РОЛЬ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ В БИОИНФОРМАТИКЕ И ГЕНОМИКЕ.

Авторы

  • A.Toxirov Kokand Universiteti Andijon filiali

Ключевые слова:

Bioinformatika, genomika, katta ma’lumotlar, genetik tahlil, sun’iy intellekt, mashinaviy o‘rganish, shaxsiy tibbiyot, sekvenlash texnologiyalari, farmakogenomika, bulutli hisoblash.

Аннотация

В статье рассматривается роль анализа больших данных в биоинформатике и геномике, а также его научное и практическое значение. Быстрое накопление и сложная структура геномных данных требуют передовых технологий для их эффективного хранения, управления и глубокого анализа. В статье анализируется использование больших данных для геномных исследований, применение методов искусственного интеллекта и машинного обучения, а также реальные приложения в таких областях, как персонализированная медицина, сельское хозяйство и фармакогеномика. Интеграция биоинформатики и больших данных открывает новые возможности для раннего выявления и лечения заболеваний.

Библиографические ссылки

Mardis, E. R. (2017). DNA sequencing technologies: 2006–2016. Nature Protocols, 12(2), 365–368. https://doi.org/10.1038/nprot.2016.182

Marx, V. (2013). Biology: The big challenges of big data. Nature, 498(7453), 255–260. https://doi.org/10.1038/498255a

Stephens, Z. D., Lee, S. Y., Faghri, F., Campbell, R. H., Zhai, C., Efron, M. J., ... & Robinson, G. E. (2015). Big data: Astronomical or genomical?. PLoS Biology, 13(7), e1002195. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002195

Kahn, S. D. (2011). On the future of genomic data. Science, 331(6018), 728–729. https://doi.org/10.1126/science.1197891

Baker, M. (2010). Next-generation sequencing: Adjusting to data overload. Nature Methods, 7(7), 495–499. https://doi.org/10.1038/nmeth0710-495

Hasin, Y., Seldin, M., & Lusis, A. (2017). Multi-omics approaches to disease. Genome Biology, 18(1), 1–15. https://doi.org/10.1186/s13059-017-1215-1

Wang, Z., Gerstein, M., & Snyder, M. (2009). RNA-Seq: A revolutionary tool for transcriptomics. Nature Reviews Genetics, 10(1), 57–63. https://doi.org/10.1038/nrg2484

McKinney, W. (2010). Data structures for statistical computing in Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference, 445, 51–56.

Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: Simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM, 51(1), 107–113. https://doi.org/10.1145/1327452.1327492

Afgan, E., Baker, D., Batut, B., van den Beek, M., Bouvier, D., Čech, M., ... & Goecks, J. (2018). The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2018 update. Nucleic Acids Research, 46(W1), W537–W544. https://doi.org/10.1093/nar/gky379

Загрузки

Опубликован

2025-06-16

Выпуск

Том 2 № 4.5 (2025): Международная научно-практическая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И НОВОСТИ НАУКИ В ФАРМАЦИИ, БИОТЕХНОЛОГИИ И БИОМЕДИЦИНЕ» Андижан. 23-24 апреля 2025 г.

Раздел

Статьи

Лицензия

Copyright (c) 2025 A.Toxirov

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Как цитировать

РОЛЬ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ В БИОИНФОРМАТИКЕ И ГЕНОМИКЕ. (2025). Универсал международный научный журнал, 2(4.5), 1061-1064. https://universaljurnal.uz/index.php/jurnal/article/view/2688