精准医学大数据和生物信息学有什么区别和共同点？

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精准医学大数据和生物信息学有什么区别和共同点？
原文地址：https://www.zhihu.com/question/639504691

检验医师

所谓精准医学大数据自我感觉只是一个噱头，精准医学也是搞各种基因测序，比如肿瘤靶向用药的各种Panel，肿瘤风险预测的WGS/WES, 样本只有那些，但是人基因组大那（3亿个碱基，1x就得3G数据量，你想想数据量大么。。。叫个大数据没问题吧），但是再大也就是跑那些类似的流程（数据质控+比对+SNV/CNV/Fusion+你想要的各种分析）,都是生物信息学的那一套。后边就是你积累了成千上万样本，你有了这些样本SNV/CNV/Fusion和你分析的各种特征，再套上机器学习或者深度学习模型里面训练一下，看看有啥效果，不都还是生信的那一套。。

清风寡欲

生物信息学是一个非常广的领域，一般约等于定量生物学/定量生物医学，甚至精准医疗也能涵盖。但是既然题主这么问了，那应该是问传统定义上的生物信息学——下面的区别都是基于这个定义来的。
数据集的区别：

• 前者一般是临床数据集，可能有临床医疗记录、医学图像等等
  
• 后者一般是各种组学数据集
  

研究问题的区别：

• 精准医学一般是解决疾病异质性的问题，从而达到精准诊断、个性化医疗的目的
  
• 生信就很广了，基本上分子生物学的问题都会涉及（广义上生物信息学还可能涉及显微图像分析、药物筛选、质谱数据分析等等）
  

研究方法的区别：

• 前者一般用生物统计学、大数据挖掘、机器学习
  
• 后者一般用组学分析、生物数据库挖掘、算法和软件开发
  

<hr/>还有一个不确切，但是外行人一看就懂的比喻：

• 不是调包侠的前提下(●'◡'●)，生物信息学近似于软件开发，精准医学大数据相当于数据科学
  

同花顺

生物信息学关注生物分子信息的获取和分析，强调计算机科学和统计学；精准医学大数据注重在医学中应用大规模数据，实现个体化医疗，涵盖基因组等多组学、临床表现等多方面数据。两者共同点在于数据驱动、跨学科合作，服务医学研究和临床实践。

卡卡

前者应该是仍处在探索阶段的定义，很多学科的人都开始做，包括且不限于搞数学、统计、计算机、生物、医学的老师和团队。但是你要说给出这个领域明确的定义、学生培养体系、整体知识或者工程架构，我认为还需要一段时间的探索。
后者是已经经历了几十年发展的成熟学科吧