云计算在生物医学数据库中的应用

云计算在生物医学数据库中的应用

刘家硕

郑州市第四中学 450000

摘要：随着基因测序、质谱分析等生物医学技术的飞速发展，生物医学数据库不断扩大。面对庞大数据量所带来的难题，医学家提出将云计算运用到生物医学领域中，这样不仅能解决数据计算问题，还能充分发挥云计算的优势，实现资源共享。本文通过研究举例，主要分析了云计算在生物医学处理数据上的优势，并且提出合适的云计算应用方案，为解决棘手的医学问题提供借鉴。

关键词：云计算；医疗数据库；质谱分析；

引言

近年来基因测序、质谱分析等生物医学技术逐渐成熟，吸引了大量前来测序的人群。这直接导致了生物医疗数据的庞大，加重了生物医学分析的负担。调查发现，目前大数据累积速度已经超过计算机更新的速度，形成了空前的“医学大数据库”。因此，在进行研究分析时，如何处理这些数据成为阻碍生物医学发展的难题。

一、云计算的含义

云计算是通过互联网实现储存和计算的一种技术手段，它不但有专门的数据储存库，还有较强的计算能力，因此被广泛应用到各种领域。针对目前生物医学数据库庞大的问题，云计算的优势显而易见。因此，目前很多医学院已经将云计算投入到生物医学的运用中，称之为“生物医学云计算”。

二、生物医学与云计算结合的应用

生物医学目前面临的最主要问题就是如何处理数据的储存和计算，而云计算刚好能弥补这些不足。将二者结合起来，发挥云计算的功能，是十分必要的。接下来将详细分析云计算在生物医学数据库中的应用优势。

（1）云计算具有数据存储功能

生物医学数据存储不同于其他学科数据的存储，它不但规模巨大，而且需要将其按照严谨的顺序排列起来。在基因测序中，单次测量所得到的碱基数目可能会达到109个，而进行一项完整的实验通常需要测量14次，这14次所测量的实验对象和结果都是不同的，并且需要存储记录下来。将单次所测得的实验数据保存下来以后，还需要抽取公共数据进行对照研究，在这过程中最大的难题就是如何将分析结果储存下来。由于得出的数据量极大，计算和存储就会受到许多条件的限制。在目前的生物医学发展中，为得到精确可靠的数据结果，通常会运用多种算法进行测算，所以数据也会有多个备份，这样生物医学服务器的内存量会受到极大的挑战，为了存储方便，必须要寻找更为便捷的数据储存库。为解决这一难题，云计算应运而生。云计算通过运用虚拟化技术将生物医学实验中测得的数据完整、安全的储存下来，并且将外部数据用同样的方式储存，待用户需要时，云计算平台把资源完整且透明呈现给用户，用户可以随时地查找资源。并且云计算平台声明，如果有医学组织同其合作，只需要支付很低的租金，就能得到大量的公共数据资源和储存空间，大大降低了存储和计算的困难。如果用户在共享资源时发现错误，可以及时发表改正意见，云计算后台通过互联网能及时接收到这个信号，第一时间查阅相关资料核实、改正，修正结果也会通过E-mail的方式通知发表意见的责任人，从而保证了生物医学研究的严谨性。

云计算平台同生物医学研究的合作，为医学研究提供了便捷。比如：在云计算平台中，一份病例按照需要可以备份13份，并且能够保证数据的安全，为生物医学研究分析提供了充分且可靠的条件，并且租赁价格低廉。正是由于这诸多优点，云计算在生物医学数据库的应用几乎受到了整个医学界的支持，因此有人指出，生物医学研究的云时代已经到来。

（2）云计算可以实现数据共享

生物医学在研究处理数据时候，通常要借助外部公共数据对照研究，这些数据的查阅通常需要多个部门的配合，那么云计算是如何实现数据共享的呢？

通常我们个人数据共享是将数据储存到一个可移动磁盘中，这种共享方式会受到存储空间、距离和时间的限制。而借助云计算平台实现数据共享，具有瞬时性。云计算的共享方式可分为群内共享和组织间共享。群内共享中用户可以直接通过网络磁盘实现云共享；组织间共享就是用户采用集中储存的方式，组织成员可以直接访问资源。此外，用户与用户之间还可以通过远程协助实现共享。这些共享方式都非常便捷快速，并且不需要首先储存到个人计算机内，也不会占据太多内存。

三、结论

通过以上介绍，我们可以初步了解到云计算对于生物医学数据库的重要性。现如今生物医学处于高速发展中，相应的生物医学数据也呈现爆炸性增长的趋势，数据的复杂性也逐渐加强，处理的难度系数也在不断增加。在这样的情况下，云计算的应用为生物医学数据的处理提供了便利，将根本性的改变生物医学基础研究和医疗实践，在探究人类疾病与基因的关联、实现个性化医疗等方面具有重要意义。因此为有效解决生物医学数据处理过程中遇到的问题，生物医学领域科研人员必须加强对云计算在生物医学领域应用的研究，以推动生物医学研究进入云计算时代。

【参考文献】:

[1]林永青.“互联网+”的技术元素:大数据和小数据[J]. 金融博览, 2015(11): 42-43.

[2]董红，陈浩，赖凯，王国安.医学研究效度检验[D].2015.

[3]孙磊, 胡学龙, 张晓斌, 等. 生物医学大数据处理的云计算解决方案[J]. 电子测量与仪器学报, 2014(11): 1190-1197.

[4]吴昊, 彭正洪. 城市规划中的大数据应用构想[J]. 城市规划,2015(9): 93-99.

[5]刘世杰,陈晓正,李彤.云计算同医学技术结合运算调查[D].上海交通大学,2008.

[6]孟润堂, 罗艺, 宇传华, 等. 健康大数据在公共卫生领域中的应用与挑战[J]. 中国全科医学, 2015(35): 4388-4392.