在21世纪，生物信息学作为一门新兴的交叉学科，正以惊人的速度推动着生命科学的进步，面对海量的基因组、转录组、蛋白质组等生物数据，如何高效地收集、存储、分析和解读这些数据，成为了一个亟待解决的问题。
问题： 在生物信息学中，如何有效整合并分析来自不同来源的异构生物数据？
回答： 异构生物数据的整合与分析是生物信息学领域的一大挑战，利用标准化的数据格式和元数据描述，如MIMIxML和BioModels Database，可以确保不同数据源之间的兼容性和可比性，采用机器学习和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以自动提取高维生物数据中的复杂模式和关联性，利用图数据库（如Neo4j）和复杂网络分析方法，可以有效地表示和探索生物分子之间的相互作用网络，揭示新的生物学功能和机制，跨学科合作是关键，生物学家、计算机科学家和统计学家之间的紧密合作，能够确保从数据收集到结果解释的每一个环节都紧密相连，共同推动生物信息学的发展。
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