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信息整合困境 (IID) 是指整合、标准化和分析复杂生物数据的挑战如何对生物复杂性的整体、系统级分析造成瓶颈。目前，跨不同数据模式、格式、平台、标准、本体等整合数据对于系统生物学数据分析来说并非易事。该过程需要多种工具和技术来完成不同的任务，例如协调和标准化数据格式、预处理、集成和融合。此外，没有一个单一的分析框架可以扩展到复杂的异质性和多样性的生物数据。

LENS ai综合智能平台通过结合智能数据管理和智能大数据系统 的关键组织原则，解决了传统解决方案的这些缺点。

一是该平台利用人工智能驱动的智能自动化来组织和索引所有生物数据，包括结构化和非结构化数据。HYFT® 是一个专有框架，利用先进的机 巴哈马手机数据 器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 技术，将所有生物和文本数据无缝集成并组织成一个统一的多维数据对象网络。该网络目前包含超过 6.6 亿个数据对象，包含有关序列、语法和蛋白质结构的多层信息。此外，HYFT® 使研究人员能够将专有研究整合到现有的数据网络中。该网络不断更新新数据、元数据、关系和链接，确保 LENS ai 数据生物圈始终是最新的。

二、智能大数据不仅涉及数据对象的数量，还涉及这些数据集之间的潜在关系。LENS ai数据生物圈通过知识图谱进一步增强，该图谱目前映射了超过 250 亿个跨数据关系，使不同实体之间的相互关联更容易可视化。此可视化关系图谱会不断更新上下文生物信息，以创建不断扩展的知识资源。

现在我们已经有了一个有组织的、高质量的、情境化的数据目录，下一步就是提供全面的搜索和访问功能，使用户能够根据特定的研究要求整理、定制和组织数据集。例如，生物系统的计算建模可以遵循两个广泛的研究方向——自下而上的理论驱动建模，基于模型术语和生物系统已知机制之间的情境联系；或者自上而下的数据驱动建模，其中生物系统中不同变量之间的关系是从大量数据中提取的，而无需事先了解底层机制。因此，智能数据目录必须使非技术用户也能够以最符合其研究兴趣的方式组织和操作数据。