生物信息學數(shù)據(jù)分析的作用主要包括：
①用于生物信息學數(shù)據(jù)分析的建立與查詢：包括基因和基因組數(shù)據(jù)庫(如Genbank、EMBL核酸序列數(shù)據(jù)庫、GDB等)、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(如PIR、PSD、SWISS-PROT、PROSITE、PDB等)以及功能數(shù)據(jù)庫(如KEGG、TRRD、TRNSFAC等)。
②用于序列比對：即蛋白質(zhì)序列之間或核酸序列之間的比對。包括序列的兩兩比對和多序列比對。
③核酸與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能的預測分析。
④基因組序列信息分析。
⑤功能基因組相關(guān)信息分析：包括大規(guī)模基因表達譜分析、基因組水平蛋白質(zhì)功能綜合預測。
具體而言，生物信息學數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)中應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括：
①構(gòu)選基因數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫：由于廣泛多樣的DNA數(shù)據(jù)高度分數(shù)，為了便于對DNA數(shù)據(jù)庫進行系統(tǒng)分析，需要利用數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)集成的方法來構(gòu)造集成式數(shù)據(jù)倉庫和開發(fā)分布式數(shù)據(jù)庫。
②序列模式分析：DNA序列間的相似搜索和比較是基因分析中重要的問題之一。由于基因數(shù)據(jù)是非數(shù)字的，所以數(shù)據(jù)挖掘中針對非數(shù)字的序列模式分析方法在基因序列比對中能起到非常重要的作用。
③關(guān)聯(lián)分析：大部分疾病不是由一個基因引起的，而是由多個基因組合起來共同起作用的結(jié)果。因此采用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析方法有助于發(fā)現(xiàn)基因組間的，進而揭示人類疾病背后的基因原因。
④可視化：基因的復雜結(jié)構(gòu)和序列模式常常需要由各種可視化工具以圖、樹、鏈等形式來表現(xiàn)。可視化工具有助于生物信息的模式理解和知識發(fā)現(xiàn)。
更新時間：2023-03-07
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