9月9日至11日，由瑞士生物信息学研究所组织的[BC] 2巴塞尔计算生物学会议将汇集在该领域工作的国际和瑞士科学家，参加欧洲主要的生物信息学活动之一：从精确的肿瘤学到传染病的主要专家听取的绝佳机会。

为什么计算生物学关键?技术进步使我们全速进入基因组时代，人类序列数据以指数速率流入全球资源库。结合不断增长的数字健康记录和临床试验，这些数TB的数据可以为人类健康，衰老和疾病的生物学机制提供宝贵的见解。然而，如果没有最先进的计算方法，资源和解决方案 - 包括机器学习方法 - 几乎不可能从中提取知识，更不用说从中获取临床应用。[BC] 2 Basel计算生物学会议正是为了促进当今科学家们对这种技术的转移。

瑞士专业知识，国际影响力由于20年前创建的SIB瑞士生物信息学研究所，瑞士在生物数据的管理和分析方面拥有卓越的历史。每两年，该研究所组织[BC] 2，今年旨在通过一系列详细介绍知识现状的研讨会和全体会议，帮助填补大数据与临床应用之间的空白。该会议吸引了来自世界各地的着名主题发言人和300多名与会者，深入扎根于瑞士，由SIB集团领导组成的科学委员会，包括联合主席Niko Beerenwinkel(苏黎世联邦理工学院)和Erik van Nimwegen(大学)巴塞尔)。“大数据在医学中的应用具有巨大的希望，但总的来说，这些巨大的期望还没有实现。van Nimwegen说，能够聚集瑞士的世界专家来调查我们的立场，并讨论实现这一承诺的主要挑战是非常荣幸的。“

从精确的肿瘤学到传染病 - 专家不得不说。会议的多个轨道和会议中出现了三个具有广泛意义的主题：

1)从单细胞数据到精确肿瘤学：来自单细胞的全基因组数据在癌症研究和精确肿瘤学中已变得至关重要。识别和解释肿瘤单个细胞DNA突变的后果是分类肿瘤分期和确定适当疗法的关键。“由于新的技术使我们能够在单细胞水平上探索肿瘤，我们正在改变我们接近癌症的方式：肿瘤现在被视为周围组织环境中的多样化生态系统，这打开了大门SIB集团负责人Manfred Claassen(苏黎世联邦理工学院)，单细胞数据会议联合主席表示，这是一种更精细的靶向疗法。

2)从病原体测序到对抗传染病：许多疾病是由快速变异和越来越耐药的微生物引起的。因此，在分子和基因组水平上表征病原体对于设计​​药物和疫苗以及监测疾病爆发至关重要。“像NextStrain这样的工具已经在实时分析和跟踪埃博拉病毒或寨卡病毒等病原体的爆发方面发挥了重要作用。公共卫生干预将越来越多地依靠这种生物信息学工具在未来分配资源”，SIB集团表示。领导人Richard Neher(巴塞尔大学)，进化医学会议联合主席;

3)生物大数据分析和方法：最终，从基础研究中获得的大数据来自许多不同来源和多种形式(例如序列，基因表达和生化数据)。从这种多变量数据中提取有用信息需要精确定制的工具和方法，包括专用机器学习算法。“在精准医学中，机器学习技术变得至关重要 - 既要整合用于表征每个患者的各种数据类型，又要在这些复杂的高维数据中识别隐藏的模式，然后可以将其用作生物标记物。 SIB集团负责人Julia Vogt(苏黎世联邦理工学院)，多层次数据集成会议联合主席表示，这可以预测对疾病的易感性。