海量基因组变异数据管理关键技术研究
批准号:
61872115
项目类别:
面上项目
资助金额:
63.0 万元
负责人:
刘健
依托单位:
学科分类:
生物信息计算与数字健康
结题年份:
2022
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
滕明祥、刘永壮、马明月、张凝一、王荣杰、付梓航、刘秋如、苏抒慧、杨沫
中文摘要
基因组变异对于基因组进化、群体遗传学分析、疾病易感或致病基因的发现、个体化诊断与治疗等方面的研究有着重要的意义,海量基因组变异数据的出现为生命科学研究以及现代医疗提供了空前的发展机遇。为了有效应对爆炸式增长的基因组变异数据分析解读的现实需求,迫切需要研究面向海量基因组变异数据的大数据管理方法,提供高效的存储管理和智能化检索服务的能力。.本项目针对海量基因组变异数据难以管理、生物医学知识智能化分析不足的问题,重点研究海量基因组变异数据映射存储方法以及基于MapReduce的海量基因组变异数据查询方法,在此基础上给出基于生物医学本体的海量基因组变异数据语义查询解决方案。本项目的实施将为生物医学大数据智能化分析管理体系的建立奠定坚实的理论基础,同时也将为精准医疗提供强有力的技术支持。
英文摘要
Genomic variation has a great effect on evolution, population genetics, discovery of new disease causal or associated genes, personalized diagnosis and treatment, etc. The emergence of massive genomic variation data offers a marvelous opportunity for the life science research and modern medicine. In order to satisfy the urgent need of the genomic variation analysis in big data era, there is an urgent need for the theories and techniques of massive genomic variation data management which supports efficient storage and intelligent retrieval. .In view of lacking effective methods for large-scale genomic variation data management and intelligent analysis of biomedical knowledge, in this project, approaches for massive genomic variation data storage, schema mapping and queries based on MapReduce models are investigated. On this basis, solutions for ontology-based semantic queries over large-scale genomic variation data are provided. The implementation of this project will lay a foundation for intelligent managements of big biodata, and provide technical supports for the development of precision medicine.
基因组变异对于基因组进化、群体遗传学分析、疾病易感或致病基因的发现、个体化诊断与治疗等方面的研究有着重要的意义,海量基因组变异数据的出现为生命科学研究以及现代医疗提供了空前的发展机遇。为了有效应对爆炸式增长的基因组变异数据分析解读的现实需求,迫切需要研究面向海量基因组变异数据的大数据管理方法,提供高效的存储管理和智能化检索服务的能力。本项目针对海量基因组变异难以管理、生物医学知识智能化分析不足的问题,重点研究海量基因组变异数据映射存储方法以及基于MapReduce的海量基因组变异数据查询方法,在此基础上给出基于生物医学本体的海量基因组变异数据语义查询解决方案。本项目实施后,发表了一批高水平的研究成果,培养了多名专业人才,为生物医学大数据智能化分析管理体系的建立奠定坚实的理论基础,也为精准医疗提供强有力的技术支持。
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Joint detection of germline and somatic copy number events in matched tumor–normal sample pairs
联合检测匹配的肿瘤与正常样本对中的种系和体细胞拷贝数事件
DOI:
10.1093/bioinformatics/btz429
发表时间:
2019
期刊:
Bioinformatics
影响因子:
5.8
作者:
[Yongzhuang Liu, Jian Liu, Yadong Wang]
通讯作者:
Yadong Wang
Jointly Integrating VCF-Based Variants and OWL-Based Biomedical Ontologies in MongoDB
在 MongoDB 中联合集成基于 VCF 的变体和 2 个基于 OWL 的生物医学本体
DOI:
10.1109/tcbb.2019.2951137
发表时间:
2020-09-01
期刊:
IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS
影响因子:
4.5
作者:
[Liu,Jian, Qu,Zhi, Zhang,Lei]
通讯作者:
Zhang,Lei
DOI:
10.1007/s11390-021-0856-4
发表时间:
2021-03
期刊:
Journal of Computer Science and Technology
影响因子:
0.7
作者:
[Liu Jian, Sun Jialiang, Liu Yongzhuang]
通讯作者:
Liu Yongzhuang
Effective identification of bacterial genomes from short and long read sequencing data
从短读长和长读长测序数据中有效识别细菌基因组
DOI:
10.1109/tcbb.2021.3095164
发表时间:
--
期刊:
IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics
影响因子:
--
作者:
[Jian Liu, Jialiang Sun, Yongzhuang Liu]
通讯作者:
Yongzhuang Liu
Enabling Massive XML-Based Biological Data Management in HBase
在 HBase 中实现基于 XML 的海量生物数据管理
DOI:
10.1109/tcbb.2019.2915811
发表时间:
2020-11-01
期刊:
IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS
影响因子:
4.5
作者:
[Liu,Jian, Liu,Qiuru, Liu,Yongzhuang]
通讯作者:
Liu,Yongzhuang
共 7 条
海量不确定XML数据查询关键技术研究
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批准号:61602130
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项目类别:青年科学基金项目
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资助金额:20.0万元
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批准年份:2016
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负责人:刘健
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依托单位:
国内基金
海外基金