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法律研究生物数据分析的数据挖掘方面是什么？
生物数据分析的数据挖掘方面如下：
异构分布式基因组和蛋白质组数据库的语义集成 - 基因组和蛋白质组数据集是在多个实验室和通过各种方法生成的。它们是分布式的、异构的，并且种类繁多。此类数据的语义集成对于生物记录的跨站点分析非常重要。
此外，找到研究文献及其相关生物实体之间的正确链接至关重要。这种集成和链接分析可以支持基因组和生物记录的系统和协调分析。这促进了集成数据仓库和分布式联邦数据库的开发，以保存和处理基本和更改的生物数据。
数据清理、数据集成、参考协调、分类和聚类方法将支持生物记录的集成以及用于生物数据分析的数据仓库的开发。
多个核苷酸/蛋白质序列的对齐、索引、相似性搜索和比较分析 - 在过去的二十年中，已经开发出各种生物序列比对方法。特别是 BLAST 和 FASTA 是用于基因组和蛋白质组数据系统分析的工具。生物序列分析方法与数据挖掘研究中提出的许多顺序模式分析算法不同。
为了处理插入、删除和突变，它们应该允许查询序列与要搜索的序列数据之间存在间隙和错配。此外，对于蛋白质序列，如果一个氨基酸可以通过自然界中可能出现的替换从另一个氨基酸改变，则也必须将这两个氨基酸视为“匹配”。
结构模式的发现以及遗传网络和蛋白质通路的分析 - 在生物学中，蛋白质序列折叠成三维结构，并且这些结构根据其相对位置和它们之间的距离相互作用。这种复杂的相互作用构成了复杂的遗传网络和蛋白质通路的基石。
发现此类庞大而复杂的生物网络中的结构模式和规律至关重要。开发强大且可扩展的数据挖掘方法以发现近似和频繁的结构模式，并研究此类相互连接的生物网络之间的规律和不规则性非常重要。
关联和路径分析 - 它可以识别共现的基因序列并将基因与疾病发展的不同阶段联系起来。关联分析方法可用于调节目标样本中可能遵循的基因类型。此类分析将支持基因团队的发现以及对它们之间相互作用和关系的研究。
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