Có các khía cạnh sau của khai thác dữ liệu để phân tích dữ liệu sinh học mà các lĩnh vực tiếp theo -
Tích hợp ngữ nghĩa của cơ sở gen và cơ sở gen phân tán, không đồng nhất - Bộ dữ liệu gen và protein được tạo ra tại nhiều phòng thí nghiệm và bằng nhiều phương pháp khác nhau. Chúng phân bố, không đồng nhất và có nhiều loại. Sự tích hợp ngữ nghĩa của những dữ liệu này rất quan trọng đối với việc phân tích các hồ sơ sinh học trên nhiều địa điểm.
Hơn nữa, điều cần thiết là phải tìm ra mối liên hệ chính xác giữa tài liệu nghiên cứu và các thực thể sinh học liên quan của chúng. Phân tích tích hợp và liên kết như vậy có thể hỗ trợ việc phân tích có hệ thống và phối hợp các hồ sơ sinh học và gen. Điều này đã thúc đẩy sự phát triển của kho dữ liệu tích hợp và cơ sở dữ liệu liên hợp phân tán để lưu và xử lý dữ liệu sinh học cơ bản và đã thay đổi.
Phương pháp làm sạch dữ liệu, tích hợp dữ liệu, đối chiếu tham chiếu, phân loại và phân nhóm sẽ hỗ trợ tích hợp hồ sơ sinh học và phát triển kho dữ liệu để phân tích dữ liệu sinh học.
Căn chỉnh, lập chỉ mục, tìm kiếm độ tương đồng và phân tích so sánh trình tự nhiều nucleotide / protein - Có nhiều phương pháp sắp xếp trình tự sinh học khác nhau đã được phát triển trong hai thập kỷ qua. Đặc biệt, BLAST và FASTA là những công cụ để phân tích một cách hệ thống các dữ liệu về hệ gen và protein. Các phương pháp phân tích trình tự sinh học khác với nhiều thuật toán phân tích mô hình tuần tự được đề xuất trong nghiên cứu khai thác dữ liệu.
Chúng phải tạo khoảng trống và không khớp giữa chuỗi truy vấn và dữ liệu trình tự được tìm kiếm để xử lý các trường hợp chèn, xóa và đột biến. Hơn nữa, đối với trình tự protein, hai axit amin cũng phải được coi là “trùng khớp” nếu một axit amin có thể được thay đổi từ axit khác bằng cách thay thế có khả năng xuất hiện trong tự nhiên.
Khám phá các mẫu cấu trúc và phân tích mạng di truyền và đường dẫn protein - Trong sinh học, các chuỗi protein được gấp lại thành các cấu trúc không gian ba chiều, và các cấu trúc đó tương tác với nhau dựa trên vị trí tương đối và khoảng cách giữa chúng. Những tương tác phức tạp như vậy tạo thành nền tảng của mạng lưới di truyền tinh vi và các con đường protein.
Điều quan trọng là phải khám phá ra các mô hình cấu trúc và tính quy luật giữa các mạng sinh học butcomplex khổng lồ như vậy. Điều quan trọng là phải phát triển các phương pháp nghiên cứu dữ liệu mạnh mẽ và có thể mở rộng để khám phá các mẫu cấu trúc gần đúng và thường xuyên cũng như nghiên cứu các điểm bất thường và bất thường giữa các mạng sinh học được kết nối với nhau như vậy.
Phân tích liên kết và đường dẫn - Nó có thể được xác định các trình tự gen đồng xuất hiện và liên kết các gen với các giai đoạn phát triển khác nhau của bệnh. Phương pháp phân tích liên kết có thể được sử dụng để điều chỉnh loại gen có thể theo dõi trong các mẫu mục tiêu. Phân tích như vậy sẽ hỗ trợ việc phát hiện ra các nhóm gen và nghiên cứu sự tương tác và mối quan hệ giữa chúng.