内容提要

生物医药大数据蕴含了非常丰富的信息和知识，是关乎人类生存与健康的重要战略资源，但只有对生物医药大数据进行高效处理和智能分析，才能真正推动生物医药研究和产业化从原来的假设驱动向数据驱动转变，因而近些年来生物医药大数据与智能分析逐渐成为潜力巨大且发展迅猛的交叉领域。本书简要介绍了并行计算、机器学习和深度学习应用于生物医药大数据的相关基础知识，并总结了作者团队在生物医药大数据处理和分析领域的若干成果，主要涵盖基因表达谱分析、微生物基因组、药物虚拟筛选、肿瘤基因表达谱分类、RNA编辑位点识别、增强子识别等，以作者团队的研究成果为实际案例，详细介绍了研究的路线和方法。

本书属于高性能计算、大数据、机器学习和生物医药等专业的交叉领域，可以为这些领域的研究人员提供参考，也可作为相关专业高年级本科生和研究生的补充教材。

序言1

2020年新冠疫情的突然来袭，让全世界认识到了生命科学研究的重要性，生物医药技术与大数据、人工智能、高性能计算等信息技术的交叉融合，将在提高人类的医疗和健康水平方面发挥越来越重要的作用。

本书的作者彭绍亮教授毕业于国防科技大学计算机学院，是一位活跃在我国高性能计算、生物信息、大数据等领域的优秀青年科研工作者。这些年，他和他的团队在生物医药大数据这个交叉领域与国内外许多单位建立了长期的合作关系，并进行了一系列卓有成效的工作。

由彭绍亮教授与王晓伟博士编著的这本《生物医药大数据与智能分析》，不仅系统地总结了近年来国际、国内生物医药大数据领域中并行计算、数据挖掘、机器学习等方面的最新研究成果，还分享了彭绍亮教授团队在大规模异构超级计算机上进行生物医药大数据并行算法研发和优化的经验。本书内容不仅包括生物医药大数据的高效处理和智能分析，还涉及基因序列分析、微生物宏基因分析、药物虚拟筛选、肿瘤基因表达谱分类等具体科研和临床应用案例。

本书是彭绍亮教授团队十余年来科研工作的结晶，是目前国内该领域内容涵盖较为全面的一本专著。通过本书，读者不仅可以了解该领域最新的科学问题和基本知识，更可以学习在生物信息等交叉领域进行研究的方法论和应用技术。本书的出版，必将对进一步推动我国高性能计算与生物医药大数据智能分析的交叉融合发展产生积极的影响。

中国工程院院士

序言2

近年来，随着新一代信息技术的发展与应用，生物医药领域中大数据发挥的作用愈发关键。我国在“十三五”期间先后启动了“精准医学”“数字诊疗装备研发”等一系列重点研发计划专项，将生物医药大数据与人工智能（AI）、高性能计算等IT技术交叉融合。未来，生物医药大数据将在提高人类的医疗和健康水平方面发挥越来越重要的作用。

这些年，介绍生物医药大数据与人工智能结合理念和技术的书刊纷纷出现，但是很多读者读完后还是对此概念不甚清楚。读者需要一座连接宏观理念和技术细节的桥梁，需要能够将高性能计算、大数据、机器学习和生物医药等专业之间交叉融合的研究方法和应用技术“讲清楚”的书籍。

为此，我向大家推荐本书。它从生物医药大数据这个交叉领域的理论与应用的角度切入，系统地总结了近几年国际、国内该领域中并行计算、数据挖掘、机器学习等方面的最新研究成果，建立了生物医药大数据与人工智能技术架构之间的映射关系，并辅以作者团队十余年来走在科研前线的成果进行印证，内容丰富、条理清晰、深入浅出、难易适度，使读者可以系统地了解生物医药大数据与人工智能技术的结合。

为了帮助读者对生物医药大数据与智能分析形成全面、系统的认识，本书首先从系统论的高度对生物医药大数据与智能分析进行了高度的概括，后续内容涵盖了生物医药大数据与智能分析概述、生物医药大数据高效处理的基础、海量基因表达谱分析、功能性前噬菌体预测、高通量药物虚拟筛选、生物医药大数据的智能分析基础、基于字典学习的肿瘤基因表达谱分类、基于深度学习的RNA编辑位点识别、基于深度学习的增强子识别9个方面。这种结构化、系统化的思想贯穿全书，对普通读者、与生物医药大数据有关的医疗从业人员和生物医药大数据领域的科研人员都有帮助，可以使他们全面、深刻地理解和把握复杂的生物医药大数据与智能分析问题。