生物数据

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。

生物数据挖掘的技术资源，推荐你一定得看《生物数据挖掘》这篇文章。讲得挺透的，从聚类、分类算法到深度学习，都结合了具体的生物学场景，像基因表达、蛋白质交互这些，真的贴地气。聚类部分比较实用，像用来基因表达数据，还能识别疾病相关的基因群，这类方法在项目里经常用到。顺带一提，这里有个时间序列的聚类算法源码实现，结合着用效果更好。支持向量机（SVM）也讲得不错，不只是讲理论，还贴了多实战链接，像SVM 应用详解、Matlab 实战，如果你搞预测建模的，可以顺便看下。还有一点值得说，文中对神经网络的应用也提到了，像CNN做 DNA 序列识别，RNN基因表达时间序列，还有GAN模拟实验数据，都是蛮有意思的

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。

海量生物医学数据的双刃剑 近年来，包含海量患者电子健康记录和基因组数据的生物医学数据库如雨后春笋般涌现，为加速科学发现和革新医疗手段带来了前所未有的机遇。然而，这些“大数据”是否就等同于“好数据”呢？在为研究和应用欢呼雀跃的同时，我们也必须保持清醒的头脑，认识到其潜在的陷阱和挑战。 数据质量的隐忧 首先，数据库中的数据可能存在错误或缺失。信息采集过程中的疏漏、人为录入错误，以及数据整合过程中的技术问题，都可能导致数据的不准确性。 系统性偏见的影响 其次，数据本身的性质和研究人员的主观倾向都可能引入系统性偏见，影响研究结果的有效性，尤其是在探究因果关系时。例如，特定人群在数据库中的代表性不足可能

该课件介绍了生物信息学中数据挖掘的技术和应用。

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。

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

WHO微生物分析系统提供数据统计、计算、图表功能，并支持数据导出至Excel。

生物芯片技术，特别是在生物领域的应用，是一种高度集成的科学技术，源自核酸分子杂交的基础。它包含高密度的生物信息分子，如寡核苷酸、基因片段、cDNA、蛋白质等，在固相支持介质上固定。生物芯片的核心特点是高通量、微型化和自动化，使得生命科学研究中的分析可以一次性完成。根据不同的载体材料和固定生物分子类型，生物芯片分为多种类型，如基因芯片和蛋白质芯片。生物芯片在医学、生物学、药物研发等领域广泛应用，推动了生命科学和医学的进步。

Python在包括Microsoft Windows、Mac OS X、Linux和UNIX在内的常用计算机操作系统上都可以使用。在Windows上，您通常需要下载和安装Python，因为它不是标准配置。在大多数新的Mac OS X、Linux和UNIX系统中，Python已经作为标准配置包含（实际上，一些Linux操作系统的部分是用Python编写的），尽管您应该检查您所拥有的Python版本：在命令行输入'python'可查看版本。您可以在本书末尾的参考部分或剑桥大学出版社网站：http://www.cambridge.org/pythonforbiology 查看Python在各种平台上