，聚类分析可以被用来分析肿瘤细胞的基因表达，以帮助医生选择最佳的治疗方案。
聚类分析也可以被用来研究蛋白质的结构和功能。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现两个或多个物品之间的关系。
在生物医学领域中，关联规则挖掘可以被用来发现基因之间的相互作用和通路等信息。
例如，关联规则挖掘可以被用来研究两个基因之间的相互作用，以帮助医生治疗药物相关的副作用。
关联规则挖掘还可以被用来发现基因表达和临床特征之间的关系，以帮助医生制定个性化的治疗方案。
3. 机器学习机器学习是指用计算机算法自动从数据中学习，并且提高自己的性能。
在生物医学领域中，机器学习可以被用来发现基因和蛋白质之间的关系，以及预测患者的健康状况和药物反应等信息。
例如，机器学习可以被用来预测患者的疾病风险和潜在药物反应，以帮助医生更好地治疗患者。
机器学习还可以被用来帮助研究人员发现基因和蛋白质之间的复杂关系，以便更好地理解和研究这些生物分子。
4. 神经网络神经网络是指由多层神经元组成的计算机系统，可以自动学习复杂的数据关系。
在生物医学领域中，神经网络可以被用来发现在疾病诊断和治疗方面的新发现。
生物医学数据挖掘技术的应用前景
生物医学数据挖掘技术的应用前景在当今科技飞速发展的时代，生物医学领域正经历着前所未有的变革。
其中，生物医学数据挖掘技术作为一项关键的创新手段，正逐渐展现出广阔的应用前景，为医学研究、临床实践以及医疗保健体系带来深刻的影响。
生物医学数据的规模和复杂性在近年来呈爆炸式增长。
从基因测序数据到电子病历，从医学影像到生物传感器采集的信息，海量的数据不断涌现。
然而，这些数据如果只是简单地存储，而不进行深入的分析和挖掘，就如同深埋在地下的宝藏，无法发挥其应有的价值。
生物医学数据挖掘技术的出现，就像是一把神奇的钥匙，能够打开这座宝藏的大门，让我们从中获取宝贵的知识和见解。
在疾病诊断方面，生物医学数据挖掘技术具有巨大的潜力。
通过对大量患者的病历数据、症状表现、实验室检查结果以及影像学特征等进行综合分析，我们可以发现疾病的潜在模式和规律。
例如，对于某些早期症状不明显的疾病，如癌症，数据挖掘技术可以帮助医生从看似无关的症状和指标中找到隐藏的线索，从而实现早期诊断。
这不仅能够提高患者的治愈率，还能大大降低治疗成本和患者的痛苦。
在药物研发领域，生物医学数据挖掘技术也发挥着重要作用。
传统的药物研发过程漫长且成本高昂，成功率却相对较低。
而利用数据挖掘技术，我们可以对大量的药物分子结构、药理作用、临床试验数据等进行分析，预测药物的疗效和潜在的副作用。
这有助于优化药物研发的流程，提高研发效率，更快地为患者提供安全有效的治疗药物。
此外，生物医学数据挖掘技术在个性化医疗方面也具有广阔的应用前景。
每个人的基因、生理特征和生活方式都有所不同，因此对疾病的易感性和对治疗的反应也存在差异。
通过对个体的基因数据、健康档案以及生活习惯等信息进行挖掘和分析，医生可以为患者制定更加精准的治疗方案，实现“量体裁衣”式的医疗服务。
比如，根据患者的基因特征来选择最适合的药物和治疗剂量，避免不必要的药物副作用，提高治疗效果。
在公共卫生领域，生物医学数据挖掘技术同样不可或缺。
生物医学数据挖掘-分类
例 ：P62 例4.5
计算学习样本集的熵：
Inf o( D)
9 14
log
2
(9) 14
5 14
log
2
(5) 14
0.940
计算特征属性的信息增益：
Infoage (D)
5 14
(
2 5
log 2
2 5
3 5
log 2
3) 5
4 14
(
4 4
log 2
4 40 4ຫໍສະໝຸດ log 20) 4
5 3 32 2
信息增益公式，P62 式4.10~12
类别Ci的熵
Info ( D)
m i 1
| Ci |D
| |
log
2
| Ci |D
| |
特征属性A的信息增益
InfoA (D)
v j 1
| Dj |D
| |
Inf
o(
D
j
)
Gain(A) Info(D) Info A (D)
18
二、分类的方法
❖ 决策树分类器
对数据敏感 表达知识的形式直观、易于理解 不同节点的选择，结果有差别 软件可实现繁复的计算（如信息增益）
25
二、分类的方法
❖ 基于统计的分类器（朴素贝叶斯分类器）
需满足某些条件，即朴素假设：属性独立 属性是分类型
计算条件概率，式4.14 属性是连续型
计算高斯密度函数，式4.15
26
二、分类的方法
15
❖ 决策树分类器
树结构 内部节点：属性 分支 叶结点：所属分类
❖ 决策树的生成过程
树的建构 树剪枝
二、分类的方法
数据挖掘与生物信息学
数据挖掘与生物信息学数据挖掘和生物信息学是当今科学领域中相当热门的话题之一。
两者联系密切，互相促进，对于人类的生命科学和健康科学的发展有很大的贡献。
数据挖掘是一种从大量的数据中提取有价值信息的技术。
它可以帮助我们分析海量数据，发现其中潜在的模式和规律，进而进行预测和决策。
而生物信息学则是借助计算机技术，对生物领域的大量数据进行处理、分析和研究，提高生物研究的效率和深度。
在生物信息学领域，数据挖掘广泛地应用于基因工程、蛋白质结构预测、药物发现、生物计算等各个方面。
在基因工程领域，数据挖掘可以帮助科学家分析基因序列数据，预测基因功能，并发现其中的突变或变异。
在蛋白质结构预测方面，数据挖掘可以帮助科学家提高蛋白质结构预测的准确性和速度。
在药物发现领域，数据挖掘可以帮助科学家筛选出与疾病相关的化合物。
生物信息学和数据挖掘的应用还包括了对生物系统运作机理的理解和预测，这可以帮助我们更好地理解生命，从而开发新的药物和医疗技术。
例如，通过对基因组、蛋白质组、蛋白质-蛋白质交互作用等方面的大量数据进行分析，可以深入了解生物分子之间的相互作用及其对生命活动的影响。
同时，这些研究也可以为疾病的预防、诊断和治疗提供有力证据。
在生物信息学和数据挖掘领域，有很多重要的技术和工具被广泛应用。
例如，基于基因组的计算，包括基因组组装、基因预测、基因注释等是生物信息学中的重要技术。
同时，BLAST、SWISS-Prot、KEGG等数据库和工具也被广泛应用于生物信息学领域。
在数据挖掘方面，有机器学习、决策树、神经网络、遗传算法等技术，它们被广泛应用于生物数据的分类、聚类、预测和结构分析。
总之，生物信息学和数据挖掘是生物医学研究中不可或缺的一部分。
两者相互依存，互相促进，对于推动生物科学的进步和改善人类的健康状况发挥着重要的作用。
我们相信，在不久的将来，生物信息学和数据挖掘的应用会变得更加广泛，更加深入，为社会带来更大的贡献。
生物医学信息学中的模型建立与数据挖掘
生物医学信息学中的模型建立与数据挖掘生物医学信息学是一门将计算机科学、数学、统计学和生物学等学科的知识应用于医学研究中的交叉学科。
它通过对大量生物医学数据进行收集、分析、建模和可视化，并将这些数据应用于生物医学研究和临床实践，从而加速疾病的诊断和治疗。
在生物医学信息学中，模型建立和数据挖掘技术具有重要意义。
生物医学信息学中的模型建立是指基于已有的数据或知识，建立一个可以描述这些数据或知识的数学模型。
在模型建立的过程中，常常需要利用统计学方法和机器学习等技术，从数据中提取特征，确定影响因素，建立数学描述式，并对模型进行评估。
经过这些步骤，建立出来的模型就可以用于对未知数据进行预测和探索。
数据挖掘是生物医学信息学中另一个重要的技术，它是从大量的数据中寻找关联规则、异常值、分类模式、聚类等现象的过程。
通过数据挖掘，可以从海量的数据中抽取出有意义的信息，为科学研究和临床实践提供参考。
例如，在医学影像诊断领域，通过对多种影像特征进行分析和建模，可以建立出识别、分级某些疾病的模型。
在基因组学中，分析大量基因表达数据可以找到与某些疾病相关的基因，从而为治疗提供靶点。
在神经科学中，对大量的脑部影像数据进行挖掘可以发现不同认知功能区域的空间结构和功能联结，加深对人类认知机制的理解。
然而，生物医学信息学中的模型建立和数据挖掘也存在不足，如数据质量不高、模型选择不当、结果解释不清等问题。
因此，我们需要不断完善技术手段，提高算法的准确性和可靠性。
此外，还要加强生物医学信息学教育的普及和推广，培养更多的生物医学信息学专家和技术人员，为生物医学研究和临床实践提供更好的支持。
总之，生物医学信息学中的模型建立和数据挖掘技术是推动生物医学研究和临床实践发展的重要动力。
它不仅可以加速疾病的诊断和治疗，还可以更好地理解生物医学现象的本质。
未来，我们相信这些技术将继续推动生物医学领域的发展。
生物大数据的挖掘与解析
生物大数据的挖掘与解析近年来，随着各种高通量技术的广泛应用，生物学研究数据的量和复杂性呈指数级增长，生物大数据已成为现代生物学研究中极为重要的资源。
了解生物大数据的挖掘和解析对于促进生物学领域的发展具有重要意义。
一、什么是生物大数据生物大数据是由生物学研究或多种生物学技术所产生的大量数据，包括基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、代谢组数据、表观组数据等。
这些数据存储在海量数据库中，如NCBI、Uniprot 等。
其中，基因组数据是最早被广泛研究的一类数据，是生物学领域中构建分子生物学模型的基础。
转录组数据则通过测定不同组织或细胞在不同的物理和化学条件下的表达谱，可以描述不同基因在不同物理或化学环境下的表达趋势。
代谢组数据则关注化合物的组成和代谢方式，越来越受到研究人员的关注。
表观组数据则提供了基因表达的调控信息。
这些数据组成并维护了我们现代生物学知识的基础。
二、生物大数据的挖掘与解析是指利用计算机等工具，对大规模生物学数据进行分析和探索，从中获得生物学知识和信息。
这是一项复杂、多学科和高成本的工作。
生物大数据的挖掘和解析需要涉及到统计学、计算机科学、信息工程学等多个领域的知识。
生物大数据的挖掘和分析需要几个主要步骤：1.数据整合和预处理数据整合和预处理是生物大数据分析的第一步。
由于生物学实验的数据来源较多，数据的结构和格式差异较大，需要进行整合和预处理才能转化为可用的数据格式。
这一步骤通常包括数据清理、标准化、归一化等处理。
2.生物学数据的分析与挖掘生物大数据的挖掘和解析主要包括生物学数据的分析与挖掘两个方面。
数据分析是通过方法学手段对生物学数据进行整体的描述、总结和统计分析；生物学数据挖掘则是利用计算机分析生物学数据中的模式、规律。
如聚类分析、差异分析、生物信息学算法、基于网络的分析等。
3.生物学数据的可视化生物学数据的可视化是将生物学数据用图像或图表的形式展示出来，使人们更直观地理解生物学数据。
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生物医学数据挖掘
从学习方法的角度看，有多种数学工具可用： 回归分析学统计学方法，人工神经网络，决策 树等
根据待解决问题的类型、要求，以及数据本身 的特点，确定最佳方法。
生物医学数据挖掘
数据挖掘技术
数据挖掘任务的完成需要相应的数据挖掘技术。目前 的数据挖掘算法主要来自3个领域：统计学、机器学 习（人工智能）和数据库。
d, Ntn
总计
a+b c+d
总计
a+c
b+d
特异性和生灵物医敏学数度据挖的掘 计算
a+b+c+d
1.4.3无指导学习的评价 无指导学习数据挖掘目标往往不清晰，但有评
价指导学习数据挖掘的一些原理，可沿用于评 价无指导学习的性能。例如：聚类。
生物医学数据挖掘
开源数据挖掘工具（平台）
Weka R Tanagra YALE KNIME Orange GGobi
化学成分
O2、CO2、Na+等 生物医学数据挖掘
1.2数据挖掘的应用及方法
1.2.1应用 1.（分类应用实例）乳腺疾病诊断 2.（回归应用实例）子宫颈癌患者存活率及其受各危险因
子影响模型 3.（时间序列分析应用实例）胰岛素依赖性糖尿病变化趋
势，变化周期
4.（预测应用实例）肾透析提高患者生存率 5.（聚类应用实例）流行病学因素对肺癌患者临床医学状
实际属于C1类 实际属于C2类 实际属于C3类
被分类归于C1类 被分类归于C2类 被分类归于C3类
C11
C12
C13
C21
C22
C23
C31
C32
C33
3类分类生物的医学混数淆据挖矩掘 阵
被分类归于阳性的 被分类归于阴
样本
性的样本
实际属于阳性 的样本
a, Ntp
b, Nfn
实际属于阴性 的样本
c, Nfp
Tanagra
强项是统计分析，提供了众多的 有参和无参的检验方法，但缺乏
高级的可视化能力
生物医学数据挖掘
提供图形化界面，提供了大量的运算符，
YALE 包括数据处理，变换，探索，建模，评
估等等环节。
生物医学数据挖掘
1.5数据挖掘的过程
数据挖掘软件 Intelligent Miner(IBM) Clementine(SPSS) Enterprise Miner(SAS) Microsoft SQL Server2005(Microsoft)
生物医学数据挖掘
1.明确分析目的 2.组织及预处理数据 3.探索性分析数据 4.实施数据挖掘方法，并以此分析数据 5.评价和比较各种方法的性能，确定最终的结
生物医学数据挖掘
生物医学数据挖掘
数据挖掘分类
挖掘任务
挖掘对象
挖掘方法
常用
聚类
分类
关联
生物医学数据挖掘
回归与序列
8
生物医学数据来源
人体生理信息的种类
形态 振动 压力 速度 流量 温度 生物电 生物磁 物理性质参数
身高、骨长、心脏、胃、肾等器官的几何形状、血管直径等 心音、肠鸣音、呼吸音、血管音等 血压、心内压、颅内压、胸腔内压、眼内压等 血流速度、排尿速度、神经传导速度等 血流量、呼吸流量、尿流量等 体表温度、口腔温度、血液温度、直肠温度、其他脏器温度等 细胞电位、脑电、心电、胃电、肌电等 心磁、脑磁、胃磁等 组织密度、对X射线的衰减系数、体内氢核分布、对超声波的声阻抗等
一致的属性
生物医学数据挖掘
1.3.2伦理、法律和社会等方面对隐私敏感的 问题
1.3.3医学的特殊性质
生物医学数据挖掘
1.4数据挖掘的评价
1.4.1样本的组织 将原始样本数据组织成学习样本集和测试样本
集的原则：尽可能使学习样本集和测试样本集 中的样本分布和样本总体的分布一致，尽可能 使学习样本集有足够多的样本。常用方法：
果 6.解释数据挖掘结果及其在本专业领域中的应
用
生物医学数据挖掘
生物医学数据挖掘
Weka
统计分析方面较弱，在机器学习方 面要强得多
生物医学数据挖掘
R
用于统计分析和图形化的计算机语言及 分析工具，支持系列分析技术，包括统
计检验，预测建模，数据可视化
生物医学数据挖掘
使用图形界面的数据挖掘软件，
生物医学数据挖掘
1.随机分组法：将已知数据集合随机的分为互 不重叠的学习样本集和测试样本集。
2.交叉验证法：将原已知数据集随机的分为K 组，依次以其中的一组数据为测试样本，而以 其他数据为学习样本进行训练和测试。
3.留一法：是交叉验证法中当K等于原始样本 数据量M时的特例。
生物医学数据挖掘
1.4.2有指导学习的评价(分类）
数据挖掘的焦点是自动或半自动的挖掘模式。有些机 器算法应用于数据挖掘，比如神经网络、遗传算法等。
数据库技术是数据挖掘的第三种技术来源。因为数据
挖掘需要处理大量数据，如何对大量数据进行处理，
需要数据库技术。
生物医学数据挖掘
1.3生物医学数据挖掘的特殊性
1.3.1医学数据的特殊性 1.原始数据数量大，且呈多样性或异质性 2.有时很难以数学方式来表达其结构及特征 3.医学数据经常需要更新 4.采集医学数据很难完全避免噪声干扰 5.生物医学数据难免会发生丢失 6.医学数据可能包含冗余的、没有意义的或不
况的影响
6.（关联规则分析应用实例）患者住院期间感染影响患者 健康
7.（序列发现，序列分析应用实例）基因比较 生物医学数据挖掘
1.2.2方法 从学习对象和过程的角度看分为有指导学习和
无指导学习 有指导学习指学习样本的归属都是已知的，确
定的。例如分类 无指导学习指学习样本的归属事先并不确定或
生物医学数据挖掘
生物医学数据挖掘
参考文献
1、生物医学数据挖掘（第二版） 上海科学 技术出版社
2、生物医学数据分析及其MATLAB实现 北京 大学出版社
3、生物信息学 科学出版社
生物医学数据挖掘
第一章 概论
生物医学数据挖掘
1.1 什么是数据挖掘
1.1.1数据、信息和知识
数据是对客观事物特征状态的记录；数
据也是信息及知识的载体。
如何从大量的数据中发现和找出以隐含方式存 在于其中、有意义的信息和知识。
生物医学数据挖掘
1.1.2 数据挖掘的定义 数据挖掘是对大量观察到的数据进行分析，
以便从中发现事先未知的联系和规律的过程。 目的：让数据拥有者得到非常清晰而有用的结
果（即信息和知识）
生物医学数据挖掘