生物学的データ分析のためのデータマイニングの側面は何ですか？

生物学的データ分析のためのデータマイニングには、次の領域が続く次の側面があります-

異種の分散ゲノムおよびプロテオミクスデータベースのセマンティック統合 −ゲノムおよびプロテオミクスのデータセットは、複数のラボでさまざまな方法で生成されます。それらは分散していて、不均一で、多種多様です。このようなデータのセマンティック統合は、生物学的記録のクロスサイト分析にとって重要です。

さらに、研究文献とそれに関連する生物学的実体の間の正しいつながりを見つけることが不可欠です。このような統合および連鎖分析は、ゲノムおよび生物学的記録の体系的かつ協調的な分析をサポートすることができます。これにより、統合データウェアハウスと分散フェデレーションデータベースの開発が促進され、基本的な生物学的データと変更された生物学的データを保存および処理できるようになりました。

データクリーニング、データ統合、参照調整、分類、およびクラスタリングの方法は、生物学的記録の統合と生物学的データ分析のためのデータウェアハウスの開発をサポートします。

複数のヌクレオチド/タンパク質配列のアラインメント、インデックス作成、類似性検索、および比較分析 −過去20年間に開発された、さまざまな生物学的配列アラインメント手法があります。特にBLASTとFASTAは、ゲノムデータとプロテオミクスデータを体系的に分析するためのツールです。生物学的配列分析方法は、データマイニング研究で提案されている多くのシーケンシャルパターン分析アルゴリズムとは異なります。

挿入、削除、および変異を処理するために、クエリシーケンスと検索されるシーケンスデータ間のギャップと不一致を考慮に入れる必要があります。さらに、タンパク質配列の場合、自然界に現れる可能性のある置換によって一方を他方から変更できる場合は、2つのアミノ酸も「一致」として扱う必要があります。

構造パターンの発見と遺伝子ネットワークおよびタンパク質経路の分析 −生物学では、タンパク質配列は3次元構造に折りたたまれ、そのような構造はそれらの相対的な位置とそれらの間の距離に基づいて相互作用します。このような複雑な相互作用は、洗練された遺伝子ネットワークとタンパク質経路の基礎を形成します。