資料庫分型
A. HLA分型的技術原理
HLA高分辨分型技術與過去的低分辨相比配型速度更快，配型更精確，使得移植排斥反應更小，手術成功率和術後存活率更高。
隨著醫學的發展，像白血病、地中海貧血等能用最新的基因技術進行分型檢測，再尋找合適的供體進行移植治療。現通過HLA高分辨分型的外周血幹細胞移植技術能大大提高配型效果，使患者的康復更快，更有保證。
骨髓與器官移植是治療白血病、癌症等人類重大疾病的有效手段，而在移植過程中人類白細胞抗原（HLA），是決定移植排斥反應高低的重要因素。在進行骨髓和其它器官移植時，供者和受者之間人類白細胞抗原（HLA）相容程度越高，排斥反應的發生率就越低，移植成功率和移植器官長期存活率就越高；反之，就越容易發生排斥反應。雖然直系親屬間HLA完全匹配的概率較高，但是由於我國白血病患者多為獨生子女，在骨髓庫中尋找與患者HLA完全匹配的志願者，成為發現供者的主要途徑。
目前我國骨髓庫中的HLA分型數據多數是低分辨的，並不能確保供者和患者的HLA真正匹配，患者往往需要和多個低分辨匹配的志願者進行高分辨復核才能找到真正合適的供者。有的患者與數十個低分辨匹配的志願者進行復核後，發現他們均不是合適的供者，甚至有的患者只能在HLA部分匹配的情況下就進行骨髓移植，導致術後出現嚴重的排斥反應，需要服用大量葯物來維持生命。此外，高解析度配型費用昂貴，如果捐髓者本人是中華骨髓庫的注冊志願者，捐者和患者一次高配的費用是7200元(每人3600元)，如果捐者不是注冊志願者，費用則是10000元（每人5000元），如此高的檢測費用患者通常難以承受。因此，必須盡快實現「高分入庫」，從根本上降低檢測費用，提高HLA配型效率。
為改變現今落後的HLA匹配手段，現通過高分辨分型的外周血幹細胞移植技術能大大提高配型效果，使患者的康復更快且效果更有保證。該方法應用新一代的測序技術，只需通過一次實驗就能夠讀取數千份樣本的HLA序列數據，並一次性達到HLA分型的最高解析度，同時還可發現新的等位基因。在檢測通量、數據質量、成本控制等方面都有質的飛躍。應用這種新技術進行高分辨配型，成本不到傳統技術的一半，但真正做到了「低分價格，高分數據」，能避免多次配型給患者造成的額外經濟負擔，也為治療爭取寶貴的時間。
最新HLA高分辨分型技術，使建立高分辨HLA資料庫成為可能，不僅有利於快速准確地找到合適供者，大大地提高骨髓庫的使用率，使其更好的服務於患者，而且可以為HLA的科學研究與技術創新提供基礎性的數據支持。 地中海貧血治療
造血幹細胞移植 異基因造血幹細胞移植是現能根治重型Β地貧的方法。如有 HLA 相配的造血幹細胞供者，;應作為治療重型Β地貧的首選方法。
急性白血病
骨髓移植
對ANLL療效較好。①同基因骨髓移植，供者為同卵孿生子。②同種異基因骨髓移植，供者為患者的兄弟姐妹。隨著醫學的發展像白血病、地中海貧血、腎衰等能用最新的基因技術進行分型檢測，再尋找合適供體進行移植治療。現今通過HLA高分辨分型的外周血幹細胞移植技術能大大提高配型效果，使患者康復更快，效果更有保證。
自體骨髓移植，不需選擇供者，易推廣。
B. 資料庫中「關系模式」的定義是什麼
關系模式是對關系的描寫敘述。
在資料庫中，關系是元組的集合，所以關系模式要描寫敘述元組的集合，當中包含那些屬性，屬性來自域，屬性與域之間的映射關系。
現實世界隨著時間在不斷地變化，因而在不同的時刻，關系模式的關系也會有所變化。但是，現實世界的許多己有事實限定了關系模式所有可能的關系必須滿足一定的完整性約束條件，關系模式應當刻畫出這些完整性約束條件。
(2)資料庫分型擴展閱讀：
1、資料庫中的關系模式是型，而關系是值。
2、關系模式能夠用五元組形式表示：R（U，D，Dom，F），當中R:表示關系名，U:表示屬性集合，Dom,表示屬性域（來自那個域）,F:表示函數依賴。
3、可是普通情況下，我們通常把關系模式表示為：R（U）或者R（A，B）（當中A、B代表U中的屬性）
4、關系是n個域的笛卡兒積的子集，組成關系的元組必須是笛卡兒積中使n目謂詞為真的元組。所以關系模式必須描述該關系模式的關系全部元組。
C. 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。
1，大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產
2，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。
(3)資料庫分型擴展閱讀：
大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。
大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。
大數據的趨勢：
趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。