数据库分型
A. HLA分型的技术原理
HLA高分辨分型技术与过去的低分辨相比配型速度更快，配型更精确，使得移植排斥反应更小，手术成功率和术后存活率更高。
随着医学的发展，像白血病、地中海贫血等能用最新的基因技术进行分型检测，再寻找合适的供体进行移植治疗。现通过HLA高分辨分型的外周血干细胞移植技术能大大提高配型效果，使患者的康复更快，更有保证。
骨髓与器官移植是治疗白血病、癌症等人类重大疾病的有效手段，而在移植过程中人类白细胞抗原（HLA），是决定移植排斥反应高低的重要因素。在进行骨髓和其它器官移植时，供者和受者之间人类白细胞抗原（HLA）相容程度越高，排斥反应的发生率就越低，移植成功率和移植器官长期存活率就越高；反之，就越容易发生排斥反应。虽然直系亲属间HLA完全匹配的概率较高，但是由于我国白血病患者多为独生子女，在骨髓库中寻找与患者HLA完全匹配的志愿者，成为发现供者的主要途径。
目前我国骨髓库中的HLA分型数据多数是低分辨的，并不能确保供者和患者的HLA真正匹配，患者往往需要和多个低分辨匹配的志愿者进行高分辨复核才能找到真正合适的供者。有的患者与数十个低分辨匹配的志愿者进行复核后，发现他们均不是合适的供者，甚至有的患者只能在HLA部分匹配的情况下就进行骨髓移植，导致术后出现严重的排斥反应，需要服用大量药物来维持生命。此外，高分辨率配型费用昂贵，如果捐髓者本人是中华骨髓库的注册志愿者，捐者和患者一次高配的费用是7200元(每人3600元)，如果捐者不是注册志愿者，费用则是10000元（每人5000元），如此高的检测费用患者通常难以承受。因此，必须尽快实现“高分入库”，从根本上降低检测费用，提高HLA配型效率。
为改变现今落后的HLA匹配手段，现通过高分辨分型的外周血干细胞移植技术能大大提高配型效果，使患者的康复更快且效果更有保证。该方法应用新一代的测序技术，只需通过一次实验就能够读取数千份样本的HLA序列数据，并一次性达到HLA分型的最高分辨率，同时还可发现新的等位基因。在检测通量、数据质量、成本控制等方面都有质的飞跃。应用这种新技术进行高分辨配型，成本不到传统技术的一半，但真正做到了“低分价格，高分数据”，能避免多次配型给患者造成的额外经济负担，也为治疗争取宝贵的时间。
最新HLA高分辨分型技术，使建立高分辨HLA数据库成为可能，不仅有利于快速准确地找到合适供者，大大地提高骨髓库的使用率，使其更好的服务于患者，而且可以为HLA的科学研究与技术创新提供基础性的数据支持。 地中海贫血治疗
造血干细胞移植 异基因造血干细胞移植是现能根治重型Β地贫的方法。如有 HLA 相配的造血干细胞供者，;应作为治疗重型Β地贫的首选方法。
急性白血病
骨髓移植
对ANLL疗效较好。①同基因骨髓移植，供者为同卵孪生子。②同种异基因骨髓移植，供者为患者的兄弟姐妹。随着医学的发展像白血病、地中海贫血、肾衰等能用最新的基因技术进行分型检测，再寻找合适供体进行移植治疗。现今通过HLA高分辨分型的外周血干细胞移植技术能大大提高配型效果，使患者康复更快，效果更有保证。
自体骨髓移植，不需选择供者，易推广。
B. 数据库中“关系模式”的定义是什么
关系模式是对关系的描写叙述。
在数据库中，关系是元组的集合，所以关系模式要描写叙述元组的集合，当中包含那些属性，属性来自域，属性与域之间的映射关系。
现实世界随着时间在不断地变化，因而在不同的时刻，关系模式的关系也会有所变化。但是，现实世界的许多己有事实限定了关系模式所有可能的关系必须满足一定的完整性约束条件，关系模式应当刻画出这些完整性约束条件。
(2)数据库分型扩展阅读：
1、数据库中的关系模式是型，而关系是值。
2、关系模式能够用五元组形式表示：R（U，D，Dom，F），当中R:表示关系名，U:表示属性集合，Dom,表示属性域（来自那个域）,F:表示函数依赖。
3、可是普通情况下，我们通常把关系模式表示为：R（U）或者R（A，B）（当中A、B代表U中的属性）
4、关系是n个域的笛卡儿积的子集，组成关系的元组必须是笛卡儿积中使n目谓词为真的元组。所以关系模式必须描述该关系模式的关系全部元组。
C. 什么叫大数据，与云计算有何关系。
1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
(3)数据库分型扩展阅读：
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
大数据的趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。