今天,随着新疾病的发展,应开发新的方法来诊断这些疾病和新药物来治愈他们。生物数据和生物标志物的发现有助于更好地理解蛋白质和分子的结构和行为,诊断和治疗疾病在很大程度上。这个特殊问题的结果适用于医疗机构、医学发展中企业,整体在治愈疾病。

这个特殊问题的主要目标是交换最新的基本进展状态的计算生物学和生物运算在生物数据,生物标志物的探索与实践模式挖掘算法,以及相关的领域。在论文中我们不仅感兴趣,并有很强的算法和造型的创新,而且在生物模型工作,面向应用的实验实现和评估。

潜在的主题包括,但不限于:

• 计算蛋白质组学的生物标志物的发现
• 临床生物信息学和转化医学
• 机器学习在生物标志物的发现
• 生物学中复杂的数据
• 生物标志物在临床药物开发
• 全基因组关联研究的方法
• 数学方法诊断分类器
• 基于网络和pathway-aware生物标记策略
• 基因本体应用的最新进展
• 综合功能基因组学的方法