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摘要：本文详细探讨了生物信息学在阐明与慢性疾病相关的复杂分子图景方面发挥的关键作用。引言强调了这些长期健康问题的重要性和普遍性，并确立了生物信息学在慢性疾病研究中的更广泛背景。本综述系统地介绍了生物信息学工具和技术在理解、识别和管理慢性疾病中的应用。第一部分强调了遗传学和基因组学的重要性，详细介绍了基因组数据的利用和遗传生物标志物发现的进展。随后，讨论延伸到转录组学和基因表达，包括分析方法、失调基因的识别以及非编码 RNA 在长期疾病中的调节功能。接下来，本文深入研究了蛋白质组学，阐明了蛋白质 - 蛋白质相互作用网络、相关工具和技术以及翻译后修饰。这种全面的报道旨在让读者对慢性疾病背后的分子复杂性有细致的了解。随后的部分重点介绍代谢组学和代谢途径，重点介绍代谢物生物标志物的临床效用、代谢途径的变化以及表征疾病的技术。随后，本文探讨了机器学习在生物信息学中的应用，深入了解了它们在增强我们对慢性病的理解方面的作用。本文的后半部分介绍了实际应用和案例研究，展示了针对特定疾病的生物信息学工具、数据库和研究结果的更广泛效用。此外，倒数第二部分探讨了隐私、道德考虑和数据质量问题，解决了生物信息学领域的挑战和潜在道路。最后，本文讨论了即将到来的趋势和未来的研究方向，为慢性病生物信息学研究的进步做出了贡献。总的来说，这篇综述全面概述了生物信息学在慢性病研究中的多方面应用。
生物信息学在慢性疾病中的应用 - BonViewPress
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