摘 要
生物医学大数据的迅猛发展为疾病诊断、治疗和预防提供了前所未有的机遇，同时也带来了数据规模庞大、维度复杂及异质性显著等挑战。本研究旨在通过开发先进的数据挖掘与分析方法，解决生物医学大数据中的关键科学问题，并提升其在精准医疗领域的应用价值。为此，我们提出了一种集成多源数据的深度学习框架，该框架能够有效整合基因组、转录组、蛋白质组以及临床数据，实现对复杂疾病的多层次特征提取与建模。同时，基于图神经网络技术，我们设计了一种新型关系推理算法，用于揭示隐藏在生物医学数据中的潜在关联模式。通过对大规模真实数据集的实验验证，结果表明所提出的方法在疾病分类、风险预测及药物响应评估等方面均表现出显著优于传统方法的性能。
关键词：生物医学大数据 深度学习框架 图神经网络
Abstract
The rapid development of biomedical big data has provided unprecedented opportunities for disease diagnosis, treatment and prevention, but also brought challenges such as large data scale, complex dimensions and significant heterogeneity. This study aims to solve the key scientific problems in biomedical big data by developing advanced data mining and analysis methods, and enhance its application value in the field of precision medicine. To this end, we propose a deep learning fr amework that integrates multi-source data, which can effectively integrate genome, transc riptome, proteome as well as clinical data to achieve multi-level feature extraction and modeling of complex diseases. Meanwhile, based on graph neural network technology, we designed a novel relational inference algorithm for revealing potential association patterns hidden in biomedical data. Through experimental validation of large-scale real datasets, the results show that the proposed method performs significantly better than the traditional methods in disease classification, risk prediction and drug response assessment.
Keyword:Biomedical Big Data Deep Learning fr amework Graph Neural Network
目 录
1绪论 1
1.1生物医学大数据挖掘的研究背景 1
1.2生物医学大数据分析的意义与价值 1
1.3国内外研究现状与发展趋势 1
1.4本文研究方法与技术路线 2
2生物医学大数据的特征与挑战 2
2.1生物医学大数据的基本特征 2
2.2数据异质性对挖掘的影响 3
2.3数据规模与计算效率的矛盾 3
2.4数据隐私与安全问题分析 4
2.5数据质量评估与改进策略 4
3生物医学大数据的挖掘技术与算法 4
3.1数据预处理与清洗方法 5
3.2基于机器学习的挖掘技术 5
3.3深度学习在生物医学中的应用 6
3.4关联规则挖掘与模式发现 6
3.5高效算法优化与性能提升 6
4生物医学大数据的应用场景与案例分析 7
4.1疾病预测与早期诊断研究 7
4.2药物研发中的大数据支持 7
4.3医疗影像数据分析实践 8
4.4基因组学中的数据挖掘应用 8
4.5公共卫生监测与决策支持 9
结论 9
参考文献 11
致谢 12
