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Bharath K M。Pharm（药理学系），由印度Erode的Nandha药学院1 st. 摘要：个性化药理学的新兴领域有望通过针对单个遗传特征来调整治疗策略来彻底改变医疗治疗。 综合生物信息学是结合计算工具和生物学数据的学科，是这种转换的最前沿。 通过利用基因组学，蛋白质组学和代谢组学的大量数据集，生物信息学方法可以鉴定生物标志物和对药物反应的预测，从而促进了个性化医学的发展。 本文探讨了综合生物信息学在个性化药理学中的未来观点和应用。 它突出了推动该领域进步的关键技术和方法，例如机器学习，数据挖掘和系统生物学。 多摩学数据的整合被强调是理解影响药物疗效和安全性的基因，蛋白质和代谢产物之间复杂相互作用的关键因素。 此外，本文讨论了电子健康记录（EHR）和现实数据在增强生物信息学模型准确性方面的作用，从而确保了更精确和个性化的治疗计划。 还检查了人工智能（AI）和机器学习的最新进步，证明了这些技术如何用于预测不良药物反应并优化药物剂量。 关键词：生物信息学，药理学，个性化医学。Bharath K M。Pharm（药理学系），由印度Erode的Nandha药学院1 st.摘要：个性化药理学的新兴领域有望通过针对单个遗传特征来调整治疗策略来彻底改变医疗治疗。综合生物信息学是结合计算工具和生物学数据的学科，是这种转换的最前沿。通过利用基因组学，蛋白质组学和代谢组学的大量数据集，生物信息学方法可以鉴定生物标志物和对药物反应的预测，从而促进了个性化医学的发展。本文探讨了综合生物信息学在个性化药理学中的未来观点和应用。它突出了推动该领域进步的关键技术和方法，例如机器学习，数据挖掘和系统生物学。多摩学数据的整合被强调是理解影响药物疗效和安全性的基因，蛋白质和代谢产物之间复杂相互作用的关键因素。此外，本文讨论了电子健康记录（EHR）和现实数据在增强生物信息学模型准确性方面的作用，从而确保了更精确和个性化的治疗计划。还检查了人工智能（AI）和机器学习的最新进步，证明了这些技术如何用于预测不良药物反应并优化药物剂量。关键词：生物信息学，药理学，个性化医学。审查了网络药理学和药物基因组学的应用，提供了有关这些方法如何有助于鉴定新药物靶标和重新利用现有药物进行个性化治疗的见解。尽管有前途的进步，但仍然存在一些挑战，包括数据集成，标准化以及对鲁棒验证框架的需求。道德考虑（例如患者隐私和数据安全）也得到了解决，强调了开发透明和安全的生物信息学系统的重要性。总而言之，综合生物信息学有望显着影响个性化的药理学，为研究和临床实践提供新的途径。通过克服当前的挑战并利用技术进步，个性化医学的未来具有改善患者预后和优化治疗干预措施的巨大潜力。本文提供了对个性化药理学综合生物信息学的最先进方法和未来方向的全面概述，旨在为这个动态领域的进一步的研究和发展提供信息。
个性化药理学的综合生物信息学方法：未来观点
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