生物上的数字

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悄然而至的数字生物标志物

作者：安宁

来源：《养生大世界》2019年第02期

近年来，华为手环、苹果手表、智能床垫、袖珍心电图和其他健康医疗数字设备如雨后春笋般涌现，有不少已飞入寻常百姓家。你可能没有意识到：这些设备除了帮助人们更便捷地了解自己的健康状况外，他们持续收集的健康数据，通过移动互联网，汇集为天文数字级的健康医疗数据资源，配以合适的分析手段，可产生新洞察来揭示群体的，尤其是个体的，身心健康当前状态和发展趋势。由此而生的数字生物标志物有望成为你深入了解自己健康和疾病的有效手段。

简单来说，数字生物标志物（英文为digital biomarker）是消费者通过数字健康互联设备收集的有关个体生理和行为的客观数据，用以解释、影响和预测健康结局 。

数字生物标志物和传统生物标志物有什么区别？传统生物标志物一般指通过生化检验获取的指标，用于标志器官等组织结构或功能发生的改变。如传统医院里的血液测试可以产生富有洞察的数据，但因是通过生化检验得到，而非通过互联的数字健康设备得到，因此不是数字生物标志物。应该认识到，数字生物标志物现阶段的发展目标是传统生物标志物的有效补充，而不是取代后者。

数字生物标志物和大数据技术息息相关，探究其具体含义，通过经典大数据5V模型较为合适。 龙源期刊网

1. 规模（Volume）：据斯坦福医学2017年健康趋势报告 ，2013年产生了153艾字节（exabytes， 1艾字节=10亿GB）健康数据，预计2020年将产生2314艾字节，年增长率至少为48%。这些数据包括了不少消费者自己生成数据的信息。而据维基百科估算，2011年整个互联网的容量总和也不超过525艾字节，也就是说，2020年健康数据约是4个2011年的互联网容量。

2. 多样性（Variety）：层出不穷的数字健康互联设备造成数字生物标志物的多样性大幅增加。如ZeBlok公司的智慧鞋收集多种步态信息。

1 七年级生物期末考试复习资料（共8页）

1、生物学是研究生命现象和生命活动规律的科学。

2、生物是指有生命的物体，反之，没有生命的物体称为非生物。生物的基本特征:①生物的生活需要营养②生物能进行呼吸③生物能排出身体内产生的废物④生物能对外界刺激作出反应⑤生物能生长和繁殖⑥生物都有遗传和变异的特性⑦除病毒外，生物都是由细胞构成的。

3、科学探究的常用方法：观察法、调查法、实验法、测量法、收集和分析资料法；

4、科学探究的一般过程是：提出问题→作出假设→制定计划→实施计划→得出结论→表达和交流；

5、生态因素：环境中影响生物生活和分布的因素，包括非生物因素和生物因素；

6、生物与环境的关系是：

①环境影响生物：春江水暖鸭先知；葵花朵朵向太阳；春风又绿江南岸。

②生物适应环境：荒漠中的骆驼，尿液非常少。骆驼刺地下根比地上部分长很多。寒冷海域中的海豹，胸部皮下脂肪厚，旗形树等。

③生物影响环境：蚯蚓在土壤中活动，可以使土壤疏松，其粪便增加土壤的肥力；沙地植物防风固沙等都属于生物影响环境。

7、生态系统：在一定空间范围内，生物与环境所形成的统一的整体。

8、食物链：在生态系统中，不同生物之间由于吃与被吃的关系而形成的链状结构；食物链的起始环节是生产者；

例如：草 蝗虫 鸟 狐狸 ； 箭头表示能量流动方向，箭头指向营养级较高的生物体（蝗虫的能量级别比草高，鸟的能量级别比蝗虫高等）；

9、食物网：在一个生态系统中，往往有很多条食物链，它们彼此交错链接，形成食物网；

10、生态系统具有自动调节能力，但这种调节能力有一定限度；

11、生物圈是地球上最大的生态系统，它以海平面划分，可达到上、下各10千米的范围，涵盖了大气圈底部、水圈的大部和岩石圈的表面；是所有生物共同的家园；岩石圈是人类的立足点。

12、生态系统的种类很多，其中湿地生态系统有“地球之肾”的称号；森林生态系统有“绿色水库”、“地球之肺”的称号；城市生态系统人类起着支配作用；

大数据技术在生物学中的应用

生物学作为一门研究生命现象和生命体系的科学，一直以来都是科学家们极为重视的领域之一。然而，随着科技的发展和数字化的进程，大数据技术正在渐渐地融入到生物学中，成为了生物学研究的一个重要工具。那么，在生物学中，究竟有哪些领域可以应用大数据技术呢？

一、基因组学

基因组学研究的是生物的基因组，通过对基因组的分析，揭示生命的本质和本质的规律。在大数据技术的帮助下，基因组学的研究变得更加精准和高效。首先，大数据技术可以用于对大规模基因组序列的分析和处理，从而透彻地了解人类的遗传信息。同时，在大数据技术的帮助下，科学家们可以更好地解析基因组的变异和突变信息，找到相应的基因突变和疾病关联，进而为疾病治疗和基因治疗提供科学依据。因此，大数据技术对于基因组学的研究有着不可或缺的作用。

二、蛋白质组学

蛋白质组学是研究蛋白质表达和功能的一门生物学科学。随着大数据技术的发展，科学家们可以对大规模的蛋白质组数据进行分析和处理，从而得到更细致的蛋白质组特征和功能的信息。这不仅可以帮助科学家们更好地理解蛋白质组的特性和变化规律，进而为疾病治疗提供科学依据，还可以为制定新型药物提供思路和方向。因此，大数据技术在蛋白质组学中的应用价值很高。

三、超微量分析

超微量分析是通过高精度的仪器、设备和技术手段，对微量样品进行精密分析和处理的一种科学方法。在超微量分析的研究中，大数据技术可以实现大规模、多维度的数据采集和分析，从而更准确地了解微量样品中的各种组成成份和其变化规律。这不仅可以拓宽我们的科学视野，更为生命科学研究带来了新思路和新的实验手段。

总之，大数据技术的广泛应用为生物学研究带来了很多新的机遇和挑战。未来，在大数据技术与生物学的不断交融下，我们相信，对生命现象和生命体系的认识会愈加深入和广泛地拓展。

数字生物学在生命科学中的实践与应用

数字生物学是指运用计算机技术和信息科学的方法，对生命系统及其运作进行建模和分析的一门学科。随着计算机技术、生物学和医学研究的不断发展，数字生物学正变得愈发重要。它可以帮助我们更好地理解生命系统，预测其发展和疾病发生的概率，从而促进生命科学和医学的进步。

生物数据的分析

生物数据是数字生物学研究的重要对象。生物数据主要是指从生物实验中获得的各种数据，如基因序列、分子结构、蛋白质互作网络等。其中，人类基因组计划(Genome Project)是数字生物学的一个重要的里程碑。通过对人类基因组进行测序后，可以对人类基因进行深入的研究，从而推动医药领域的发展。

数字生物学可以对生物数据进行分类、整理和分析。目前，已经开发出了各种各样的数据处理和分析工具，包括BLAST、FASTA、Clustal、NCBI等工具。这些工具可以用于DNA序列分析、基因表达分析、蛋白质互作网络分析等。数字生物学也可以帮助研究人员找出各种生物现象的规律和机制，便于人们更好地理解生命系统。

数字生物学在新药研发中的应用

数字生物学在新药研发过程中也具有重要作用。数字生物学可以帮助研究人员快速筛选出候选药物，并进行快速的模拟和筛选，以提高新药的研发效率。数字生物学可以帮助预测药物的相互作用方式，以及药物对人体内分子的作用机制。这可以为新药研发提供有用的信息，从而加速新药研发的进程。

数字生物学在健康管理和疾病预测中的应用

数字生物学还可以应用于健康管理和疾病预测方面。数字生物学可以帮助研究人员根据个人基因组序列来进行健康管理和疾病预测，有效提高诊断和治疗的准确性。数字生物学还可以帮助研究人员预测遗传疾病的发生概率，并根据个人的基因信息制定特定的疾病预防措施。这将促进健康的个性化管理和治疗。

数字生物学对于生命科学和医学的发展具有深刻的影响。随着技术和理论的不断进步，数字生物学将在未来发挥更加重要的作用。它将支持和推动医学向个性化、精确化、预防化的方向发展，为人类健康的未来创造更好的前景。