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后基因组研究其核心科学问题主要包括：基因组的多样性，基因组的表达调控与蛋白质产物的功能，以及模式生物基因组研究等。

它的研究将为人们深入理解人类基因组遗传语言的逻辑构架，基因结构与功能的关系，个体发育、生长、衰老和死亡机理，神经活动和脑功能表现机理，细胞增殖、分化和凋亡机理，信息传递和作用机理，疾病发生、发展的基因及基因后机理以及各种生命科学问题提供共同的科学基础。

人类基因组图揭示了人类遗传的机密，而对生命活动起调节作用的是蛋白质。与基因组相比，蛋白质的结构和功能更精彩，人的生命活动和健康的维护，最终要靠蛋白质的解析得到解决，这就是即将兴起的后基因组学，或称蛋白质工程。

扩展资料：

人类基因计划发展趋势

一方面，在顺利实现遗传图和物理图的制作后，结构基因组学正在向完成染色体的完整核酸序列图的目标奋进。

另一方面，功能基因组学已提上议事日程。人类基因组计划已开始进入由结构基因组学向功能基因组学过渡、转化的过程。

人类是一个具有多态性的群体。不同群体和个体在生物学性状以及在对疾病的易感性与抗性上的差别，反映了进化过程中基因组与内、外部环境相互作用的结果。开展人类基因组多样性的系统研究，无论对于了解人类的起源和进化，还是对于生物医学均会产生重大的影响。

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生物医学大数据有哪些

人类基因组是指人类所有基因的总体遗传信息，它由约30亿个碱基对组成，编码了约20,000~25,000个蛋白质编码基因，以及大量的非编码DNA序列。基因组学是研究基因组的学科，涉及到基因的结构、功能、调控、演化等方面。

基因组学的发展对医学和生物学的进展产生了深远的影响，具体包括以下几个方面：

1. 疾病研究：基因组学为疾病的研究提供了新的思路和方法。通过对人类基因组的测序和比较，可以识别与疾病相关的基因变异，并探索其遗传机制和作用方式。这有助于识别新的疾病靶点和疾病治疗方法，如基因治疗、靶向治疗等。

2. 药物研发：基因组学可以加速新药的研发和上市。通过对药物作用靶点基因的研究，可以发现新的靶点，从而开发新的药物。此外，基因组学还可以应用于药物剂量和副作用预测，提高药物的治疗效果和安全性。

3. 生命科学研究：基因组学为生命科学的研究提供了新的视角和手段。通过对不同物种的基因组进行比较，可以探索生命的演化历程和进化机制。此外，基因组学还可以用于研究基因表达调控、细胞信号传导等基本生命过程，推动生命科学的发展。

综上所述，基因组学在医学和生物学的研究中发挥着越来越重要的作用，为疾病诊断和治疗、药物研发、生命科学等领域带来了新的机遇和挑战。

生物医学大数据涵盖了多个领域，包括但不限于以下几个方面：

1、基因组学数据：基因组学研究人类基因组的序列、变异和功能，这需要大量的数据进行分析和解读。基因组学数据包括基因序列、单核苷酸变异（SNV）、插入和缺失（INDEL）、拷贝数变异（CNV）等。

2、蛋白质组学数据：蛋白质组学研究蛋白质的表达、修饰和相互作用，这也可以产生大量的数据。蛋白质组学数据包括质谱数据、蛋白质序列、相互作用等。

3、临床数据：临床数据包括患者的人口统计学信息、病史、诊断、治疗、疗效和随访等信息。这些数据通常以电子健康记录（EHR）、医疗保健数据库等形式存在。

4、影像学数据：影像学数据包括医学影像，如X光片、CT扫描、MRI和超声等。这些影像数据可以提供关于患者结构和功能的信息。

5、环境与暴露数据：这些数据包括患者的环境因素、生活习惯、暴露于化学物质或物理因素等，这些因素可能对疾病的发展和预后有影响。健康相关生物标志物数据：这些数据包括血液生物标志物、生理参数等，可以提供关于个体健康状态的信息。

生物医学大数据的作用

1、疾病预防与控制：通过对大规模人群的基因组、生活习惯、环境因素等数据进行综合分析，可以预测个体或群体的疾病风险，有助于采取针对性的预防措施。

2、精准医疗：通过对患者的基因组、临床数据、病理信息等进行深度挖掘，可以为患者提供个性化的诊断和治疗方案，提高治疗效果并减少副作用。药物研发：通过对生物医学大数据的分析，可以加速新药研发的过程，发现潜在的药物靶点，提高药物研发的效率和成功率。

3、公共卫生监测：通过对疾病流行趋势、疫苗接种情况等公共卫生数据进行实时监测和分析，可以及时发现和应对公共卫生事件，保障公众健康。科研合作与交流：生物医学大数据的共享和交流可以促进全球范围内的科研合作，推动医学科技进步。

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