生物数据分析的数据挖掘有哪些方面？
生物数据分析的数据挖掘有以下几个方面：
异构、分布式基因组和蛋白质组数据库的语义集成-基因组和蛋白质组数据集在多个实验室通过各种方法生成。它们是分布式的、异构的并且种类繁多。这些数据的语义整合对于生物记录的跨站点分析很重要。
此外，必须在研究文献及其相关生物实体之间找到正确的联系。这种整合和连锁分析可以支持基因组和生物记录的系统和协调分析。这促进了集成数据仓库和分布式联邦数据库的发展，以保存和处理基础和变化的生物数据。
数据清洗、数据集成、参考对账、分类和聚类方法将支持生物记录的集成和用于生物数据分析的数据仓库的开发。
多个核苷酸/蛋白质序列的比对、索引、相似性搜索和比较分析-在过去的二十年中开发了各种生物序列比对方法。特别是BLAST和FASTA，是用于系统分析基因组和蛋白质组数据的工具。生物序列分析方法不同于数据挖掘研究中提出的许多序列模式分析算法。
它们应该允许查询序列和要搜索的序列数据之间存在间隙和不匹配，以便处理插入、删除和突变。此外，对于蛋白质序列，如果两个氨基酸可以通过可能出现在自然界中的取代而与另一个氨基酸发生变化，则两个氨基酸也必须被视为“匹配”。
结构模式的发现和遗传网络和蛋白质通路的分析-在生物学中，蛋白质序列被折叠成三维结构，这些结构根据它们的相对位置和它们之间的距离相互作用。这种复杂的相互作用构成了复杂的遗传网络和蛋白质通路的基础。
在如此庞大而复杂的生物网络中发现结构模式和规律至关重要。开发强大且可扩展的数据挖掘方法以发现近似和频繁的结构模式并研究这种相互关联的生物网络之间的规律性和不规律性非常重要。
关联和路径分析-它可以识别共同发生的基因序列并将基因与疾病发展的不同阶段联系起来。关联分析方法可用于调节目标样本中可能遵循的基因类型。这种分析将支持基因组的发现以及它们之间相互作用和关系的研究。