1. 研究目的与意义（文献综述）

2005年以来，随着高通量测序技术的不断进步及广泛应用，生命科学跨入了大数据时代，以基因组科学和生物医学领域为代表的生命科学研究产生和积累了海量的数据信息。

当今测序技术的进步速度之快，已远超计算机领域里的摩尔定律(价格不变时，集成电路的性能每18个月增加一倍)。 在1990年启动的人类基因组计划中，美、欧、中、日等多个国家和地区超过200名科学家，投入了超过10年的时间和约30亿美元才完成人类全基因组的测序；但现在，仅靠一个实验室的数名研究人员，就可在数周内完成人类全基因组重测序，而试剂成本则可控制在1000美元之内。如此巨大的进步，不仅给生命科学的研究带来了巨大的机遇，在此基础上如何有效处理和分析这些测序数据，也给此领域内的研究人员带来了巨大的挑战。以dna序列数据为代表的海量数据是构成生命科学研究的重要组成部分，通过应用生物信息学技术进行大数据研究，理解隐藏在大数据里的生物学知识成为当前生物技术发展的迫切需求。传统的基于文本的数据处理和展示模式已经严重制约了对于生命科学大数据的解读。

2. 研究的基本内容与方案

海量的生物大数据的高度复杂性，使得其在互联网应用中的集成和可视化成为一个很大的挑战，市面上的生物大数据可视化工具屈指可数。BioJS是一个开源的致力于使用JavaScript（一种用于开发富互联网应用的流行语言）进行生物数据可视化的项目，提供了易于扩展的组件化开发标准，便于定制可视化应用。

基于BioJS进行组件开发，提供特定可视化图表类型的实现，在充分利用网页绘图技术与JavaScript语言基础上，提供更充分和直观的可视化显示与交互式体验。

3. 研究计划与安排

2017/1/14-2017/2/22：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

2017/2/23-2017/4/30：系统架构，程序设计与开发、系统测试与完善；

2017/5/1-2017/5/25：撰写及修改毕业论文；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] gómez j. biojs: an open source javascript framework for biological datavisualization.[j]. bioinformatics, 2013, 29(8):1103-1104.

[2] thanki a. the biojs: an open source standard for biologicalvisualisation[j]. 2014.

[3] salazar g a. biojs components for the display of protein-proteininteractions[j]. f1000 research, 2013, 3(3):50-50.