大數據與2016年基金申請，你準備好了嗎？

　　大數據與精準醫療已成為當今健康產業的熱門話題，組學和大數據是當前決定精準醫學發展的一個基礎。今天我們不談大數據與精準醫學，我們來談談大數據與國家自然基金的申請。曾經看到一則帖子，“生當為人杰，死亦寫基金”，蒼涼……這句話看上去有些浮躁，但申請基金做科研科決不能浮躁。2016年的基金申請將于明年3月份開始，根據以往的經驗，為了充分地做好國家自然科學基金申請的準備工作，最好提前5～6個月開始準備，那么你準備好了嗎？

　　基金申請面臨三大煩惱？

　　在國家自然基金的申請過程中，令申請者最為煩惱的仍然是科研立項選題與研究方案設計。細分為以下三問：如何做到所選題臨床意義與學術價值較大？如何具有較高的創新性？研究方案是否具有系統性和可行性實施？

　　那么大數據如何幫助解決這些煩惱呢？

　　利用生物信息學進行數據整合：隨著高通量測序技術的發展，眾多實驗研究已產生大量的基因數據，通過對這些數據的挖掘尋找對疾病發生發展過程起重要作用的靶點，為后續的基因表達調控、代謝通路和信號轉導等研究提供有意義的啟示，進而作為科研項目立題的重要支撐，使立題具有創新性及科學性。

　　臨床大數據與生物信息學技術相結合：大數據成為目前最熱門的科技術語之一，醫生或專家可充分利用臨床大數據對科研立題及方案設計進行輔助，例如將臨床大數據收集的分析結果與前期工作基礎或者生物信息學技術相結合，不但使基金項目立題不僅具有學術價值與科學意義，還具有重大的臨床意義，即能為疾病發生、預防和治療提供全面、全新的認識。此外，若將臨床大數據和系統生物學整合從而進行基金項目的立題與方案設計，不僅具有創新性，同時還有利于臨床上更準確地預測個體患病風險和預后。

　　那么到底哪些臨床大數據可對基金申請有幫助？以骨科領域為例。患者本身就是生物醫學大數據的一個重要來源，例如年齡，性別、X線、3D核磁、血液檢驗、是否抽煙等，眾多臨床數據均能夠獲得儲存和利用。

　　具體的指示信息有以下幾個方面：（一）記錄基本信息：性別，年齡，病史，并發癥，風險性嗜好，身高，體重，家族病史，職業，民族，城鄉，地區；（二）診斷指標：疾病分型，分期，臨床表現，生理生化指標，影像學指標，原發部位，基因型；（三）治療方案：藥物種類、劑量，手術方法，醫療器材，手術時長，切口大小，出血量，住院時間，花費；（四）治療結果：康復/好轉/無效/惡化，復發、復發時間，死亡、死亡時間，副作用，治療后的臨床表現、生理生化指標。