Dataintensiva vetenskaper har utvecklats i modern astronomi [1], biologi [2][3][4][5][6][7][8], datamaterialvetenskap [9], ekologi [10][11] och samhällsvetenskap [12] eftersom öppen tillgång till data har ökat drastiskt. Dataintensiv eller driven upptäckt i biologi kräver en stor öppen datapool över hela bredden av biovetenskaper och tillgången till poolen kommer att bjuda in "Ny" logik, strategier och verktyg för att upptäcka nya trender, associationer, diskontinuiteter, och undantag som avslöjar aspekter av den underliggande biologin [2, 5, 6]. Stordatabiologi, som är en disciplin av dataintensiv vetenskap, föreslogs på grundval av den snabba ökningen av omikdata som produceras av genomik, transkriptomik, proteomik och metabolomik [2][3][4][5][6][7][8]. Denna situation är också ett inslag i den etnomiska undersökningen och antalet medicinalväxter uppskattas till 40 000 till 70.000 runt om i världen [13] och många länder använder dessa växter som blandade växtbaserade läkemedel, t.ex. Kina (traditionell kinesisk medicin), Japan (Kampo medicin), Indien (Ayruveda, Siddha och Unani) och Indonesien (Jamu). Blandade växtbaserade läkemedel samt enstaka örtläkemedel inkluderar ett stort antal beståndsdelar som utövar effekter på mänsklig fysiologi genom en mängd olika biologiska vägar. För att på ett heltäckande sätt förstå den medicinska användningen av växter baserat på traditionell och modern kunskap, lägger vi till i KNApSAcK Family databassystem de utvalda växtbaserade ingredienserna, dvs. formlerna av Kampo och Jamu, omics information i växter och människor, och fysiologiska aktiviteter hos människor [14][15][16]. Dessa uppgifter måste kopplas samman på ett sätt som gör det möjligt för forskare att göra förutsägelser baserade på allmänna principer. I denna mini-review diskuterar vi användningen av KNAPSAcK Family DB i metabolomics, förklara gruvteknik såsom huvudkomponentanalys (PCA), partiell minst kvadrat regression (PLSR) och multiway modell, och visa sin tillämpning på indonesiska blandade växtbaserade läkemedel (Jamu) som en fallstudie. Omics biologi, liksom de flesta vetenskapliga discipliner, befinner sig i en tid av accelererad ökning av data, så kallad big databiologi [2-8]. Storskaliga sekvenseringscenter, avancerade analytiska anläggningar och CSBJ Sammanfattning: Molekylära biologiska data har snabbt ökat med den senaste tidens utveckling av Omics fält, t.ex. genomik, transkriptomik, proteomik och metabolomik som kräver utveckling av databaser och metoder för effektiv lagring, hämtning, integration och analys av massiva data. I den aktuella studien granskas användningen av KNApSAcK Family DB inom metabolomics och närliggande område, diskuteras flera statistiska metoder för hantering av multivariata data och visar deras tillämpning på indonesiska blandade växtbaserade läkemedel (Jamu) som en fallstudie. Prospektering med hjälp av Biplot avslöjar många växter sällan utnyttjas medan vissa växter används i hög grad mot specifik effektivitet. Dessutom är ingredienserna i Jamu formler modelleras med hjälp av Partial Least Squares Diskriminant Analysis (PLS-DA) för att förutsäga deras effektivitet. Växterna som användes i varje Jamu medicin tjänade som prediktorer, medan effekten av varje Jamu gav svaren. Denna modell ger 71,6% korrekt klassificering för att förutsäga effekt. Permutationstest används sedan för att bestämma växter som fungerar som huvudingredienser i Jamu formel genom att utvärdera betydelsen av PLS-DA koefficienter. Därefter, för att förklara den roll växter som fungerar som huvudingredienser i Jamu läkemedel, information om farmakologisk aktivitet av växterna läggs till prediktorblocket. Därefter används N-PLS-DA-modellen, multiway-versionen av PLS-DA, för att hantera det tredimensionella utbudet av prediktorblocket. Den resulterande N-PLS-DA modellen visar att effekterna av vissa farmakologiska aktiviteter är specifika för viss effekt och de andra aktiviteterna är olika mot många efficacies. Matematisk modellering som introduceras i den aktuella studien kan användas i global analys av big data målinriktad för att avslöja den underliggande biologin.
För den traditionella medicinen, data mining metod används också brett; Afendi et al. diskuterade användningen av KNApSAcK Family DB i metabolomics, förklara gruvteknik såsom huvudkomponentanalys (PCA), partiell minst kvadrat regression (PLSR) och multiway modell, och visa sin tillämpning på indonesiska blandade växtbaserade läkemedel (Jamu) som en fallstudie REF.