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RIM生物医学数据提供了多种数据存储方式（对象数据库、关系数据库和xml数据库）。
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人类基因组计划（Human Genome Project）的提前完成标志着生命科学的研究进入了后基因组时代。高通量生物医学技术的发展，推动生物学数据继续呈爆炸性增长的趋势，如何理解这些海 量的遗传信息成为后基因组时代的重要任务。这种需求推动了生物信息和计算生物技术迅速发展，也使其越来越成为生命科学研究与生物医药研发不可或缺的基础。 2006年国家863计划启动了重大疾病的分子分型和个体化诊疗”重大项目，这标志着我国逐步实现重大疾病防治从疾病晚期推移至早期乃至疾病发生之前的转 移。由于分子分型数据需要整合临床医疗数据（包括图像数据）和高通量生物医学数据（SNP/蛋白质组/转录组等），因此需要一个标准化的临床资源库，建立 以患者为中心的生物数据汇集中心，从而发挥我国资源优势，开创我国分子医学新时代。
RIM数据库可以用于存储临床试验中已经开始使用基因组数据。在临床基因组学术语方面，微阵列基因表达标记语言（MAGE-ML）用于基因表达，而生物信 息串接卷标语言（BSML）用于生物序列分析。RIM数据库还可与控制性医疗词汇（例如系统化医疗术语——SNOMED）兼容，用于临床医疗数据的构建。
RIM生物医学数据提供了多种数据存储方式（对象数据库、关系数据库和xml数据库），各有优劣，可根据用户需求定制。RIM数据库是以HL7组织提供的 标准编写的API为基础，其数据的存储方式和导出的数据均符合HL7标准，在数据的汇总和数据发送均具有优势。RIM数据库目前提供的标准套件是构建于关 系数据库——MySQL，在此基础上可以完成数据的存储/查询等功能。
在RIM数据库的基础上我们提供应用复杂生命系统多种观测数据重构与可视化技术和服务——数据挖掘、文本挖掘和知识发现；生物信息和生物统计方法; 多因素基因调控网络、表观遗传网络、信号转导通路和生化代谢途径的预测、分析、重构、建模；小分子和药物调控通路和毒性预测研究，复杂疾病基因定位, 疾病分子分型, 诊断和预后分析。
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