整合多尺度的大规模数据对于理解复杂疾病的分子基础和提供有用的治疗靶点至关重要。一些大型项目，如癌症基因组图谱(TCGA)、癌症细胞系百科全书(CCLE)、基因型-组织表达(GTEx)和乳腺癌分子分类学国际联盟(METABRIC)，已经测量了体细胞突变、拷贝数变异(CNV)、mRNA表达、microRNA表达、甲基化数据，并将其公开。近年来，基于这些多尺度大尺度数据，开发了许多统计方法和分析工具。

在这些研究领域的专题研究和综述文章是重要的和及时的。特刊的潜在贡献者有肿瘤学家、计算生物学家、数学生物学家、生物信息学家、系统生物学家和计算药剂师。我们邀请作者为本期特刊投稿原创研究文章和综述文章。

潜在的主题包括但不限于:

• 患者的亚型分层
• 多尺度网络建设
• 网络模块识别
• 疾病状态预测模型
• 生物标志物的发现
• 组合药物发现
• 转化医学
• 大型生物数据分析的新计算方法
• 从表达数据推断基因功能
• 从基因组序列数据推断基因功能
• 将表达数据与其他全基因组数据集成，用于功能注释
• 整合来自不同生物体的表达数据