基于贝叶斯网络推理算法的异质高通量测序数据整合分析：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

随着生物技术的飞速发展，高通量测序技术已成为生命科学研究中的关键手段，能够快速、大规模地获取生物分子序列信息，在基因组学、转录组学、表观基因组学等众多领域得到了广泛应用。在实际研究中，往往会产生多种类型的高通量测序数据，这些数据来源不同、测量技术不同、数据结构和特征也各异，被称为异质高通量测序数据。例如在肿瘤研究中，既会有基因组测序数据用于检测基因突变，也会有转录组测序数据来分析基因表达水平的变化，还可能有甲基化测序数据以探究表观遗传修饰情况。这些异质数据各自包含了生物系统的不同方面信息