生命科學研究正快速進入大數據時代。昨天，由中科院-馬普學會計算生物學伙伴研究所主辦的大數據計算生物學“新機遇與挑戰”研討會在上海舉行。在歷時兩天的會議上，與會代表共同研討大數據時代精準醫學研究、計算生物學的發展方向和關鍵科學技術問題。
多層次大數據的不斷積累和深度分析促使生物醫學研究向“數據密集型科學”的新范式轉變，精準醫學從觀念走向實踐。但是，健康與臨床醫學數據數量巨大，增長迅速，而且具有“時空尺度大、關系復雜度高、內涵結構性低、非標偏性強”等特點。為實現精準醫學目標，需要解決一系列關鍵技術難題。
有鑒于此，會議主席、計算生物學伙伴研究所執行所長王澤峰研究員在開幕式上指出，相比生物大數據的不斷積累速度，對不同類型的大數據的整合分析嚴重滯后，使得數據的價值尚未完全發揮出來。因此，針對具體的各類科學問題來研發數據分析的新方法新流程成為目前最大的挑戰。挑戰與機遇并存，本次研討會旨在匯聚中外科學家智慧，共同應對挑戰、尋求機遇，為促進生物醫學大數據研究領域的發展做出積極努力。
計算生物學伙伴研究所由中科院和馬普學會于2005年共同建立，致力于理論與實驗相結合的計算生物學研究。2015年底，針對生命健康領域的大數據科學新需求，研究所成立了生物醫學大數據中心，旨在提升計算生物學創新研究能力。
《上海科技報》2017年3月23日 A3版
作者：耿挺
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