Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59632
Title: Роль больших данных в анализе геномных данных
Other Titles: The role of big data in genomic data analysis
Authors: Аббасова, О. М.
Аннасапаров, Г. Г.
Keywords: материалы конференций;медицинская информатика;интеллектуальный анализ данных;интеллектуальный анализ текстов;информационные системы;хранение информации;bioPython;Python
Issue Date: 2025
Publisher: БГУИР
Citation: Аббасова, О. М. Роль больших данных в анализе геномных данных = The role of big data in genomic data analysis / О. М. Аббасова, Г. Г. Аннасапаров // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 239–242.
Abstract: Системы здравоохранения, генетика и геномика, население и общественное здравоохранение; все области биомедицины могут выиграть от Больших данных и связанных с ними технологий. При анализе геномных данных часто требуется интеграция различных типов данных (например, геномные, клинические, экологические). Поэтому важно владеть языками и инструментами, которые позволяют эффективно обрабатывать и интегрировать разнородные данные. Машинное обучение играет все более важную роль в анализе геномных данных. Python с его библиотеками машинного обучения является отличным выбором для этой задачи.
Alternative abstract: Health systems, genetics and genomics, population and public health; all areas of biomedicine can benefit from Big Data and related technologies. Genomic data analysis often requires the integration of different types of data (e.g. genomic, clinical, environmental). It is therefore important to have languages and tools that allow efficient processing and integration of heterogeneous data. Machine learning is playing an increasingly important role in genomic data analysis. Python with its machine learning libraries is an excellent choice for this task..
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59632
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Abbasova_Rol'.pdf342.6 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.