高级数据分析
深度数据挖掘不仅需要良好的数据处理基础，还需要生物学、医学、植物学等各自相关领域的专业背景知识，从而将基因组、转录组、蛋白组和代谢组等多组学的实验数据连接成信息网络，阐述具体的生物学意义。由英国帝国理工大学专业的生物信息学团队针对代谢组通路分析结果做进一步生物学意义阐述，将研究结果最终指向研究目的，实现分析结果到研究目的的成果转化。由英国帝国理工大学专业的生物信息学团队综合评估各组学（基因组、转录组、蛋白组、代谢组）的数据分析结果，深度挖掘这些组学数据间的关联性，阐述多组学数据交叉所涵盖的与研究目的紧密相关的生物学意义。
生物学意义阐述
多组学交叉数据分析
传统的生物分析方法：由因到果，层层推进
新型的生物分析方法：由下游组学向上游组学的反推打开了
学术研究的一个崭新视角
新型的生物分析方法：由下游组学向上游组学的反推打开了
学术研究的一个崭新视角