科学研究中的关键思维方式—数据思维.docx

科学研究中的关键思维方式一数据思维数据思维：DATA：数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。重要性:在科学研究中要有数据敏感性。科研思维注重数据的收集、分析和解释，通过数据来支持和验证研究假设，确保研究结论的科学性和可靠性。生物大数据：生物大数据具有多样性和复杂性，包括基因组数据、表观基因组数据、蛋白质组数据等多种类型。这些数据为研究人员提供了更全面的信息，有助于揭示生命现象背后的规律。数据驱动：数据驱动的生命科学新发展和应用涵盖了基因编辑、精准医疗、药物研发等诸多领域，为人类健康和生命质量提供了前所未有的可能性。大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有数据量大(VoIUne)、数据类型繁多(variety)>处理速度快(velocity)>价值密度低(value)和真实性(veracity)五大特征。应用广阔：在大数据背景下，云计算、分布式存储、自然语言处理等应用技术日趋成熟。以数据为重点赋能临床和管理决策，数据驱动研究范式在临床科研中的应用场景不断丰富。价值连城：医疗大数据是临床科研的宝贵资源，其对于临床科研的价值，不仅仅是数据统计，更重要的是通过数据的筛选和挖掘，协助科研观点的产生、科研方法的设计、科研过程的实施和科研结果的验证，得出对实践更有指导意义的结论。目前，全球医疗健康数据已有数百Exabyte,并在加速增长。从大规模研究队列的快速识别和建立，到人工智能辅助的临床决策支持系统，大数据正在改变着医学研究与实践。