基因数据分析云平台的设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着社会的发展和医学水平的进步，人们对于自身身体健康的关注程度与日俱增。同时，随着世界医学科学的发展和和社会相关医疗制度的制定实施，多种疾病得以消灭和控制。由于在dna 测序技术上的重大突破，基因组测序已经成为了医疗中重要的工具。高度自动化的测序仪每天都产生了数百万兆字节的新数据用于基因检测，如何高效的对这些海量的生物医学数据进行后续分析却成为一个难题。生物医学大数据处理的相关问题已成为生命科学研究发展的重要挑战。

云计算是一种利用互联网即可随时随地、按需便捷地访问共享资源池的模型[1]，其体系架构可分为三层：核心服务、服务管理和用户访问接口[2]。

将云计算应用在生物技术领域的研究在近两年才开始崭露头角，研究者们利用云计算架构从数据库或其他信息平台获取信息，通过对数据的筛选、计算和分析得到其他方法难于得到或难于快速得到的结论，从而揭示生物系统的代谢机理和规律。云计算庞大的资源和几乎无限制的运行速度能够很好地解决生物运算中由于计算量过大而造成的组合爆炸等问题，为生物分析提供了一种新的途径方法。因而，云计算在生物技术领域的应用已经引起了越来越多的关注。

2. 研究的基本内容与方案

研究内容：

1）基因分析流程配置设计

可根据实际需求，融合多种数据分析软件对特定的数据进行定向分析。一方面免去了多次使用不同分析软件的繁琐工序，简化了数据分析的流程。另一方面，可根据用户需求对分析流程进行动态调整，有针对性的对数据进行分析。

3. 研究计划与安排

(1)2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；

(2)2016/4/27—2016/5/27：撰写论文初稿；修改论文，定稿并提交论文评审；

(3)2016/5/28—2016/6/7：准备论文答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 郝彤, 马红武, 赵学明. 云计算在生物技术领域的应用. 数学的实践与认识, 2012, 24:117–123.

[2] 罗军舟, 金嘉晖, 宋爱波. 云计算-体系架构与关键技术. 通信学报, 2011,32: 3-21.

[3] shen c p, chen w h, chen j m, et a1 ． bio-signalanalysis system design with support vector