生物数据

㈠ 生物灭绝数据有多可怕

地球几乎每小时有一个物种灭绝，近代物种的灭绝速度比自然灭绝速度快1000倍，比形成速度快100万倍——这一惊人的生物灭绝数据，来自国家濒危物种进出口管理办公室。

㈡ 生物中的一些好玩的数据

头 发 它大约每月生长1厘米。一个成年人每天脱发约130根至300根，一年最 多10.95万根。

脑细胞 一个人的脑细胞共有1000亿个，每年约损失3550万个，而且不再生。 如果酗酒，损失会更多。

皮 肤 皮肤表面覆盖着的一层死细胞，对皮肤有保护作用。在皮肤表皮的底 部，新细胞不断地生长、分离和成熟，渐渐到达皮肤表面取人那些已 被磨损的死细胞，这种新陈代谢过程约需120天，也就是说一个人 一年里要脱三层皮。

排汗系统 人的皮肤上有300万个汗腺，通过人体它们平均每天向排出0.5
升汗液。如果你觉得过去的一年很辛苦，那么这一年里你排出了约 182.5升的汗液。

消化系统 通常，年龄在35岁的妇女平均每天消耗热量达2千卡，每年消耗73 万卡。男子每天2.5千卡，每年消耗91.25万卡。每年消耗的食品中 脂肪约36公斤，另外需要饮水639升。
△一个身材高大的人每小时脱落60 万个上皮细胞．如此计算, 他每年丧失的皮肤就达0.68 公斤．如果按70 岁寿命计算, 则一生中将失去47.7 公斤皮肤．

△人们每天脱落大约45 根头发, 有些人可达60 根．但由於人的头皮上天生约有12 万根头发, 因此, 这点损失无关大局．多数人头发的脱落与再生是保持相对平衡的, 否则, 按此计算, 一个人一生丧失的头发可高达150 多万根, 相当於全部头发脱落12.3 遍．

△人体中的红血球平均寿命为4 个月．按它在血液循环中的速度计算, 一个红血球总共要游走1600 多公里．

△人的大脑拥有100 亿个神经细胞, 它每天能够接受8600 万条信息．据估计, 人的记忆系统潜力颇大, 一生能容纳100 万亿条信息．这是一个十分庞大的天文数字．如果一个人生下即按每秒两个数读, 且24 小时不停, 活到70 岁也数不够50 亿, 数100 万亿则需140 万年!

△如果把人的大脑的新陈代谢转化为能量的话, 它所产生的能量竟抵得上一只20 瓦的电灯泡所发出的能量．

△咽喉是人体最繁忙的通道之一．通过嘴和咽喉, 人一生中吃掉40 吨食物, 吸入空气约500 万立方米．

△人的大脑十分精妙而复杂．其神经系统比今天全世界的电话网还复杂1400 倍．目前科学家只能描绘出它的很小一部分工作原理图．

△人的眼睛在天黑1 分钟后对光的敏感增强10 倍; 天黑20 分钟后增至6000 倍; 而在天漆黑后40 分钟, 眼睛对光的敏感性达到极限位, 比天黑前增强25000 倍．

△人的大脑中发生着十分复杂的化学反应, 平均每秒钟达到10 万次．

△人们讲话发出的声波能量极其有限, 但若是让全球的人同时讲话, 那么他们发出的声波综合能量超过1 个小时发电站输出的发电量．

△我们的5 种感官 (眼、耳、鼻、舌、身) 不断接收各种不同的感觉数据．但是, 这些接收的感觉数据只有1％是通过大脑加工处理的, 而其余99％的数据则被当做无关紧要的信息而筛选掉了．

△人体每平方英寸体表面积平均寄生着3200 万个细菌, 因此, 人体上共寄生着1000 亿个细菌．由於人体与细菌之间、细菌与细菌之间存在某种制约, 更由於人体皮肤是一道天然防线, 所以正常情况下不表现出某种病害．

△使人获得嗅觉的感觉斑只有34 平方英寸那么大, 而猎狗的嗅觉斑至少有10 平方英寸, 鲨鱼有24 平方英寸, 老鼠的嗅觉感受器最大, 几乎与它整个身体的皮肤相等．

△人的大脑在一个物体的反射光第一次进入眼睛之后, 仅5％秒钟内就可以辨认出这个物体．

△人的心脏昼夜不停地搏动, 它每天消耗的能量相当於把重约2000 磅的物体举到41 英尺高度所需的能量．当一个人50 岁时, 他的心脏所完成的总工作量相当於把18000 吨东西举到142 英里的高度．

△正常人的眼睛十分敏锐, 他夜晚在山顶可以看见50 英里之外的一根火柴发出的火光．

△一个人静躺在床上的话, 每分钟只需吸入大约8.8 升空气．改躺为坐, 则需翻倍, 消耗17.6 升．散步耗氧是静躺的3 倍, 为每分钟26.4 升．跑步的话则高达每分钟55 升．

△人体2 平方英寸皮肤约有645 条汗腺、77 英尺神经、1000 个神经末梢、65 根发囊、75 条皮脂腺和19 英尺毛细血管．

△缺乏睡眠比饥饿更容易使人死亡．人不睡眠可能只能熬10 天即会死去, 而挨饿则可能挣扎着度过几周．

△人的大脑传送的神经冲动最快的可达每小时约250 公里．

△人体由大约100 万亿个细胞构成, 而在一生中却大约有10000 万亿次细胞分裂．一个人如果能活100 岁, 那么他平均每一天都有3000 亿个细胞在分裂, 平均每秒钟有300 万个细胞在分裂．

△据计算, 一个只活60 岁的人, 一生中进出身体的水分高达75 吨, 糖17.5 吨, 蛋白质2.5 吨, 脂肪1.3 吨, 合计96.3 吨．这些东西可装满载重4吨的卡车24 辆, 相当於60 公斤体重者自身体重的1600 倍．

㈢ 生物实验数据

试管内的水温会升高，说明种子燃烧放出了热量。种子的成分中有能够燃烧的有机物。本实验可以用来测量一粒种子中所含的能量值，也就是我们通常所说的食物热价。

㈣ 生物学上实验处理数据的方法有哪些

实验数据的处理方法：
1. 平均值法
取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。通常在同样的测量条件下，对于某一物理量进行多次测量的结果不会完全一样，用多次测量的算术平均值作为测量结果，是真实值的最好近似。

2. 列表法
实验中将数据列成表格，可以简明地表示出有关物理量之间的关系，便于检查测量结果和运算是否合理，有助于发现和分析问题，而且列表法还是图象法的基础。
列表时应注意：
①表格要直接地反映有关物理量之间的关系，一般把自变量写在前边，因变量紧接着写在后面，便于分析。
②表格要清楚地反映测量的次数，测得的物理量的名称及单位，计算的物理量的名称及单位。物理量的单位可写在标题栏内，一般不在数值栏内重复出现。
③表中所列数据要正确反映测量值的有效数字。

3. 作图法
选取适当的自变量，通过作图可以找到或反映物理量之间的变化关系，并便于找出其中的规律，确定对应量的函数关系。作图法是最常用的实验数据处理方法之一。
描绘图象的要求是：
①根据测量的要求选定坐标轴，一般以横轴为自变量，纵轴为因变量。坐标轴要标明所代表的物理量的名称及单位。
②坐标轴标度的选择应合适，使测量数据能在坐标轴上得到准确的反映。为避免图纸上出现大片空白，坐标原点可以是零，也可以不是零。坐标轴的分度的估读数，应与测量值的估读数（即有效数字的末位）相对应。

㈤ 利用生物软件进行数据分析有哪些

数据分析软抄件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。
简单说：
Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。
hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。
SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。
SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。
MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。
Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。
各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。

㈥ 生物信息学对数据的处理一般是一个什么样的过程数据挖掘 数据整合

一、数据挖掘工具分类 数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题 数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此...

㈦ 什么叫做生物学数据冗余性

什么叫做生物学数据冗余性
数据冗余:在一个数据集合中重复的数据称为数据冗余.
数据冗余技术是使用一组或多组附加驱动器存储数据的副本,这就叫数据冗余技术。比如镜像就是一种数据冗余技术。
数据冗余技术。工控软件开发中，冗余技术是一项最为重要的技术，它是系统长期稳定工作的保障。OPC技术的使用可以更加方便的实现软件冗余，而且具有较好的开放性和可互操作性。 出现这种情况，是因为光盘刻录时有某些数据记录不正确，也有可能是光盘与你的光驱不兼容，或光驱某处物理损坏读不过去。循环冗余检查(CRC)是一种数据传输检错功能，对数据进行多项式计，并将得到的结果附在帧的后面，接收设备也执行类似算法，以保证数据传输的正确性和完整性。若CRC校验不通过，系统重复向硬盘复制数据，陷入死循环，导致复制过程无法完成。
数据冗余的目的：
数据的应用中为了某种目的采取数据冗余方式。
1、重复存储或传输数据以防止数据的丢失。
2、对数据进行冗余性的编码来防止数据的丢失、错误，并提供对错误数据进行反变换得到原始数据的功能。
3、为简化流程所造成额数据冗余。例如向多个目的发送同样的信息、在多个地点存放同样的信息，而不对数据进行分析而减少工作量。
4、为加快处理过程而将同一数据在不同地点存放。例如并行处理同一信息的不同内容，或用不同方法处理同一信息等。
5、为方便处理而是同一信息在不同地点有不同的表现形式。例如一本书的不同语言的版本。
6、大量数据的索引。一般在数据库中经常使用。其目的类似第4点。
7、方法类的信息冗余：比如每个司机都要记住同一城市的基本交通信息；大量个人电脑都安装类似的操作系统或软件。
8、为了完备性而配备的冗余数据。例如字典里的字很多，但我们只查询其中很少的一些字。软件功能很多，但我们只使用其中一部分。
9、规则性的冗余。根据法律、制度、规则等约束进行的。例如合同中大量的模式化的内容。
10、为达到其他目的所进行的冗余。例如重复信息以达到被重视等等。
数据冗余或者信息冗余是生产、生活所必然存在的行为，没有好与不好的总体倾向。
而对于自然界，则是物质存在的一种形式，是客观存在情况。例如每个人都有与其他人基本相同的基因。

㈧ 生物数据为什么是一种很好的大数据

以后人类的生命，都的从生物中获取什么了，比如说健康，生命的周期等等，生物大数据是很重要的一个方面，关系到人类未来的发展和进化。将会成为很多生物科学家首要研究的对象的，每个人都对生命充满了敬畏，谁不希望多活几年。柠檬学院大数据。

㈨ 生物信息学 怎么利用公共数据发自己的文章

生物信息学（Bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而
形
成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而
达
到揭示这些数据所蕴含的生物学意义的目的。在推动生物信息学发展的各种动力中，人
类
基因组计划（HGP）和生物医药工业是其中的两个主要力量。

就人类基因组来说，得到序列仅仅是第一步，后一步的工作是所谓后基因组时代 （Post
-
genome Era） 的任务，即收集、整理、检索和分析序列中表达的蛋白质结构与功能的信
息
，找出规律。近几年来在公共数据库中DNA序列数据的数量以每年1.8倍的速度快速增长
，
到1997年底已经超过1.2×109bp。对如此巨量的数据进行存储、分类、检索、比较，并
预
测可能的基因和基因产物的结构和功能，如果没有计算机参与处理，那是不可想象的。

生物医药工业也是推动生物信息学发展的重要动力。HGP所推动的大规模DNA测序也为生
物
医药工业提供了大量可用于新药开发的原材料。有些基因产物可以直接作为药物，而有
些
基因则可以成为药物作用的对象。生物信息学为分子生物学家提供了大量对基因序列进
行
分析的工具，不但可以从资料的获取、基因功能的预测、药物筛选过程中的信息处理等
方
面大大加快新药开发的进程，而且可以大大加快传统的基因发现和研究，因而成为各赢
利
性研究机构和医药公司争夺基因专利的重要工具，这一竞争又反过来极大的刺激了生物
信
息学的发展。

2、研究内容

生物信息学与计算生物学或生物计算有着密切的关系，但又不尽相同，目前归入生物信
息
学研究领域的大致有以下几个方面：

（1）各种生物数据库的建立和管理。这是一切生物信息学工作的基础，通常要有计算机
科
学背景的专业人员与生物学家密切合作。

（2）数据库接口和检索工具的研制。数据库的内容来自万千生物学者的日积月累，最终
又
为生物学者们所用。但不能要求一般生物学工作者具有高深的计算机和网络知识，因此
，
必须发展查询数据库和向库里提供数据的方便接口。这是专业人员才能胜任的工作，通
常
在生物信息中心里进行。

（3）人类基因组计划的实施，配合大规模的DNA自动测序，对信息的采集和处理提出了
空
前的要求。从各种图谱的分析，大量序列片段的拼接组装，寻找基因和预测结构与功能
，
到数据和研究结果的视像化，无不需要高效率的算法和程序。研究新算法、发展方便适
用
的程序，是生物信息学的日常任务。

（4）生物信息学最重要的任务，是从海量数据中提取新知识。这首先是从DNA序列中识
别
编码蛋白质的基因，以及调控基因表达的各种信号。其次，从基因组编码序列翻译出的
蛋
白质序列的数目急剧增加，根本不可能用实验方法一一确定它们的结构和功能。从已经
积
累的数据和知识出发，预测蛋白质的结构和功能，成为常规的研究任务。

（5）DNA芯片和微阵列的发展，把一定组织或生物体内万千基因时空表达的研究提上日
程
．研究基因表达过程中的聚群关系，从中提取调控网络和代谢途径的知识，进而从整体
上
模拟细胞内的全部互相辅合的生化反应，在亚细胞层次理解生命活动。只有掌握已有数
据
、发展崭新算法，才能创造新的知识。这是生物信息学刚刚掀开的新篇章。

㈩ 生物医学基因大数据有哪些具体应用

基因大数据分析就是像佳学基因那样通过分子生物学、分子病理学、分子药理学的最新科技建立《人的基因序列变化与人体疾病表征》数据库，再加上临床样本的收集、优化和调整，可以对人任何一种疾病找到基因的原因，对任何一种基因序列预测人体可能出现的疾病和能力变化。通过佳学基因大数据分析可以进行人的天赋基因解码、人的健康成长呵护基因解码、致病基因鉴定基因解码、用药指导基因解码、婚恋咨询基因解码和完美宝贝基因解码。