大数据与精准医疗已成为当今健康产业的热门话题，组学和大数据是当前决定精准医学发展的一个基础。今天我们不谈大数据与精准医学，我们来谈谈大数据与国家自然基金的申请。曾经看到一则帖子，“生当为人杰，死亦写基金”，苍凉……这句话看上去有些浮躁，但申请基金做科研科决不能浮躁。2016年的基金申请将于明年3月份开始，根据以往的经验，为了充分地做好国家自然科学基金申请的准备工作，最好提前5～6个月开始准备，那么你准备好了吗？

基金申请面临三大烦恼？

在国家自然基金的申请过程中，令申请者最为烦恼的仍然是科研立项选题与研究方案设计。细分为以下三问：如何做到所选题临床意义与学术价值较大？如何具有较高的创新性？研究方案是否具有系统性和可行性实施？

那么大数据如何帮助解决这些烦恼呢？

利用生物信息学进行数据整合：随着高通量测序技术的发展，众多实验研究已产生大量的基因数据，通过对这些数据的挖掘寻找对疾病发生发展过程起重要作用的靶点，为后续的基因表达调控、代谢通路和信号转导等研究提供有意义的启示，进而作为科研项目立题的重要支撑，使立题具有创新性及科学性。

临床大数据与生物信息学技术相结合：大数据成为目前最热门的科技术语之一，医生或专家可充分利用临床大数据对科研立题及方案设计进行辅助，例如将临床大数据收集的分析结果与前期工作基础或者生物信息学技术相结合，不但使基金项目立题不仅具有学术价值与科学意义，还具有重大的临床意义，即能为疾病发生、预防和治疗提供全面、全新的认识。此外，若将临床大数据和系统生物学整合从而进行基金项目的立题与方案设计，不仅具有创新性，同时还有利于临床上更准确地预测个体患病风险和预后。

那么到底哪些临床大数据可对基金申请有帮助？以骨科领域为例。患者本身就是生物医学大数据的一个重要来源，例如年龄，性别、X线、3D核磁、血液检验、是否抽烟等，众多临床数据均能够获得储存和利用。

具体的指示信息有以下几个方面：（一）记录基本信息：性别，年龄，病史，并发症，风险性嗜好，身高，体重，家族病史，职业，民族，城乡，地区；（二）诊断指标：疾病分型，分期，临床表现，生理生化指标，影像学指标，原发部位，基因型；（三）治疗方案：药物种类、剂量，手术方法，医疗器材，手术时长，切口大小，出血量，住院时间，花费；（四）治疗结果：康复/好转/无效/恶化，复发、复发时间，死亡、死亡时间，副作用，治疗后的临床表现、生理生化指标。