生物數據

㈠ 生物滅絕數據有多可怕

地球幾乎每小時有一個物種滅絕，近代物種的滅絕速度比自然滅絕速度快1000倍，比形成速度快100萬倍——這一驚人的生物滅絕數據，來自國家瀕危物種進出口管理辦公室。

㈡ 生物中的一些好玩的數據

頭 發 它大約每月生長1厘米。一個成年人每天脫發約130根至300根，一年最 多10.95萬根。

腦細胞 一個人的腦細胞共有1000億個，每年約損失3550萬個，而且不再生。 如果酗酒，損失會更多。

皮 膚 皮膚表面覆蓋著的一層死細胞，對皮膚有保護作用。在皮膚表皮的底 部，新細胞不斷地生長、分離和成熟，漸漸到達皮膚表面取人那些已 被磨損的死細胞，這種新陳代謝過程約需120天，也就是說一個人 一年裡要脫三層皮。

排汗系統 人的皮膚上有300萬個汗腺，通過人體它們平均每天向排出0.5
升汗液。如果你覺得過去的一年很辛苦，那麼這一年裡你排出了約 182.5升的汗液。

消化系統 通常，年齡在35歲的婦女平均每天消耗熱量達2千卡，每年消耗73 萬卡。男子每天2.5千卡，每年消耗91.25萬卡。每年消耗的食品中 脂肪約36公斤，另外需要飲水639升。
△一個身材高大的人每小時脫落60 萬個上皮細胞．如此計算, 他每年喪失的皮膚就達0.68 公斤．如果按70 歲壽命計算, 則一生中將失去47.7 公斤皮膚．

△人們每天脫落大約45 根頭發, 有些人可達60 根．但由於人的頭皮上天生約有12 萬根頭發, 因此, 這點損失無關大局．多數人頭發的脫落與再生是保持相對平衡的, 否則, 按此計算, 一個人一生喪失的頭發可高達150 多萬根, 相當於全部頭發脫落12.3 遍．

△人體中的紅血球平均壽命為4 個月．按它在血液循環中的速度計算, 一個紅血球總共要遊走1600 多公里．

△人的大腦擁有100 億個神經細胞, 它每天能夠接受8600 萬條信息．據估計, 人的記憶系統潛力頗大, 一生能容納100 萬億條信息．這是一個十分龐大的天文數字．如果一個人生下即按每秒兩個數讀, 且24 小時不停, 活到70 歲也數不夠50 億, 數100 萬億則需140 萬年!

△如果把人的大腦的新陳代謝轉化為能量的話, 它所產生的能量竟抵得上一隻20 瓦的電燈泡所發出的能量．

△咽喉是人體最繁忙的通道之一．通過嘴和咽喉, 人一生中吃掉40 噸食物, 吸入空氣約500 萬立方米．

△人的大腦十分精妙而復雜．其神經系統比今天全世界的電話網還復雜1400 倍．目前科學家只能描繪出它的很小一部分工作原理圖．

△人的眼睛在天黑1 分鍾後對光的敏感增強10 倍; 天黑20 分鍾後增至6000 倍; 而在天漆黑後40 分鍾, 眼睛對光的敏感性達到極限位, 比天黑前增強25000 倍．

△人的大腦中發生著十分復雜的化學反應, 平均每秒鍾達到10 萬次．

△人們講話發出的聲波能量極其有限, 但若是讓全球的人同時講話, 那麼他們發出的聲波綜合能量超過1 個小時發電站輸出的發電量．

△我們的5 種感官 (眼、耳、鼻、舌、身) 不斷接收各種不同的感覺數據．但是, 這些接收的感覺數據只有1％是通過大腦加工處理的, 而其餘99％的數據則被當做無關緊要的信息而篩選掉了．

△人體每平方英寸體表面積平均寄生著3200 萬個細菌, 因此, 人體上共寄生著1000 億個細菌．由於人體與細菌之間、細菌與細菌之間存在某種制約, 更由於人體皮膚是一道天然防線, 所以正常情況下不表現出某種病害．

△使人獲得嗅覺的感覺斑只有34 平方英寸那麼大, 而獵狗的嗅覺斑至少有10 平方英寸, 鯊魚有24 平方英寸, 老鼠的嗅覺感受器最大, 幾乎與它整個身體的皮膚相等．

△人的大腦在一個物體的反射光第一次進入眼睛之後, 僅5％秒鍾內就可以辨認出這個物體．

△人的心臟晝夜不停地搏動, 它每天消耗的能量相當於把重約2000 磅的物體舉到41 英尺高度所需的能量．當一個人50 歲時, 他的心臟所完成的總工作量相當於把18000 噸東西舉到142 英里的高度．

△正常人的眼睛十分敏銳, 他夜晚在山頂可以看見50 英里之外的一根火柴發出的火光．

△一個人靜躺在床上的話, 每分鍾只需吸入大約8.8 升空氣．改躺為坐, 則需翻倍, 消耗17.6 升．散步耗氧是靜躺的3 倍, 為每分鍾26.4 升．跑步的話則高達每分鍾55 升．

△人體2 平方英寸皮膚約有645 條汗腺、77 英尺神經、1000 個神經末梢、65 根發囊、75 條皮脂腺和19 英尺毛細血管．

△缺乏睡眠比飢餓更容易使人死亡．人不睡眠可能只能熬10 天即會死去, 而挨餓則可能掙扎著度過幾周．

△人的大腦傳送的神經沖動最快的可達每小時約250 公里．

△人體由大約100 萬億個細胞構成, 而在一生中卻大約有10000 萬億次細胞分裂．一個人如果能活100 歲, 那麼他平均每一天都有3000 億個細胞在分裂, 平均每秒鍾有300 萬個細胞在分裂．

△據計算, 一個只活60 歲的人, 一生中進出身體的水分高達75 噸, 糖17.5 噸, 蛋白質2.5 噸, 脂肪1.3 噸, 合計96.3 噸．這些東西可裝滿載重4噸的卡車24 輛, 相當於60 公斤體重者自身體重的1600 倍．

㈢ 生物實驗數據

試管內的水溫會升高，說明種子燃燒放出了熱量。種子的成分中有能夠燃燒的有機物。本實驗可以用來測量一粒種子中所含的能量值，也就是我們通常所說的食物熱價。

㈣ 生物學上實驗處理數據的方法有哪些

實驗數據的處理方法：
1. 平均值法
取算術平均值是為減小偶然誤差而常用的一種數據處理方法。通常在同樣的測量條件下，對於某一物理量進行多次測量的結果不會完全一樣，用多次測量的算術平均值作為測量結果，是真實值的最好近似。

2. 列表法
實驗中將數據列成表格，可以簡明地表示出有關物理量之間的關系，便於檢查測量結果和運算是否合理，有助於發現和分析問題，而且列表法還是圖象法的基礎。
列表時應注意：
①表格要直接地反映有關物理量之間的關系，一般把自變數寫在前邊，因變數緊接著寫在後面，便於分析。
②表格要清楚地反映測量的次數，測得的物理量的名稱及單位，計算的物理量的名稱及單位。物理量的單位可寫在標題欄內，一般不在數值欄內重復出現。
③表中所列數據要正確反映測量值的有效數字。

3. 作圖法
選取適當的自變數，通過作圖可以找到或反映物理量之間的變化關系，並便於找出其中的規律，確定對應量的函數關系。作圖法是最常用的實驗數據處理方法之一。
描繪圖象的要求是：
①根據測量的要求選定坐標軸，一般以橫軸為自變數，縱軸為因變數。坐標軸要標明所代表的物理量的名稱及單位。
②坐標軸標度的選擇應合適，使測量數據能在坐標軸上得到准確的反映。為避免圖紙上出現大片空白，坐標原點可以是零，也可以不是零。坐標軸的分度的估讀數，應與測量值的估讀數（即有效數字的末位）相對應。

㈤ 利用生物軟體進行數據分析有哪些

數據分析軟抄件有很多種，每一種都適合不同類型的人員。
簡單說：
Excel：普遍適用，既有基礎，又有中高級。中級一般用Excel透視表，高級的用Excel VBA。
hihidata：比較小眾的數據分析工具。三分鍾就可以學會直接上手。無需下載安裝，直接在線就可以使用。
SPSS：專業統計軟體，沒有統計功底很難用的。同時包含了數據挖掘等高大功能。
SAS：專業統計軟體，專業人士用的，不懂編程還是不要碰了。
MARLAB：建立統計與數學模型，但是比較難學，很難上手。
Eview：比較小眾，建立一些經濟類的模型還是很有用的。計量經濟學中經常用到。
各種BI與報表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。

㈥ 生物信息學對數據的處理一般是一個什麼樣的過程數據挖掘 數據整合

一、數據挖掘工具分類 數據挖掘工具根據其適用的范圍分為兩類：專用挖掘工具和通用挖掘工具。 專用數據挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及演算法的時候充分考慮了數據、需求的特殊性，並作了優化。對任何領域，都可以開發特定的數據挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系統針對NBA的數據，幫助教練優化戰術組合。特定領域的數據挖掘工具針對性比較強，只能用於一種應用；也正因為針對性強，往往採用特殊的演算法，可以處理特殊的數據，實現特殊的目的，發現的知識可靠度也比較高。 通用數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。通用的數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。例如，IBM公司Almaden研究中心開發的QUEST系統，SGI公司開發的MineSet系統，加拿大SimonFraser大學開發的DBMiner系統。通用的數據挖掘工具可以做多種模式的挖掘，挖掘什麼、用什麼來挖掘都由用戶根據自己的應用來選擇。 二、數據挖掘工具選擇需要考慮的問題 數據挖掘是一個過程，只有將數據挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業的業務邏輯和需求緊密結合，並在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此...

㈦ 什麼叫做生物學數據冗餘性

什麼叫做生物學數據冗餘性
數據冗餘:在一個數據集合中重復的數據稱為數據冗餘.
數據冗餘技術是使用一組或多組附加驅動器存儲數據的副本,這就叫數據冗餘技術。比如鏡像就是一種數據冗餘技術。
數據冗餘技術。工控軟體開發中，冗餘技術是一項最為重要的技術，它是系統長期穩定工作的保障。OPC技術的使用可以更加方便的實現軟體冗餘，而且具有較好的開放性和可互操作性。 出現這種情況，是因為光碟刻錄時有某些數據記錄不正確，也有可能是光碟與你的光碟機不兼容，或光碟機某處物理損壞讀不過去。循環冗餘檢查(CRC)是一種數據傳輸檢錯功能，對數據進行多項式計，並將得到的結果附在幀的後面，接收設備也執行類似演算法，以保證數據傳輸的正確性和完整性。若CRC校驗不通過，系統重復向硬碟復制數據，陷入死循環，導致復制過程無法完成。
數據冗餘的目的：
數據的應用中為了某種目的採取數據冗餘方式。
1、重復存儲或傳輸數據以防止數據的丟失。
2、對數據進行冗餘性的編碼來防止數據的丟失、錯誤，並提供對錯誤數據進行反變換得到原始數據的功能。
3、為簡化流程所造成額數據冗餘。例如向多個目的發送同樣的信息、在多個地點存放同樣的信息，而不對數據進行分析而減少工作量。
4、為加快處理過程而將同一數據在不同地點存放。例如並行處理同一信息的不同內容，或用不同方法處理同一信息等。
5、為方便處理而是同一信息在不同地點有不同的表現形式。例如一本書的不同語言的版本。
6、大量數據的索引。一般在資料庫中經常使用。其目的類似第4點。
7、方法類的信息冗餘：比如每個司機都要記住同一城市的基本交通信息；大量個人電腦都安裝類似的操作系統或軟體。
8、為了完備性而配備的冗餘數據。例如字典里的字很多，但我們只查詢其中很少的一些字。軟體功能很多，但我們只使用其中一部分。
9、規則性的冗餘。根據法律、制度、規則等約束進行的。例如合同中大量的模式化的內容。
10、為達到其他目的所進行的冗餘。例如重復信息以達到被重視等等。
數據冗餘或者信息冗餘是生產、生活所必然存在的行為，沒有好與不好的總體傾向。
而對於自然界，則是物質存在的一種形式，是客觀存在情況。例如每個人都有與其他人基本相同的基因。

㈧ 生物數據為什麼是一種很好的大數據

以後人類的生命，都的從生物中獲取什麼了，比如說健康，生命的周期等等，生物大數據是很重要的一個方面，關繫到人類未來的發展和進化。將會成為很多生物科學家首要研究的對象的，每個人都對生命充滿了敬畏，誰不希望多活幾年。檸檬學院大數據。

㈨ 生物信息學 怎麼利用公共數據發自己的文章

生物信息學（Bioinformatics）是生物學與計算機科學以及應用數學等學科相互交叉而
形
成的一門新興學科。它通過對生物學實驗數據的獲取、加工、存儲、檢索與分析，進而
達
到揭示這些數據所蘊含的生物學意義的目的。在推動生物信息學發展的各種動力中，人
類
基因組計劃（HGP）和生物醫葯工業是其中的兩個主要力量。

就人類基因組來說，得到序列僅僅是第一步，後一步的工作是所謂後基因組時代 （Post
-
genome Era） 的任務，即收集、整理、檢索和分析序列中表達的蛋白質結構與功能的信
息
，找出規律。近幾年來在公共資料庫中DNA序列數據的數量以每年1.8倍的速度快速增長
，
到1997年底已經超過1.2×109bp。對如此巨量的數據進行存儲、分類、檢索、比較，並
預
測可能的基因和基因產物的結構和功能，如果沒有計算機參與處理，那是不可想像的。

生物醫葯工業也是推動生物信息學發展的重要動力。HGP所推動的大規模DNA測序也為生
物
醫葯工業提供了大量可用於新葯開發的原材料。有些基因產物可以直接作為葯物，而有
些
基因則可以成為葯物作用的對象。生物信息學為分子生物學家提供了大量對基因序列進
行
分析的工具，不但可以從資料的獲取、基因功能的預測、葯物篩選過程中的信息處理等
方
面大大加快新葯開發的進程，而且可以大大加快傳統的基因發現和研究，因而成為各贏
利
性研究機構和醫葯公司爭奪基因專利的重要工具，這一競爭又反過來極大的刺激了生物
信
息學的發展。

2、研究內容

生物信息學與計算生物學或生物計算有著密切的關系，但又不盡相同，目前歸入生物信
息
學研究領域的大致有以下幾個方面：

（1）各種生物資料庫的建立和管理。這是一切生物信息學工作的基礎，通常要有計算機
科
學背景的專業人員與生物學家密切合作。

（2）資料庫介面和檢索工具的研製。資料庫的內容來自萬千生物學者的日積月累，最終
又
為生物學者們所用。但不能要求一般生物學工作者具有高深的計算機和網路知識，因此
，
必須發展查詢資料庫和向庫里提供數據的方便介面。這是專業人員才能勝任的工作，通
常
在生物信息中心裡進行。

（3）人類基因組計劃的實施，配合大規模的DNA自動測序，對信息的採集和處理提出了
空
前的要求。從各種圖譜的分析，大量序列片段的拼接組裝，尋找基因和預測結構與功能
，
到數據和研究結果的視像化，無不需要高效率的演算法和程序。研究新演算法、發展方便適
用
的程序，是生物信息學的日常任務。

（4）生物信息學最重要的任務，是從海量數據中提取新知識。這首先是從DNA序列中識
別
編碼蛋白質的基因，以及調控基因表達的各種信號。其次，從基因組編碼序列翻譯出的
蛋
白質序列的數目急劇增加，根本不可能用實驗方法一一確定它們的結構和功能。從已經
積
累的數據和知識出發，預測蛋白質的結構和功能，成為常規的研究任務。

（5）DNA晶元和微陣列的發展，把一定組織或生物體內萬千基因時空表達的研究提上日
程
．研究基因表達過程中的聚群關系，從中提取調控網路和代謝途徑的知識，進而從整體
上
模擬細胞內的全部互相輔合的生化反應，在亞細胞層次理解生命活動。只有掌握已有數
據
、發展嶄新演算法，才能創造新的知識。這是生物信息學剛剛掀開的新篇章。

㈩ 生物醫學基因大數據有哪些具體應用

基因大數據分析就是像佳學基因那樣通過分子生物學、分子病理學、分子葯理學的最新科技建立《人的基因序列變化與人體疾病表徵》資料庫，再加上臨床樣本的收集、優化和調整，可以對人任何一種疾病找到基因的原因，對任何一種基因序列預測人體可能出現的疾病和能力變化。通過佳學基因大數據分析可以進行人的天賦基因解碼、人的健康成長呵護基因解碼、致病基因鑒定基因解碼、用葯指導基因解碼、婚戀咨詢基因解碼和完美寶貝基因解碼。