生物信息

‍‍生物信息学和系统生物学是两个很有意义，也应该受到更多关注，采用的研究方法和研究领域，只要你选对了新颖有意义的研究方向，设计了非常严谨的实验，并且得到了令人信服的结果并描述得当，我想还是和其他领域的文章一样可以发表在顶级杂志的。如果科学家仅仅将自己当成数学家、统计学家、计算机科学家、物理学家，因为在这些学者各自的领域里，确实有许多好的理论建模问题。但如果这些学者是认真对待生物信息学的研究，这个回答不OK。许多0级生物信息学家们从来不读或者不发表生物学期刊上的论文，也不参加生物学的会议，因此这个级别属于“未入门级”。根据人以类聚，物以群分的原则，0级生物信息学家们通常只阅读自己或者其他0级生物信息学家的论文，并且，并且引用也是自引或者被同级别的学者引用。‍‍

u200du200d生物信息学和系统生物学是两个很有意义，也应该受到更多关注，采用的研究方法和研究领域，只要你选对了新颖有意义的研究方向，设计了非常严谨的实验，并且得到了令人信服的结果并描述得当，我想还是和其他领域的文章一样可以发表在顶级杂志的。如果科学家仅仅将自己当成数学家、统计学家、计算机科学家、物理学家，因为在这些学者各自的领域里，确实有许多好的理论建模问题。但如果这些学者是认真对待生物信息学的研究，这个回答不OK。许多0级生物信息学家们从来不读或者不发表生物学期刊上的论文，也不参加生物学的会议，因此这个级别属于“未入门级”。根据人以类聚，物以群分的原则，0级生物信息学家们通常只阅读自己或者其他0级生物信息学家的论文，并且，并且引用也是自引或者被同级别的学者引用。u200du200d

很多的，比如分子系统生物学，。生物化工

需要的，华为每年都会招收各个领域的实习生。生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势，为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务，并致力于实现未来信息社会、构建更美好的全联接世界。

生物信息专业 培养目标：本专业培养德智体美全面发展，具备生物信息学的基本理论、基本知识和基本技能，并能在高校或科研机构和政府机构及相关行业的企业、事业部门等从事生物信息和生物信息软件、产品的研究与教学、生产与开发、经营与管理等方面工作的复合型科技人才，以及为相关专业输送高水平的研究生。 专业特色：生物信息学是分子生物学和计算机科学相互交叉形成的新兴前沿学科。本专业是根据21世纪最具市场活力的新兴生物信息产业市场需求而设置的新专业。培养具有计算机技术背景，通晓分子生物学知识，熟练运用生物信息处理软件的生物学——计算机两栖复合应用型高级专业技术人才。本专业所属院系与之相关的学科有省重点学科3个，博士点2个，硕士点5个；所培养的学生在分子遗传与基因工程、生物信息处理与应用、计算机应用等领域具有显著的优势和特色。 就业前景：本专业是二十一世纪最具发展前景的专业之一，学生毕业后可在高校和科研院所从事生物信息相关的研究和教育工作，各级人民政府及其下属单位从事生物信息和基因产品的行政管理工作，能在相关行业的企事业部门从事与生物信息有关的应用研究、软件开发、生产管理、技术推广等工作。 主要课程：生物学、分子生物学、生物信息学、生物信息数据库原理与应用、生物信息软件及应用、信息科学原理、计算机应用基础、计算机高级语言、信息组织学、信息系统分析与设计、人工智能与专家系统、计算机网络等。 另外要会编程，学几个语言，C++或JAVA，再学个Perl，还最好会Linux 生物专业的课，要学好细胞，遗传，分子生物学 考研的话，大多考生化、分子、细胞或离散中的两门大学里的生物工程排行榜建议你去看看这里的信息 http://bbs.rank98.com/read.php?tid=2671&fpage=1 http://edu.qq.com/zt/2005/dxphb/paihang.htm http://learning.sohu.com/6/0104/17/blank218541753.shtml 没有找到生物工程专业的排名，但是我了解的，北大在这个方面是最好的。

生物信息学有中年危机。大部分人可能都会觉得数据分析师也会有中年危机。数据分析师可以说是当下极其热门的一个岗位。加上受疫情的影响，很多的小伙伴都在考虑要不要转行到数据分析师的岗位上来。其实严格意义上来讲，数据分析也有中年危机，但是不同于互联网行业的中年危机，这两种危机是不一样的。对于一个优秀的数据分析师来说，虽然说技术很重要但是与业务相比的话，业务相对而言更加重要，再厉害的技术，没有业务对其赋能，被替换掉的可能性非常大的，因为一个企业说到底还是要靠业务来运行，向每一个项目的投入，都是要看回报的。

看见了

1、生物信息学专业简介生物信息学是一门以生物学、数学和信息科学为基础的交叉科学，它通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义。本专业培养具备生命科学和医学基础知识，掌握与生物信息学相关的信息科学、计算机科学、数学和生物技术等基本理论知识和技能，实践能力强，受过严格的科学实验训练，具备较强的知识更新能力和创新能力的高素质人才。毕业后能从事生物信息学及相关领域的科学研究、技术开发、服务、管理和教育等工作。2、生物信息学专业就业方向本专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。从事行业：毕业后主要在制药、医疗、新能源等行业工作，大致如下：1、制药/生物工程2、医疗设备/器械3、新能源4、医疗/护理/卫生5、学术/科研6、快速消费品(食品、饮料、化妆品)7、贸易/进出口8、互联网/电子商务从事岗位：毕业后主要从事销售工程师、销售经理、医药代表等工作，大致如下：1、销售工程师2、销售经理3、医药代表4、销售代表5、区域销售经理6、产品经理7、市场专员8、医药销售代表

如何利用生物信息学筛选靶蛋白的抑制剂基因组包含了构成和维持一个生活有机体所必备的基本信息，由细胞内进行的多种分子生物学反应将这些信息转化为真正的生命现象。基因组的一部分编码蛋白质和RNA，其它部分调控这些大分子的表达。表达的蛋白质及RNA折叠成高度专一的三维结构，在体内的特定位置上实现其功能。这些过程的大量细节都是在分子生物学研究的实验室里揭示出来的，所形成的大量数据，存储于数据库中。生物信息学试图从这些数据中提取新的生物学信息和知识，是一门深深植根于全面深入的实验事实和数据的理论生物学。从目前生物信息学的研究情况来看，国际上公认的生物信息学的研究内容，大致包括以下几个方面： 生物信息的收集、存储、管理与提供。包括建立国际基本生物信息库和生物信息传输的国际联网系统；建立生物信息数据质量的评估与检测系统；生物信息的在线服务；生物信息可视化和专家系统。 基因组序列信息的提取和分析。包括基因的发现与鉴定，如利用国际EST 数据库 (dbEST) 和各自实验室测定的相应数据，经过大规模 并行计算发现新基因和新SNPs以及各种功能位点；基因组中非编码区的信息结构分析，提出理论模型，阐明该区域的重要生物学功能；进行模式生物完整基因组的信息结构分析和比较研究；利用生物信息研究遗传密码起源、基因组结构的演化、基因组空间结构与DNA折叠的关系以及基因组信息与生物进化关系等生物学的重大问题。 功能基因组相关信息分析。包括与大规模基因表达谱分析相关的算法、软件研究，基因表达调控网络的研究；与基因组信息相关的核酸、蛋白质空间结构的预测和模拟，以及蛋白质功能预测的研究。 生物大分子结构模拟和药物设计。包括RNA(核糖核酸)的结构模拟和反义RNA的分子设计；蛋白质空间结构模拟和分子设计；具有不同功能域的复合蛋白质以及连接肽的设计；生物活性分子的电子结构计算和设计；纳米生物材料的模拟与设计；基于酶和功能蛋白质结构、细胞表面受体结构的药物设计；基于DNA结构的药物设计等。 生物信息分析的技术与方法研究。包括发展有效的能支持大尺度作图与测序需要的软件、数据库以及若干数据库工具，诸如电子网络等远程通讯工具；改进现有的理论分析方法，如统计方法、模式识别方法、隐马尔科夫过程方法、分维方法、神经网络方法、复杂性分析方法、密码学方法、多序列比较方法等；创建一切适用于基因组信息分析的新方法、新技术。包括引入复杂系统分析技术、信息系统分析技术等；建立严格的多序列比较方法；发展与应用密码学方法以及其他算法和分析技术，用于解释基因组的信息，探索DNA序列及其空间结构信息的新表征；发展研究基因组完整信息结构和信息网络的研究方法等；发展生物大分子空间结构模拟、电子结构模拟和药物设计的新方法与新技术。 应用与发展研究。汇集与疾病相关的人类基因信息，发展患者样品序列信息检测技术和基于序列信息选择表达载体、引物的技术，建立与动植物良种繁育相关的数据库以及与大分子设计和药物设计相关的数据库。 总的来说近期生物信息学将在以下几方面迅速发展：大规模基因组测序中的信息分析；新基因和新SNPs（单核苷酸多态性）的发现与鉴定；完整的比较基因组研究；大规模基因功能表达谱的分析；生物大分子的结构模拟与药物设计。而其长远任务是非编码区信息结构分析和遗传密码起源与生物进化的研究。读懂人类基因组，发现人类遗传语言的根本规律，从而阐明若干生物学中的重大自然哲学问题，像生命的起源与进化等。 以下就若干方面再做一定的介绍 1． 数据库 据保守估计，目前世界上平均每一分钟就有一个序列增加到核酸序列数据库中，能够从飞速增长的序列数据更高效的提取信息，建立生物信息中心，通过互联网实现全球范围内的信息共享成为必然。欧美各国及日本等西方国家相继成立了生物信息资源和研究中心，如美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information，NCBI)、位于英国的欧洲生物信息研究所(European Bioinformatics Institute，EBI)、位于瑞士日内瓦的蛋白质专家分析系统(The Expert Protein Analysis System，ExPaSy)、日本国立遗传学研究院(National Institute Genetics，简称NIG)等。以西欧各国为主的欧洲分子生物学网络组织European Molecular Biology network (EMBnet)，成立于1988年，是目前国际上最大的分子生物信息研究、开发和服务机构。它把欧洲乃至世界各国的生物信息中心联系在一起，实现信息共享，并合作进行开发、研究、培训。 2． 基因组 在后基因组时代，生物信息学家不仅有大量的序列和基因而且有越来越多的完整基因组。有了这些资料人们就能对若干重大生物学问题进行分

无论自学什么，都要从一本最基础的，比较权威的教材入手，要是没有教材的话，先从一些大牛的文献综述开始了解，再从硕士博士论文一步步深入，还有就是看看网上有没有课程，比如爱课程，还可以去网盘搜搜试试看。望采纳

生物信息学是计算机在生物数据管理中的应用。生物信息学使用计算机来存储，处理，分析，管理和检索大量的生物和基因组数据。当应用于人类时，生物信息学用于支持基于基因的药物发现。当应用于野生动物和保护生物学时，它可能涉及管理毒理学家采集的血液和组织样本数据，特定野生动植物群落的遗传信息，保护遗传学或相关的生物多样性数据。生物信息学专家是计算机科学家，他们将他们的知识应用于生物和基因组数据的管理。他们构建数据库以包含信息，编写用于分析信息的脚本以及用于检索信息的查询。也就是说，这个是时代的需要。行业的需要。生物信息学还出了一个“生物信息分析师证书”虽然不是资格证，但国家规划，早晚也会到来。职称评审，晋职晋升都能用得上

在生物信息学分析中，通常要用到统计学的知识，具体的例子如下在paml计算选择压力时，计算正选择基因的显著性、基因家族收缩和扩张时的显著性、计算差异表达基因的显著性、富集分析等。对于这些分析通常都会有p值和校正之后的p值，那么对于我们什么时候用p值，什么时候用校正之后的p值，你知道吗？P值是啥P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。纠正p是啥意思通常意义上讲，p值<0.01,就保证了99%的准确性，在生信分析中，也就是说在100个个体中可能有1个是假阳性，这样误差在100这么大的样本量中是可以接受的，但是如果样本量为10万，那么就有1000个事假阳性，那么这样，我们可能就不会接受这么多的错误。处女座的人尤其如此，如果心理是可以接受找的到的结果少，但是必须准确。那么我们必须这么做啦。对于一个个体，我们觉得99%的准确率就可以啦。同样我们要求第二个个体也要99%的准确率，并且二者要同时满足，也就是同时发生，那么p值必须是p1*p2，也就是说显著水平要满足<0.0001,才可以。因此有一种校正的方法就是p<0.01/10^n;不过这种纠正过于严格，会丢掉超级多的真阳性。因此现在更多的是FDR校正，Bonferroni校正等。是什么时候需要矫正呢建议:单次检验或者样本量不超过100的时候，原始p值就可以啦。多次检验或者样本量超过100的时候，建议使用校正之后的p值。希望可以帮到你。

挺好的。生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。世界上越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。所以生物信息学的就业前景还是很好的。生物信息学的就业方向1.科研方向：各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位等。2.微生物方向：医疗卫生单位、生物制药厂、疫苗生产厂等。3.动植物方向：养殖场、畜牧兽业单位、园艺场、种苗公司等。4.其他方向：销售业务等。

生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：遗传因子是以生物成分存在，1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。与此同时，Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构。1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构（双螺旋）。DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋，脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对。这个模型表明DNA具有自身互补的结构，根据碱基对原则，DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制。他们的理论奠定了分子生物学的基础。DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则，Kornberg于1956年从大肠杆菌（E.coli）中分离出DNA聚合酶I（DNA polymerase I），能使4种dNTP连接成DNA。DNA的复制需要一个DNA作为模板。Meselson与Stahl(1958）用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制。Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律，DNA是合成RNA的模板，RNA又是合成蛋白质的模板，称之为中心法则（Central dogma），这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。经过Nirenberg和Matthai(1963）的努力研究，编码20氨基酸的遗传密码得到了破译。限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆（clone）奠定了基因工程的技术基础。正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用，生物信息学的出现也就成了一种必然。2001年2月，人类基因组工程测序的完成，使生物信息学走向了一个高潮。由于DNA自动测序技术的快速发展，DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长，生物信息迅速地膨胀成数据的海洋。毫无疑问，我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变，数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能，生物信息学正是从这一前提产生的交叉学科。粗略地说，该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析，更加深入地理解DNA序列，结构，演化及其与生物功能之间的关系，其研究课题涉及到分子生物学，分子演化及结构生物学，统计学及计算机科学等许多领域。生物信息学是内涵非常丰富的学科，其核心是基因组信息学，包括基因组信息的获取，处理，存储，分配和解释。基因组信息学的关键是读懂基因组的核苷酸顺序，即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计。了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容，根据生物分子在基因调控中的作用，描述人类疾病的诊断，治疗内在规律。它的研究目标是揭示基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律，解释生命的遗传语言。生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。

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1、使用VecScreen工具，分析下列未知序列，输出序列长度、载体序列的区域、可能使用的克隆载体都有哪2、使用相应工具，分析下列未知序列的重复序列情况，输出重复序列的区域、包含的所有重复序列的类型、重复序列的总长度及Masked Sequence。些。3、使用CpGPlot/CpGReport/Isochore工具，分析下列未知序列，输出CpG岛的长度、区域、GC数量、所占的百分比及Obs/Exp值。5、运用Splice Site Prediction工具分析下面序列，分别输出内含子－外显子剪接位点给体和受体的区域及剪接处位置的碱基。6、对下面序列进行六框翻译，利用GENESCAN综合分析(首先确定给定序列的物种来源)哪个ORF是正确的，输出六框翻译（抓图）和GENESCAN结果(包括predicted genes/exons 和 predicted peptide sequence(s) 两个部分)。7、进入REBASE限制性内切酶数据库，输出AluI、MboI、EcoI三种内酶的Recognition Sequence和Type将下面的序列用NEBcutter 2.0工具分析，用产生平末端及有四个酶切位点的酶进行酶切，并用抓图提交胶图（view gel），要求1.4% agarose和Marker为100bp DNA Ladder。对下面序列进行六框翻译，利用GENESCAN 综合分析哪个ORF是正确的，输出正确的ORF六框翻译（抓图）和GENESCAN结果(包括predicted genes/exons 和 predicted peptide sequence(s) 两个部分)。并针对正确的ORF设计一对引物，输出引物即可。另对序列进行酶切，选择一个限制性内切酶可将完整ORF区域的切下来，输出默认的胶图（view gel）要求1.4% agarose和Marker为100bp DNA

生物信息学中分析lncRNA的工具有哪给你一个大致的筛选标准：（1）选择长度≥200bp，Exon个数≥2的转录本；（2）通过计算每条转录本的Reads覆盖度，选择Reads最小覆盖度≥3的转录本；（3）去除已知的mRNA转录本(通过和已有注释文件比对)（4）去除已知的非编码RNA转录本（比对一些已有的lncRNA数据库了）（5）去除有蛋白家族的转录本（能够注释到Pfam数据库）；（6）去除有编码潜能的RNA（CNCI，CPC，这两款软件都可以给出一个编码能力的预测）

研究不同物种的进化和环境适应性、探明物种进化压力。1、密码子的偏好性分析在生物信息学中有助于研究不同物种的进化和环境适应性。2、不同物种密码子使用情况不同，密码子的偏好性分析在生物信息学中对于探明物种进化压力以及进一步的遗传研究都有重要的意义。

是有参考基因组的还是de novo的结果，如果有参考基因组的，那么可以通过这个基因名称在注释结果中查找是否有这个基因，序列信息需要在参考基因组中查找，如果是没有参考基因组的，那么拼接结果是一个fasta格式的文件,可以用blast进行比对。

1、常见疾病的基因筛查术前基因诊断对于家族性疾病的筛查以及生育前避免某些可遗传疾病的传承极为重要。例如癌症、孕产期疾病的风险评估，基因对筛查对于遗传疾病的防范也有重要意义。生物信息学的应用可以帮助科学家们进行基因序列数据的分析，帮助诊断家族性遗传病、天生性疾病，为手术前筛查和治疗提供准确的依据。2、癌症的治疗对于癌症患者来说，确定正确的治疗方法对于治疗效果至关重要。生物信息学的应用可以帮助科学家们分析患者个体遗传信息、基因表达。

1、使用寡核苷酸磁珠选择带有polyA尾的mRNA 2、构建cDNA 文库，测序3、将测序reads比对到参考基因组4、转录组重建5、转录本表达定量6、差异表达分析：edgeR、DEseq

NCBI主站： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ 拟南芥： https://www.arabidopsis.org/ AmiGO2 STRING Pham BLAST： https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi ProParam： https://us.expasy.org/tools/protparam.html ProScale： http://expasy.org/cgi-bin/protscale.pl/ TMHMM2.0： http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0/ TMPred： http://www.ch.embnet.org/software/TMPRED_form.html PSORT： http://psort.hgc.jp// Prosite： http://www.expasy.org/prosite/ ProScan： http://www.ebi.ac.uk/InterProScan/ SMART： http://smart.embl-heidelberg.de/# MEME： http://meme-suite.org/tools/meme SOMPA： http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=/NPSA/npsa_sopma.html SWISS-MODEL： http://swissmodel.expasy.org/

这不是一两句话能说清楚的。外面有很多生物信息学教材照着适合自己的一本好好读，认真学习该标注做笔记的地方要做

生物信息学，是一门综合学科。涉及到数学，生物学和计算机的内容。但在我看来，计算机的基础需要，但要求不是很高，关键是要有很好的生物学知识，包括遗传学的、生物化学的、发育生物学的、分子生物学的、植物生理学的知识等等，也就说需要达到这样的一个要求：在进行数据分析时，能对各种分析结果进行生物学的评价，并给出最优的分析策略。同时也应该有纯熟的数理基础，包括统计学的、拓扑学的，这样才能把待分析的问题转换成可计算的模型，最后能给出实现的程序。从个人来说，因为生物信息学是一个非常大的领域，所以，关键是要确定自己的研究方向。比如，以关联分析为方向的生物信息学，那么就要掌握好各种关联分析的统计分析方法，有很强的数据管理能力，足够好的序列分析能力（这是进行variation查找和分析的基础）。回到6年以前，如果决定在生物信息学上发展，那么我也许会做下面这些事情：首先，从最不重要的计算机这个方面来说：（1）要掌握好bash等脚本语言，一般的linux问题都能很好的解决（2）熟练使用apache，mysql等基础软件工具，用joomla等CMS配置搭建网站（3）应该努力精通perl，bioperl，以基于此的各种分析工具，比如gbrowser，cmap等（4）足够好的c/c++语言能力，这是实现新算法的最高效语言。（5）应该努力精通R语言，这是进行统计分析的基础工具（6）如果有机会，学学erlang这样一些函数式语言吧其次，从数学基础来说，我觉得应该：（1）学好线性代数（2）学好高等数学，或者数学分析（3）学好统计学（4）学好离散数学（5）学好计算机算法和数据结构其次，从生物学来说：（1）如果没有进化论的基层，请把进化论学好（2）学好发育生物学，植物生理学（3）学好基因组学、遗传学等千万不要认为这些没有什么用，当你在数据分析，怎么判断结果的合理性，或者对结果进行解释时候，都离不开这些生物学问题。最后，你对这些问题的理解成度，决定了你的生物信息学水平：只是一个有生物学知识的、会进行计算机操作的技术员，还是一个能给出解决方案的有良好计算机基础的能把握生物学问题的生物信息学家。最后，从生物信息学的角度来说：（1）对NCBI等各大数据库非常熟悉（2）对各种生物学信息学的分析方法和策略非常的清楚，至少应该知道有那些工具软件，以及这些工具软件的原理和基于的生物学基础，包括：基因组学分析，表达谱分析，代谢组分析、调控网络分析、数据结果的整合展示等最后，生物信息学是一个发展很快的学科，但因起涉及的内容比较多，因此，要想到底一定的要求，是需要付出巨大的努力的。此外，在进行生物信息学学习的过程中，对自己感兴趣的方法工具，一定要把文献上的数据拿来，自己独立分析一遍，自己去体会分析的过程，从而对这些方法和工具有更深入的理解。

高通量数据类型主要包括基因芯片和基因测序，我估计你想知道的是具体的内容。具体的内容其实是指的高通量测序技术的应用，例如microarray，RNA-Seq，Exome-Seq，Target-Seq，Whole-genome-sequencing，宏基因组，16S RNA，microRNA，lncRNA测序等。研究的问题就更五花八门了，像现在精准医疗的概念很火，主要是以基因测序为入口，后面的应用，例如产前诊断，孕前诊断等，甚至像亲子鉴定，肿瘤靶标等都可以通过生物信息学的分析手段来搞定。生物信息分析分为几个层次，第一个层次基本上就是用别人做好的成熟软件，直接分析出你要的结果，再深入就是你会根据问题找到更合适的一些软件或者模块，自己组建一些分析流程，包括自己写一些辅助的程序脚本，更深入的层次就是市面上没有符合你要求的软件或者统计算法，你依据自己的需求，定制自己的分析过程，自己从头开始写基础程序，写统计算法，写模型等。到了这个程度就没有那么多限制了，主要比的是个人的思维想法以及眼界开阔程度。现在也很多生物信息的分析方法应用在大数据的各个领域。本质是各种统计思维方法的实现，找出特定的模式结果。

　　1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。 　　2、生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。 　　3、生物信息学的主要研究方向：基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。

单纯生物信息学的分析结果由于算法、参数等原因并不可靠，所以在之后会进行实验验证。学校或研究机构中比较完善的生信实验室都是两个lab：一个负责做计算和数据分析的dry，一个负责前期样品处理和后期实验验证的wet。但在生信公司中就不大一样了。

生物信息学是一门学科，主要交叉于生物学专业和计算机专业。生物信息学分析，是一类分析手段啊，前端可以联合测序等做一些大的生物相关实验，后续可以处理一些各方面的生物大数据，你说的article是指啥？

磷酸化是蛋白质最重要的翻译后修饰之一,磷酸化肽段和非磷酸化肽段的不同特性,使得磷酸化肽段和非磷酸化肽段的同步鉴定及定量成为蛋白质组学研究中的难点.生化与细胞所博士生伍一博等人在曾嵘研究员指导下,运用该实验室发明的阴阳多维液相色谱-质谱系统(Yin-Yang-MDLC-MS/MS)及在线pH梯度洗脱对细胞内蛋白质酶解肽段进行分级分离,实现了一次实验中对磷酸化肽段和非磷酸化肽段的同步鉴定.进一步结合稳定同位素标记 (SILAC)的方法,可以同步定量细胞内蛋白质表达及其磷酸化水平.对于单个蛋白质而言,这一方法有助于区分两种不同的磷酸化水平改变方式,即直接受激酶调控,或者通过蛋白质表达量的变化而变化.从系统水平上看,这一方法可以揭示转录因子磷酸化对其下游靶基因的调控关系.该工作以脂肪细胞为研究对象,鉴定到了一些在分化早期磷酸化水平或表达量发生显著变化的蛋白质,进一步的生物信息学分析揭示了一些转录因子缉畅光堆叱瞪癸缺含画磷酸化水平与下游靶基因表达水平的关系.这一工作为系统水平上诠释脂肪细胞分化早期分子事件提供了研究策略和实验依据,发展的技术方法也可以广泛应用于信号转导分子机制研究.

生物信息学实验注意事项如下：1、实验设计：确保实验设计符合研究目的和问题，并且能够产生可靠和有效的结果。考虑到实验的样本数量、实验组和对照组的设置、实验重复次数等因素。2、数据质量控制：对实验所生成的数据进行质量控制，包括测序数据的准确性、凝胶图谱的解读等。排除潜在的技术偏差和误差对结果的影响。3、数据分析：选择适当的生物信息学工具和方法进行数据分析。确保对数据进行合理的预处理、统计分析、模式识别、差异分析等，以提取有意义的结果。4、数据解释和验证：对生物信息学分析结果进行解释，并进行实验验证以确保结果的准确性和可靠性。可能需要进行PCR、Western blot、荧光定量PCR等实验来验证生物信息学分析的结果。5、数据共享和存储：遵守相关的数据共享政策和法规，确保实验数据的可靠性和可访问性。选择适当的数据库或存储平台，以便将数据归档和共享给科学界。生物信息学实验的作用1、基因组分析：生物信息学实验可以用于分析和解读生物体的基因组信息。通过对基因组的序列分析、基因预测、基因注释等实验，可以了解基因组的组成、结构和功能，揭示基因与表型之间的关联。2、基因表达分析：生物信息学实验可以用于分析基因的表达情况。通过转录组学分析，可以测定特定组织或细胞中的基因表达水平，发现不同条件下的基因表达差异，并推断基因在生物体发育、疾病等过程中的功能。3、蛋白质结构和功能预测：生物信息学实验可以用于预测蛋白质的结构和功能。通过蛋白质序列分析、结构建模和功能注释等实验，可以推断蛋白质的结构特征、亚细胞定位和参与的生物过程。4、比较基因组学分析：生物信息学实验可以进行比较基因组学分析，比较不同物种的基因组信息，研究基因组之间的共同性和差异性。

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　　生物信息学专业： 　　培养目标：本专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。主要课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据

一般由疏水氨基酸组成，且多数为阿尔法螺旋。

主要包含的信息中的DNA和氨基酸序列分析的生物信息学。多序列比较分析它们的相似性，基因结构的预测可以预测二级三级结构的蛋白质。如果你知道一个基因的编码区可以成为他的稀有密码子的分析，以帮助选择合适的表达载体。 未来，你可以做老师，教了学校类生物的兴趣，研究人员可以做生物信息学研究。这是一个非常有趣的过程。

如何利用ExPASy网站上的生物信息学软件分析蛋白质的基本性质基因组包含了构成和维持一个生活有机体所必备的基本信息，由细胞内进行的多种分子生物学反应将这些信息转化为真正的生命现象。基因组的一部分编码蛋白质和RNA，其它部分调控这些大分子的表达。表达的蛋白质及RNA折叠成高度专一的三维结构，在体内的特定位置上实现其功能。这些过程的大量细节都是在分子生物学研究的实验室里揭示出来的，所形成的大量数据，存储于数据库中。生物信息学试图从这些数据中提取新的生物学信息和知识，是一门深深植根于全面深入的实验事实和数据的理论生物学。从目前生物信息学的研究情况来看，国际上公认的生物信息学的研究内容，大致包括以下几个方面： 生物信息的收集、存储、管理与提供。包括建立国际基本生物信息库和生物信息传输的国际联网系统；建立生物信息数据质量的评估与检测系统；生物信息的在线服务；生物信息可视化和专家系统。

光从基因表达谱找有异常表达的基因也不全面。做出来的基因表达谱往往有很多基因存在差异，有的可能是一些下游的免疫生物学反应，有的可能是误差或个体差异（尤其是做的数量少时），剩下的可能才有加以考虑的价值。 另外，有时疾病易感基因本身表达并无改变，而是通过调控其它基因发挥作用。所以，致病基因的寻找应从多种途径着手。 一孔之见，如有谬误之处，请大家指教。 多谢verygood 兄，我的第一步可能只能做到表达谱的改变这一层次，如果有机会做下去的话，如你所言，应该从各种途径全面考虑。我现在的想法是以表达谱基因芯片技术为核心方法，做出患者和正常人小梁细胞基因表达谱的差异的总体信息，如maxon和你所说，这样可能找到新的致病相关基因，也可能不行，我想着起码是一个方面吧（不知对不对）。 我目前所能考虑的是如何组织自己的思路，来吧这个工作做好。还有几个问题请教： 1.基因文库的建立方法中，比如有一篇文章中选了1118个基因进行研究，通过BLAST，分成了已知基因、已知序列、未知基因等几类，我不明白他们是如何从基因文库（提取细胞全mRNA逆转录来的)中选定的?(还是从别的地方查到的?)，我理解好像是直接测序，请问是如何从基因文库中找出（分离）这些基因一一测序的？ 2.如何使用BLAST？比如同一文章中所说的已经测定出的1118个小梁细胞的表达谱基因序列我如何能查到？能给我讲解一下吗？太感谢了 有没有注意到一个问题,基因芯片只能检测已知的基因或序列,对于那些未知的则无能为力,一孔之见. Andrew说得不错，不过芯片中的基因数也在随对基因研究的深入而在不断增加。对普通的研究来说，主要的已知通路基本已能包括。 多谢指教。有能回答我上面几个问题的吗？我还是有些不明白，看了一天资料也没有明白。 请问：如果我用一个正常群体的基因表达谱cDNA定做了一个芯片（含已知的1118个基因），在与患者cDNA样品的杂交中发现有一个基因表达下调了或者不表达，其原因是什么呢？是真的没有表达还是别的？ 多谢多谢 样本是否一致？比如血细胞，其细胞亚群是否有可比性？ 有对照吗？ 样本是随机样本，小梁细胞是均一的内皮细胞。至于对照，你指的是阴性对照、阳性对照还是转录的内对照？ 小弟所知甚少，低级错误也可能犯，请多多指教。 除去实验和DNA芯片误差外，在与患者cDNA样品的杂交中发现有一个基因表达下调了或者不表达，需要用RT-PCR进行验证。其表达的下调或不表达，可能是受到其上游基因的调控，也可能是基因本身结构有改变，如无义突变可检测到表达的下降。对这些经RT-PCR证实后，应该进行测序，察看这些基因是否有结构的异常。 在天天站长和各位战友的帮助下，我对现在所申请的课题从无知到略懂，终于完成了自然科学基金申请书的写作，在明天，我们的这份凝结着大家的汗水和智慧的申请书就要送出去之前，对各位这几天来的帮助表示诚挚的感谢，尽管这是我第一次写这样的申请，尽管几乎没有中的可能，我还是觉得自己学到了很多东西，也结识了很多好朋友，真诚的感谢给了我这个机会！ 我把这份申请的正文部分放在了附件里了，希望感兴趣的朋友可以看一下，提一些宝贵意见，因为我认为这样的一个课题还是很值得去做的，尽管我们可能没有这个机会和能力去做。 再次感谢大家啦！ 88411-.doc</A> (76.5k) 恭祝申请成功！！ 谢谢天天站长的指教，谢谢各位战友。 近日科研基金开始申报，老板急命申请课题。由于对基础刚刚接触，故请教站长以及各位战友。 1目前收集到一少见的单基因病（癫痫方面），在国内未见临床和基础报道。临床工作，包括留取血样已经完成。 2本病自从98年以来，致病基因得到了定位和克隆，但存在遗传异质性，相同的致病基因的突变位点也不相同。多篇文章发表在nature genetic等权威杂志上。最新的研究显示，仍有其他未知的致病基因。 3合作实验室，有曾经成功的定位和克隆了一例致病基因的经验。 我们申请的目的是致病基因的定位和克隆，并有望发现新的致病基因。 想请教各位： 1在目前仅仅掌握临床资料的情况下，能否提出申请？ 2还需要做那一方面的工作？ 2如果可以，可能申请失败的原因是什麽? 谢谢各位，急切盼望指教！谢谢 如果是单基因疾病，那要看你收集的家系怎么样了。另一个问题主要是你的临床诊断正确与否。我不是临床的，这个临床诊断事关重大，如果有些是诊断错误或分型有误的，很有可能导致无法discover disease gene 单基因疾病这方面的技术策略已经很成熟，有很多文献可以参考。国内也有多家研究机构在做。 我想研究下某个基因SNP与一种疾病的关联。国外已有报道在2个位点上有联系。那么我是进行RFLP分析，还是用SNP分析？ 各位大侠，我最近在做一个X染色体连锁遗传家系的疾病相关基因的定位，现在已用两个位点的MARKER(STR)做了基因组扫描，但是在连锁分析时遇到了困难，我用的是LINKAGE(version 5.1). 我想请教各位在进行连锁分析时，性连锁与常染色体连锁遗传参数设置有何不同？急盼各位予以赐教，不胜感激！ 答无事转转 我想研究下某个基因SNP与一种疾病的关联。国外已有报道在2个位点上有联系。那么我是进行RFLP分析，还是用SNP分析？ RFLP是最早期的遗传标记(第一代)，随着遗传学的发展和测序片段的不断增多，已出现了第二代、第三代遗传标记。RFLP通过酶切作用进行分析，操作简单，花费不多，但特异性差，有被淘汰的趋势；SNP定位明确，相对花费较大，对其分析可以通过测序、小测序(Snapshot)、荧光探针、SNP芯片等方法。 具体行RFLP分析，还是用SNP分析看你的研究目标和经济实力。 请教verygood，能否介绍一下小测序（snapshot）？ 我最近想检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），但我要研究的病未见报道。请问我应对所有外显子测序吗？ coldant wrote: 请教verygood，能否介绍一下小测序（snapshot）？ 我最近想检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），但我要研究的病未见报道。请问我应对所有外显子测序吗？ Snapshot为小测序反应，其原理简单地说是首先扩增包含SNP在内的一段DNA模板，再对PCR产物进行纯化，加入带有不同荧光的ddNTP和中间探针（所谓中间探针即SNP前20个bp左右寡核苷酸序列，探针与ddNTP按照模板序列结合，因为是ddNTP，其后不能再延伸，而结合的ddNTP反应的就是SNP情况），再纯化一下进行电泳，根据不同的荧光可以判断相应SNP基因型。 该方法适用于对已知SNP等位基因型进行确认，对探针要求不高；但操作步骤多，大规模应用较为困难（采用基于毛细管的测序方法，如ABI3100测序仪系列时，相对工作量小些）。 检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），建议你先研究一下这些位点。当然如果基因序列很短，也可以直接测序，因为目前发现的SNP或mutation毕竟还只有预计值的2%左右。 Good luck 谢谢verygood：） 最近忙着论文答辩的事情。我对于这方面完全是菜鸟，但是老板说要有新意，同学给出了个这样的主意。 目前已经提取DNA，进行基因分型。但是我希望测序进行确定。上面提到的SNAPSHOT是小型测序，我已经确定了突变位点，片段在300bp左右，是否可以全部测序？ 另外是全部的样本测序还是就挑选几个杂合子和纯合子测就可以证明？这方面的资料在哪里有介绍？我还是新手：（ 无事转转 wrote: 谢谢verygood：） 最近忙着论文答辩的事情。我对于这方面完全是菜鸟，但是老板说要有新意，同学给出了个这样的主意。 目前已经提取DNA，进行基因分型。但是我希望测序进行确定。上面提到的SNAPSHOT是小型测序，我已经确定了突变位点，片段在300bp左右，是否可以全部测序？ 另外是全部的样本测序还是就挑选几个杂合子和纯合子测就可以证明？这方面的资料在哪里有介绍？我还是新手：（ 如果只是300bp，且标本不多的话，还是直接测序好，因为不仅可以明确已知的SNP基因型，还可能顺带发现一些文献未报道过的，这也就是说所有标本都要测序。 如果只想对已知的那些SNP进行基因分型，你可以采用SNAPSHOT方法，当然亦可以用RFLP，只是特异性差些，所得的条带不一定与目标SNP不同等位基因有关，可能切到染色体其他区域。 这方面到没有一定的资料，我们也是做过以后才逐渐理解的，具体采用何种技术还是因地制宜吧。 verygood wrote 检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），建议你先研究一下这些位点。当然如果基因序列很短，也可以直接测序，因为目前发现的SNP或mutation毕竟还只有预计值的2%左右。 谢谢verygood老师。我研究的基因编码区2930bp，mRNA5084bp，基因全长80kb。本打算直接测序，但病人组18例（石蜡），对照组20例（外周血DNA行吗？），费用可能要6万！！！，所以现在想改成PCR-SSCP加异常条带测序，您看行吗？ verygood wrote: 如果只是300bp，且标本不多的话，还是直接测序好，因为不仅可以明确已知的SNP基因型，还可能顺带发现一些文献未报道过的，这也就是说所有标本都要测序。 如果只想对已知的那些SNP进行基因分型，你可以采用SNAPSHOT方法，当然亦可以用RFLP，只是特异性差些，所得的条带不一定与目标SNP不同等位基因有关，可能切到染色体其他区域。 这方面到没有一定的资料，我们也是做过以后才逐渐理解的，具体采用何种技术还是因地制宜吧。 测序以后的结果要分析突变有什么软件检测呢？另外的统计学分析是不是有专门的生物统计学书有相关的介绍？还是就是普通的统计就可以了？ To coldant ： 对于初步研究，您的方法应该可行。 To 无事转转： 测序以后的结果分析突变主要通过序列比对初筛，可以利用Blast进行。不过确定是否确实为突变需要谨慎，应扩大样本再进行分型研究。 　　作疾病相关研究，你的case 和control太少了。一般国内期刊好像也要200对200，国外一般性期刊需要400-500对500左右。一流的杂志一般都是至少1000对1000的。由于你经费不足，你不可能作测序，你还是直接选用已知的位点做。因为这个基因跟多种疾病相关，说明这个基因很保守，很有可能跟你所研究的疾病相关，就算没有相关，通过与年龄、性别、该疾病的危险因素综合分析（就是玩数字游戏），一般总能发文章的。 　 　　寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 　　你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 maxon wrote: 　　寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 　　你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 呵呵，我指的是借用blast来方便序列的比对，当然applied biosystems有更好的软件，不过您如未购买相应仪器则很难获得。 至于标本量的多少，确实是越多越好。对于相对危险度为2的致病位点来说，case-control各1000例检测效能才能达到100%，病例数减少则检测效能也随之降低。但对于初步研究，还不清楚该位点是否有研究疾病有关就大规模投入，有可能颗粒无收。 供参考。 今天基康公司建议我直接测序，把样本4个一组形成一个“pool？”来测，节省经费。他们本来的建议是正常和病人各用4例分别形成1个“pool”来找SNP，然后用公司的TAG MAN（一种新技术）大规模检测SNP，但我没有这么多病人标本。所以只好只是测序。 请大侠看看这样好吗？如果我总共25例病人分成6个“pool”测序再分析可以吗？ 先谢谢了。 maxon wrote: 　　寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 　　你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 呵呵，谢谢了。我在相关文献上看到的是设计2个引物（突变和未突变的），另外反义引物相同。正常对照组设计的引物很象你所谈到的PROMER2。我就纳闷为什么这样做？ verygood wrote: To 无事转转： 测序以后的结果分析突变主要通过序列比对初筛，可以利用Blast进行。不过确定是否确实为突变需要谨慎，应扩大样本再进行分型研究。 确定是不可能做出结论，只是提出个展望。测序以后可以用SEQUENCEMAN软件分析，但是后面我想加个RFLP，按照相关文献报道来进行。这样分析起来好象就有更多的数据支持。 coldant wrote: 今天基康公司建议我直接测序，把样本4个一组形成一个“pool？”来测，节省经费。他们本来的建议是正常和病人各用4例分别形成1个“pool”来找SNP，然后用公司的TAG MAN（一种新技术）大规模检测SNP，但我没有这么多病人标本。所以只好只是测序。 请大侠看看这样好吗？如果我总共25例病人分成6个“pool”测序再分析可以吗？ 先谢谢了。 呵呵，你也是在基康做吗？他们好象是用探针来检测SNP啊。我听说探针的准确性不如直接测序。不知道他们和你提出的是什么样的建议？：） maxon wrote: 　　作疾病相关研究，你的case 和control太少了。一般国内期刊好像也要200对200，国外一般性期刊需要400-500对500左右。一流的杂志一般都是至少1000对1000的。由于你经费不足，你不可能作测序，你还是直接选用已知的位点做。因为这个基因跟多种疾病相关，说明这个基因很保守，很有可能跟你所研究的疾病相关，就算没有相关，通过与年龄、性别、该疾病的危险因素综合分析（就是玩数字游戏），一般总能发文章的。 　 5555555，可是我收集不到这么多的病例呀，经费也有限。 您说的直接做已知位点是什么方法啊？另外您有看过《生物学统计》这样的书吗？听说参照它就可以进行相关的分析了。上海哪个图书馆或是书店有呀？ 具体什么方法我忘了。统计学主要就是T检验和X2 多态性分析方法有两大类： 其一，基于家系分析，主要采用连锁不平衡方法。 其二，基于case-control，如maxon所言，主要就是T检验和X2 。但是应注意control是否能代表所抽样的群体。因抽样错误而导致的假阳性结果在早期文献中比比皆是，这已逐渐引起大家的关注。 无事转转wrote： 呵呵，你也是在基康做吗？他们好象是用探针来检测SNP啊。我听说探针的准确性不如直接测序。不知道他们和你提出的是什么样的建议？：） 看样子无事转转做的工作与我的很相似，可以多多交流！ 基康公司建议：病人与对照各25例（病人只收集到25例），4例一组形成一个“pool”，PCR扩增所以外显子，直接测序。（节省费用） 申能公司建议：对每个病人进行扩增，直接测序，与genbank比较（不设对照组，费用18000元/10例） 北京鼎国公司：PCR-SSCP，（正常，病人各25例） 请verygood，maxon，无事转转等战友们参谋参谋，哪个可行？ 申请斑竹们帮助。 coldant wrote: 看样子无事转转做的工作与我的很相似，可以多多交流！ 基康公司建议：病人与对照各25例（病人只收集到25例），4例一组形成一个“pool”，PCR扩增所以外显子，直接测序。（节省费用） 申能公司建议：对每个病人进行扩增，直接测序，与genbank比较（不设对照组，费用18000元/10例） 北京鼎国公司：PCR-SSCP，（正常，病人各25例） 请verygood，maxon，无事转转等战友们参谋参谋，哪个可行？ 申请斑竹们帮助。 我病例30，对照12。人家的建议是直接测序。我想测序以后再做个RFLP，因为是要写论文，所以内容不可以少。

为什么要对生物信息学分析结果进行实验验证不仅生物信息学分析结果要验证，任何的分析结果都需要验证，科学是非常严谨的，既然你做出了分析结果，但谁也不知道你的结果的正确率是多少，不能给人直观的表现，需要真实的数据来表示才行，不然，你的结果如何给别人说明就是对的呢。若是进行验证，你的结果正确率比别的软件分析的结果正确率更好更高，那么你就可以写论文了。因此生物信息学的分析结果要求具有实验验证以及别人的分析同一事物的结果作为对比。

1,去NCBI上进行Blast，如果与已知的基因相同，可以直接点开它的基因简介，一般都会有该基因的结构功能说明。2，如果与已知的序列有差异，就可以上EXpasy进行在线预测

一、自我认知 通过人才测评分析结果以及本人对自己的认识、朋友对我的评价，我认真的认知了自己。 1.职业兴趣：研究型，希望日后能在科研方面工作。 2.职业能力：逻辑推理的能力相对比较强，而信息分析能力也不错的，比较喜欢对复杂的事务进行思考，将复杂事物简化。 3.个人特质：喜欢追求各种不明确的目标；观察力强,工作自觉、热情，能够吃苦耐劳；主张少说多做；爱学习；喜欢独立工作。 生物信息学专业人才培养方案分析： 一、培养目标 生物信息学专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。 二、培养要求 学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。 三、知识技能 1、掌握普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学等基本知识和实验技能； 2、掌握计算机科学与技术基本知识和编程技能(包括计算机应用基础、Linux基础及应用、数据库系统原理、模式识别与预测、生物软件及数据库、Perl编程基础等)，具备较强的数学和统计学素养(高等数学I、II、生物统计学等)； 3、掌握生物信息学、基因组学、计算生物学、蛋白质组学、生物芯片原理与技术的基本理论和方法，初步具备综合运用分子生物学、计算机科学与技术、数学、统计学等知识和技能，解决生物信息学基本问题的能力； 4、掌握生物信息学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、结果分析、撰写论文、参与学术交流的能力； 5、熟悉国家生物信息产业政策、知识产权及生物安全条例等有关政策和法规； 6、了解生物信息学的理论前沿、应用前景和最新发展动态； 7、具有较好的科学人文素养和较强的英语应用能力，具备较强的自学能力、创新能力和独立解决问题的能力； 8、具有良好的思想道德素质和文化素养，身心健康； 9、具有较好的科学素质、竞争意识、创新意识和合作精神。 四主要课程 1、主干学科 生物学、数学、计算机科学。 2、主要课程 普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。 五、实践教学 社会调查、教学实习、课程论文、综合实习与毕业论文等。 六、专业实验 生物化学与分子生物学实验技术、模式识别与预测实验、生物软件及数据库实验、生物信息学实验、Perl编程基础实验、基因组学实验、Linux基础及应用实验、计算生物学实验、生物芯片原理与技术实验、蛋白质组学实验等。 ;

现在比较热门的数据库包括GEO、TCGAGEO分析主要是芯片做差异分析，得到差异基因，差异基因可以做GO、KEGG功能富集分析TCGA数据库是癌症分析的利器，可以做差异基因，差异miRNA，差异lncRNA，下载和整理临床数据，做生存分析，高难度的COX分析这两个数据库可以发到不错的文章

生物信息学分析分析的是mrnas还是lncrnas生物信息学高度依赖于网络。实际上，你需要的几乎所有资源，都可以从网上下到。你需要关注你研究领域所需要的那些，而不是全部的资源。我原来常用的：NCBI：持有INSDC的节点。网站上有核酸、蛋白、基因名、基因组名等等的搜索工具，以及BLAST序列比对搜索工具，PUBMED文献数据库，Taxonomy数据，COG蛋白家族库等等。FTP可以下到它全部的数据库，BLAST的单机程序，以及各种工具程序。EBI：和NCBI类似，欧洲搞的对等物。感觉EBI网站比NCBI要清楚简洁。另外EBI网站整合了更多的工具，比如多序列比对。Uniprot：全蛋白库。NCBI和EBI的蛋白库来源于此。目前包括两部分：SwissProt是人工校对过的，TrEMBL是自动校对的。Pfam：蛋白家族库。可以使用配套的HMMER进行搜索。比BLAST能找到更远缘的东西，而且找到的东西是结构域。Rfam：RNA的，类似Pfam。RDP：16S rRNA库。除了序列，它还有一个基于K-mer naive Bayesian model的rdp classifier，可以对输入序列进行物种分类，效率和准确性较直接使用BLAST更高。GreenGenes：也是16S库，不过它只收集比较全的序列。它提供了一个16S的标准化比对，并基于这个东西搞了个物种分类工具。EMBOSS：一个工具包，提供了几百个进行序列操作的工具。BioPerl、BioPython：Perl和Python的生物学模块。R：类似matlab的语言，有一大堆的生物学包。SOAP：华大基因搞的高通量测序工具包，有de-novo拼接的，有mapping的，还有一些后续分析的。bowtie：一个用于序列mapping的软件。samtools：用于操纵、分析高通量序列mapping的结果。功能非常灵活，但有点复杂。fastx toolkit：用来操纵高通量测序序列的工具包。

生物信息学（Bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示这些数据所蕴含的生物学意义的目的。在推动生物信息学发展的各种动力中，人类基因组计划（HGP）和生物医药工业是其中的两个主要力量。就人类基因组来说，得到序列仅仅是第一步，后一步的工作是所谓后基因组时代 （Post-genome Era） 的任务，即收集、整理、检索和分析序列中表达的蛋白质结构与功能的信息，找出规律。近几年来在公共数据库中DNA序列数据的数量以每年1.8倍的速度快速增长，到1997年底已经超过1.2×109bp。对如此巨量的数据进行存储、分类、检索、比较，并预测可能的基因和基因产物的结构和功能，如果没有计算机参与处理，那是不可想象的。生物医药工业也是推动生物信息学发展的重要动力。HGP所推动的大规模DNA测序也为生物医药工业提供了大量可用于新药开发的原材料。有些基因产物可以直接作为药物，而有些基因则可以成为药物作用的对象。生物信息学为分子生物学家提供了大量对基因序列进行分析的工具，不但可以从资料的获取、基因功能的预测、药物筛选过程中的信息处理等方面大大加快新药开发的进程，而且可以大大加快传统的基因发现和研究，因而成为各赢利性研究机构和医药公司争夺基因专利的重要工具，这一竞争又反过来极大的刺激了生物信息学的发展。2、研究内容生物信息学与计算生物学或生物计算有着密切的关系，但又不尽相同，目前归入生物信息学研究领域的大致有以下几个方面：（1）各种生物数据库的建立和管理。这是一切生物信息学工作的基础，通常要有计算机科学背景的专业人员与生物学家密切合作。（2）数据库接口和检索工具的研制。数据库的内容来自万千生物学者的日积月累，最终又为生物学者们所用。但不能要求一般生物学工作者具有高深的计算机和网络知识，因此，必须发展查询数据库和向库里提供数据的方便接口。这是专业人员才能胜任的工作，通常在生物信息中心里进行。（3）人类基因组计划的实施，配合大规模的DNA自动测序，对信息的采集和处理提出了空前的要求。从各种图谱的分析，大量序列片段的拼接组装，寻找基因和预测结构与功能，到数据和研究结果的视像化，无不需要高效率的算法和程序。研究新算法、发展方便适用的程序，是生物信息学的日常任务。（4）生物信息学最重要的任务，是从海量数据中提取新知识。这首先是从DNA序列中识别编码蛋白质的基因，以及调控基因表达的各种信号。其次，从基因组编码序列翻译出的蛋白质序列的数目急剧增加，根本不可能用实验方法一一确定它们的结构和功能。从已经积累的数据和知识出发，预测蛋白质的结构和功能，成为常规的研究任务。（5）DNA芯片和微阵列的发展，把一定组织或生物体内万千基因时空表达的研究提上日程．研究基因表达过程中的聚群关系，从中提取调控网络和代谢途径的知识，进而从整体上模拟细胞内的全部互相辅合的生化反应，在亚细胞层次理解生命活动。只有掌握已有数据、发展崭新算法，才能创造新的知识。这是生物信息学刚刚掀开的新篇章。

基因克隆与生物信息学分析属于作物科学研究法，相关资料如下基因克隆与生物信息学分析翻译控制肿瘤蛋白(translational controlled tumor protein.TCTP)广泛分布在真核生物中,其表达在翻译和转录水平上受控制.近年来,在植物中对TCTP研究集中在植物生长与抗逆性方面.该试验以PVY高感品种"NC95"和高抗品种"SY04-3"为材料,克隆TCTP基因,并进行生物信息学以及相对表达量分析.结果表明:从"SY04-3"和"NC95"中分离出来的TCTP基因均包含507 bp的ORF,二者基因序列存在7处碱基突变,但均编码168个氨基酸,氨基酸序列存在1个区别.通过生物信息学分析显示,"SY04-3"和"NC95"分子量分别是18782.16和18773.06 kD,等电点分别是4.33和4.25.通过对氨基酸分析发现,TCTP蛋白为非跨膜亲水性蛋白,无信号肽,可能定位在细胞质,属于TCTP家族蛋白,"SY04-3"和"NC95"分别有13个和14个磷酸化位点,二者均有1个糖基化位点,进化分析显示与辣椒和茄子的亲缘关系最近.

生物信息在生物学研究上的应用主要包括在基因组学研究上的应用和在蛋白质组学研究中的应用。1、在基因组学研究中的应用基因组（genome）表示一个生物体所有的遗传信息的总和。一个生物体基因所包含的信息决定了该生物体的生长发育、繁殖和消亡等所有生命现象。有关基因组的研究称为基因组学（Genomics），基因组学根据研究重点的不同分为序列基因组学（Sequence genomics）、结构基因组学（Structural genomics）、功能基因组学（Functional genomics）与比较基因组学（Comparative genomics）2、在蛋白质组学的研究中的应用在20世纪中后期，随着DNA双螺旋结构的提出和蛋白质空间结构的解析，生生命科学的研究进入了分子生物学时代，而遗传信息载体DNA和生命功能的体现者蛋白质的研究，成为了其主要内容。90年代初期启动的庞大的人类基因组计划，已经取得巨大的成在20世纪中后期，随着DA双螺旋结构的提出和蛋白质空间结构的解析，生生命科学的研就，人类基因组序列草图绘制完成后，生命科学研究跨入了后基因组时代。然而，人们清醒地识到基因仅是遗传信息的载体，而生命活动的执行者是基因的表达产物一蛋白质，它是生命现象复杂性和多变性的直接体现者。扩展资料：概括来说，现代生物信息学是以核酸和蛋白质等生物大分子数据库及其相关的图书、文献、资料为主要对象，以数学、信息学、计算机科学为主要手段，对浩如烟海的原始数据和原始资料进行存储、管理、注释、加工，使之成为具有明确生物意义的生物信息。并通过对生物信息的查询、搜索、比较、分析，从中获得基因的编码、凋控、遗传、突变等知识；研究核酸和蛋白质等生物大分子的结构、功能及其相互关系；研究它们在生物体内的物质代谢能量转移、信息传导等生命活动中的作用机制。

如何从零开始掌握生物信息学分析生物信息学在短短十几年间，已经形成了多个研究方向，以下简要介绍一些主要的研究重点。 如基因表达谱分析，代谢网络分析；基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等，逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域；在学科方面，由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学，功能基因组学，比较基因组学，蛋白质学，药物基因组学，中药基因组学，肿瘤基因组学，分子流行病学和环境基因组学，成为系统生物学的重要研究方法。从发展不难看出，基因工程已经进入了后基因组时代。我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习，和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识。

研究生物系统组成成分的构成与相互关系的结构、动态与发生，以系统论和实验、计算方法整合研究为特征的生物学。20世纪中页贝塔朗菲定义“机体生物学”的“机体”为“整体”或“系统”概念，并阐述以开放系统论研究生物学的理论、数学模型与应用计算机方法等。系统生物学不同于以往仅仅关心个别的基因和蛋白质的分子生物学，在于研究细胞信号传导和基因调控网路、生物系统组成之间相互关系的结构和系统功能的涌现。生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

很高兴告诉你！生物专业的都会学到生物信息学的。 生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。 生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。 目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。 1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育基因组本身又是怎样进化的 生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。 生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学为你解除疑惑是我的快乐！

就业方向生化、科研类单位：生物研究、基因组学研究、蛋白质组学研究； 医药类企业：生物工程、生物技术、生物制药、药品研发、药品销售。就业前景广阔，可以从事研究开发和 销售。考研方向生物学、生物化学与分子生物学、生物医学工程、生物工程。生物信息学的学科特点生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义，研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面。课程体系《生物信息学》、《普通生物学》、《生物化学》、《分子生物学》、《遗传学》、《计算生物学》、《基因组学》、《生物芯片原理与技术》、《蛋白质组学》、《Perl/Python语言编程》。

1,测序与序列比对(Sequence Alignment) 测序是生物信息学的基础和主要数据来源，可以是人类数据也可以是其他的数据。序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要. 3, 基因识别,非编码区分析研究.基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因；Paralogous: 相同种族,不同功能的基因；Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现. 5, 序列重叠群(Contigs)装配 根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题. 6, 遗传密码的起源 通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计 人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益. 8.生物系统的建模和仿真 随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究 热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应 用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨 识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系 统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。 9.生物信息学技术方法的研究 生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统 计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难， 需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可实现性。 10, 生物图像 没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？ 外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？ 有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。 11, 其他 如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.

基因组学及蛋白组学 这是两个最重要的方面 其他还有转录组学 糖组学 功能组学 甲基化等表观方面的研究

生物信息学、生物科学、生物技术这三个专业有什么区别？一、生物信息学1.概述：生物信息学是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。该专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。2.主要开设的课程有：普通生物学，生物化学，分子生物学，遗传学，生物信息学，计算生物学，基因组学，生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。3.培养目标:培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业技 术和技能的训练，掌握生物学、计算机及信息科学等基本理论知识，能在教学、科研、高新技术产 业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的交叉复合型人才。二、生物科学1.概述：生物科学是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。本专业培养具备生物学基础理论、基本知识和基本技能，具有数理化基础、人文社科素质、国际化视野和科学思维能力，接受专业理论和专业技能训练，并能运用所掌握的理论知识和技能在生物学及相关领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面工作的创新型人才。2.开设课程：动物生物学、植物生物学、微生物学、生物化学、细胞生物学、遗传学、发育生物学、神经生物学、分子生物学、生态学等。3.培养目标：本专业培养具备生物学基础理论、基本知识和基本技能，具有数理化基础、人文社 科素质、国际化视野和科学思维能力，接受专业理论和专业技能训练，并能运用所掌握的理论知 识和技能在生物学及相关领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面工作的创新型人才。三、生物技术1.概述：生物技术是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。该专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业理论和专业技能的训练，掌握生物科学与技术的基础理论、基本知识和基本技能，并能运用所掌握的理论知识和技能在教学、科研、生物技术产业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的复合型人才。2.开设课程：无机化学、有机化学、分析化学、植物学、动物学、生物化学、微生物学、药理学、药物分析学、遗传学、分子生物学、细胞生物学、免疫学、植物组织培养、生化分离技术、基因工程、细胞工程、酶工程、发酵工程等。3.培养目标：本专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业理 论和专业技能的训练，掌握生物科学与技术的基础理论、基本知识和基本技能，并能运用所掌握 的理论知识和技能在教学、科研、生物技术产业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养 及管理等方面工作的复合型人才。四、三者的区别1.培养目标不同2.开设课程不同3.就业方向不同

我硕士在国外读的生物信息工程。我们分2个module，1个是具有生物背景的学生，1个是具有工程（计算机，数学，统计。。）背景的学生。我上的是module2的（工程背景的）。课程有1 遗传学2 细胞生物学3 生物化学4 蛋白质技术5 蛋白质建模6 贝叶斯统计7 编程语言：perl，java8 生物信息工具，数据库使用9 神经网络10 机器学习11 case study12 毕业设计还有一门，想不起来了。。。

以数据（库）为核心1 数据库的建立2 生物学数据的检索3 生物学数据的处理4 生物学数据的利用：计算生物学

海量生物数据的积累,促成了生物信息学由起初单纯的技术支撑。逐步发展到对生物学问题的系统诠释;从简单地提供数据管理和算法支持,发展为从海量数据出发,通过计算技术对其进行分析、整合、模拟,并在必要时辅以实验验证,最终发现生命科学新规律的新型学科体系。生物信息学是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。主干课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。就业前景：学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。

1、蛋白质序列和结构：u20221955: Sanger sequenced bovine insulin （Sanger牛胰岛素蛋白测序）u20221970: Smith-Waterman algorithm（是比较两个字符串、核算、蛋白序列的相似性的算法，即比对alignment）u20221973: PDB（蛋白质结构数据库）u20221990: BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）u20221994: BLOCKS databaseu20221994-: CASPu20221997-: Proteomics （蛋白质组学）2、基因芯片：通过成千上万的探针，来同时测量细胞中成千上万的基因的表达量。3、DNA序列：u20221953: DNA structureu20221972: Recombinant DNAu20221977: Sanger sequencingu20221985: PCRu20221988: NCBIu20221990: BLAST4、人类基因组计划：当时序列的组装就用到计算机的程序5、二代测序：目前随着测序能力的提高，时间更多、价格更低、数据量更大。目前很多生物信息的人员是从事二代测序，数据的分析的。

　　对于很多对于生物学感兴趣的同学，英国的生物学是发展的比较好的，那么下面就和的我来看看英国帝国理工学院生物信息学的课程设置。 　　生物信息学（Bioinformatics）是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学极具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。 　　生物信息学专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。 　　学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。 　　生物信息学就业方向：该专业的毕业生可以选择继续在生物学和生物信息领域进行深造，也有机会加入学院的研究室从事热点生物信息研究，也可以在公共部门和私人企业间与生物信息应用相关的岗位工作。 　　下面老师结合具体院校的课程设置来跟大家介绍一下生物信息学这个专业。 　　Imperial College London（帝国理工学院）---- Bioinformatics and Theoretical Systems Biology 生物信息学和理论系统生物学 　 　课程设置： 　　Bioinformatics and Systems Biology 1 　　Bioinformatics and Systems Biology 2 　　Computing 　　Mathematics and Statistical Inference 　　Computing Project 　　Data Analysis Project 　　Bioinformatics and Systems Biology Project 　　授课方式： 　　u2022Assignments 　　u2022Computer assignments 　　u2022Computer-based work 　　u2022Data analysis projects， website development （11-12 weeks） 　　u2022Formal presentations 　　u2022Group project； software development （10-12 weeks） 　　u2022Individual research project & dissertation （12-13 weeks） 　　u2022Lectures 　　u2022Online lecture materials 　　u2022Practical classes 　　u2022Problems classes 　　u2022Programming lectures 　　u2022Programming practicals 　　u2022Software development project

生物信息学的主要研究内容1、序列比对（Alignment）基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。2、结构比对基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。最重要的课题之一基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一早期的工作主要是利用不同物种中同一种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做，甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。7、序列重叠群（Contigs）装配一般来说，根据现行的测序技术，每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列，这就有一个把大量的较短的序列全体构成了重叠群（Contigs）。逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群，直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备性算法问题。8、遗传密码的起源遗传密码为什么是现在这样的？这一直是一个谜。一种最简单的理论认为，密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的，并被固定在现代生物最后的共同祖先里，一直延续至今。不同于这种“冻结”理论，有人曾分别提出过选择优化、化学和历史等三种学说来解释遗传密码。随着各种生物基因组测序任务的完成，为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材。9、基于结构的药物设计。是最重要的课题之一人类基因组计划的目的之一在于阐明人的约10万种蛋白质的结构、功能、相互作用以及与各种人类疾病之间的关系，寻求各种治疗和预防方法，包括药物治疗。基于生物大分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域。为了抑制某些酶或蛋白质的活性，在已知其3级结构的基础上，可以利用分子对接算法，在计算机上设计抑制剂分子，作为候选药物。这种发现新药物的方法有强大的生命力，也有着巨大的经济效益

生物信息学是一门以生物学、数学和信息科学为基础的交叉科学，它通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义。 培养目标：培养具备生命科学和医学基础知识，掌握与生物信息学相关的信息科学、计算机科学、数学和生物技术等基本理论知识和技能，实践能力强，受过严格的科学实验训练，具备较强的知识更新能力和创新能力的高素质人才。毕业后能从事生物信息学及相关领域的科学研究、技术开发、服务、管理和教育等工作。 主要课程：高等数学、线性代数、概率与统计、大学物理、有机化学、物理化学、英语、计算机文化基础、程序设计与C语言；普通生物学、人体解剖学、生理学、免疫学；生物化学、细胞生物学、分子生物学；生物信息学、系统生物学、模式识别、生物计算算法与实践、分子模拟计算、基因组学、基因工程、细胞工程等。

生物信息学、生物科学、生物技术这三个专业有什么区别？一、生物信息学1.概述：生物信息学是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。该专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。2.主要开设的课程有：普通生物学，生物化学，分子生物学，遗传学，生物信息学，计算生物学，基因组学，生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。3.培养目标:培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业技 术和技能的训练，掌握生物学、计算机及信息科学等基本理论知识，能在教学、科研、高新技术产 业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的交叉复合型人才。二、生物科学1.概述：生物科学是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。本专业培养具备生物学基础理论、基本知识和基本技能，具有数理化基础、人文社科素质、国际化视野和科学思维能力，接受专业理论和专业技能训练，并能运用所掌握的理论知识和技能在生物学及相关领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面工作的创新型人才。2.开设课程：动物生物学、植物生物学、微生物学、生物化学、细胞生物学、遗传学、发育生物学、神经生物学、分子生物学、生态学等。3.培养目标：本专业培养具备生物学基础理论、基本知识和基本技能，具有数理化基础、人文社 科素质、国际化视野和科学思维能力，接受专业理论和专业技能训练，并能运用所掌握的理论知 识和技能在生物学及相关领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面工作的创新型人才。三、生物技术1.概述：生物技术是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。该专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业理论和专业技能的训练，掌握生物科学与技术的基础理论、基本知识和基本技能，并能运用所掌握的理论知识和技能在教学、科研、生物技术产业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的复合型人才。2.开设课程：无机化学、有机化学、分析化学、植物学、动物学、生物化学、微生物学、药理学、药物分析学、遗传学、分子生物学、细胞生物学、免疫学、植物组织培养、生化分离技术、基因工程、细胞工程、酶工程、发酵工程等。3.培养目标：本专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业理 论和专业技能的训练，掌握生物科学与技术的基础理论、基本知识和基本技能，并能运用所掌握 的理论知识和技能在教学、科研、生物技术产业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养 及管理等方面工作的复合型人才。四、三者的区别1.培养目标不同2.开设课程不同3.就业方向不同

生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。 目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索、处理及利用。 生物信息学目前主要应用于： 1、序列比对； 2、蛋白质结构比对和预测； 3、基因识别,非编码区分析研究； 4、分子进化和比较基因组学； 5、序列重叠群装配； 6、 遗传密码的起源。

生物信息学专业：生物信息学（Bioinformatics）是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。专业建设状况：我国生物学本科教育主要围绕两个专业——生物科学和生物技术进行，而生物信息学相关课程通常作为这两个专业高年级学生的选修课，且要求学生们已修完大部分专业必修课以及一些计算机课程，如C语言等。教学实践表明，这一安排基本上符合国内本科生教育的实际情况，有利于本科生们掌握生物信息学的基本知识和工作原理，激发他们今后深入研究的兴趣。世界上越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。专业就业：本专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。主干学科：生物学、数学、计算机科学。主要课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。

生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面

中国生物信息学专业也有很多好的大学，而且专业实力也很强，小编整理了中国生物信息学专业大学排行榜，仅供参考！中国生物信息学专业高校排名在中国生物信息学专业大学排名中，东南大学雄居第一位，华中农业大学排名第二位，同济大学排名第三位！生物信息学专业排名 高校名称 开此专业学校数1 东南大学 302 华中农业大学 303 同济大学 304 哈尔滨医科大学 305 南方医科大学 306 中南大学 307 华中科技大学 308 浙江大学 309 福建农林大学 3010 湖南农业大学 3011 南京医科大学 3012 重庆医科大学 3013 苏州大学 3014 郑州大学 3015 福建医科大学 30注：以上生物信息学专业大学排名信息来源于中国科教评价网。生物信息学专业介绍开设课程 :生物学、数学、计算机科学主要课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等培养目标：生物信息学专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业技术和技能的训练，掌握生物学、计算机及信息科学等基本理论知识，能在教学、科研、高新技术产业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的交叉复合型人才。培养要求：生物信息学专业的学生主要学习数理基础、生物学、计算机及信息科学的基本理论和基本知识,接受生物信息学与计算机科学理论和应用研究方面的科学思维培养和基本技能训练，掌握扎实的科学理论基础知识，具有一定的生物信息处理和技术研发的能力。主要实践性教学环节：生物信息及数据处理实践、综合实践、毕业设计（论文）等。主要专业实验:生物化学与分子生物学实验、遗传学实验、生物学数据库及实验、计算机网络技术与应用实验等。以上是小编整理的关于全国生物信息学专业的大学排名数据，仅供参考，大家在报考时可以根据自己的分数选择相应的生物信息学专业院校。

　　生物信息学方法可以用来寻找新基因.　　1,序列比对(Sequence Alignment)　　序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.　　2, 蛋白质结构比对和预测　　基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.　　3, 基因识别,非编码区分析研究.　　基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.　　4, 分子进化和比较基因组学　　分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因；Paralogous: 相同种族,不同功能的基因；Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.　　5, 序列重叠群(Contigs)装配　　根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.　　6, 遗传密码的起源　　通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.　　7, 基于结构的药物设计　　人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.　　8.生物系统的建模和仿真　　随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究 热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应 用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨 识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系 统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。　　9.生物信息学技术方法的研究　　生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统 计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难， 需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可实现性。　　10, 生物图像　　没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？　　外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？　　有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。　　11, 其他　　如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.

‍‍对各种生物学信息学的分析方法和策略非常的清楚，至少应该知道有那些工具软件，以及这些工具软件的原理和基于的生物学基础，包括：基因组学分析，表达谱分析，代谢组分析、调控网络分析、数据结果的整合展示等。最后，生物信息学是一个发展很快的学科，但因起涉及的内容比较多，因此，要想到底一定的要求，是需要付出巨大的努力的。此外，在进行生物信息学学习的过程中，对自己感兴趣的方法工具，一定要把文献上的数据拿来，自己独立分析一遍，自己去体会分析的过程，从而对这些方法和工具有更深入的理解。‍‍

1、生物信息学的考研科目有(101)思想政治理论、(201)英语一和专业课。2、不同招生单位的考研专业课可能不一样，如中国农业科学院是考(101)思想政治理论、(201)英语一、(701)高等数学或(702)化学、(801)生物化学（含分子生物学） ；中国农业大学是考(101)思想政治理论、(201)英语一、(302)数学二或(702)化学（自命）、(806)生物化学（自命）或(821)数据结构。3、建议去研招网或者招生单位官网查看专业目录。

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生物信息学就业前景介绍如下：生物信息学专业毕业生可从事科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作。生物信息学专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。生物信息学就业前景怎么样生物信息学是一门新兴学科，起步于20世纪90年代，至今已进入"后基因组时代"，生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义，研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面。我国生物学本科教育主要围绕两个专业——生物科学和生物技术进行，而生物信息学相关课程通常作为这两个专业高年级学生的选修课，且要求学生们已修完大部分专业必修课以及一些计算机课程，如C语言等。教学实践表明，这一安排基本上符合国内本科生教育的实际情况，有利于本科生们掌握生物信息学的基本知识和工作原理，激发他们今后深入研究的兴趣。世界上越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。生物信息学就业方向1.科研方向：各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位等。2.微生物方向：医疗卫生单位、生物制药厂、疫苗生产厂等。3.动植物方向：养殖场、畜牧兽业单位、园艺场、种苗公司等。4.其他方向：销售业务等。

什么时候需要利用生物信息学获取核酸序列信息　　1.序列比对　　序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。　　序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。　　2.数据库搜索　　随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。　　分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。　　3.基因组序列分析　　基因组学研究的首要目标是获得人的整套遗传密码，要得到人的全部遗传密码就要把人的基因组打碎，测完每个小的序列后再把它们重新拼接起来。所以目前生物信息学的大量工作是针对基因组DNA序列的，建立快速而又准确的DNA序列分析方法对研究基因的结构和功能有非常重要的意义。对于基因组序列，人们比较关心的是从序列中找到基因及其表达调控信息，比如对于未知基因，我们就可以通过把它与已知的基因序列进行比较，从而了解该基因相关的生理功能或者提供疾病发病机理的信息，从而为研发新药或对疾病的治疗提供一定的依据，使我们更全面地了解基因的结构，认识基因的功能。因此，如何让计算机有效地管理和运行海量的数据也是一个重要问题。　　4.蛋白质结构预测　　蛋白质是组成生物体的基本物质，几乎一切生命活动都要通过蛋白质的结构与功能体现出来，因此分析处理蛋白质数据也是相当重要的，蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，因此根据蛋白质序列预测蛋白质结构是很重要的问题，这就需要分析大量的数据，从中找出蛋白质序列和结构之间存在的关系与规律。　　蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测，在二级结构预测方面主要有以下几种不同的方法：①基于统计信息；②基于物理化学性质；③基于序列模式；④基于多层神经网络；⑤基于图论；⑥基于多元统计；⑦基于机器学习的专家规则；⑧最邻近算法。目前大多数二级结构预测的算法都是由序列比对算法BLAST、FASTA、CLUSTALW产生的经过比对的序列进行二级结构预测。虽然二级结构的预测方法其准确率已经可以达到80%以上，但二级结构预测的准确性还有待提高。　　在实际进行蛋白质二级结构预测时，往往会把结构实验结果、序列比对结果、蛋白质结构预测结果，还有各种预测方法结合起来，比较常用的是同时使用多个软件进行预测，把各个软件预测结果分析后得出比较接近实际的蛋白质二级结构。将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合分析方法。　　蛋白质二级结构指蛋白质多肽链本身的折叠和盘绕的方式。二级结构主要有α-螺旋、β-折叠、β-转角等几种形式，它们是构成蛋白质高级结构的基本要素，常见的二级结构有α-螺旋和β-折叠。三级结构是在二级结构的基础上进一步盘绕，折叠形成的。研究蛋白质空间结构的目标是为了了解蛋白质与三维结构的关系，预测蛋白质的二级结构预测只是预测蛋白质三维形状的第一步，蛋白质折叠问题是非常复杂的，这就导致了蛋白质的空间结构预测的复杂性。蛋白质三维结构预测方法有：同源模型化方法、线索化方法和从头预测的方法但是无论用哪一种方法，结果都是预测，采用不同的算法，可能产生不同的结果，因此还需要研究新的理论计算方法来预测蛋白质的三维结构。　　图4.1 蛋白质结构　　目前，已知蛋白质序列数据库中的数据量远远超过结构数据库中的数据量，并且这种差距会随着DNA序列分析技术和基因识别方法的进步越来越大，人们希望产生蛋白质结构的进度能够跟上产生蛋白质序列的速度，这就需要对蛋白质结构预测发展新的理论分析方法，目前还没有一个算法能够很好地预测出一个蛋白的三维结构形状，蛋白质的结构预测被认为是当代计算机科学要解决的最重要的问题之一，因此蛋白质结构预测的算法在分子生物学中显得尤为重要。　　5.结束语　　现如今计算机的发展已渗透到各个领域，生物学中的大量实验数据的处理和理论分析也需要有相应的计算机程序来完成，因此随着现代科技的发展，生物技术与计算机信息技术的融合已成为大势所趋。生物学研究过程中产生的海量数据需要强有力的数据处理分析工具，这样计算机科学技术就成为了生物科学家的必然选择，虽然人们已经利用计算机技术解决了很多生物学上的难题，但是如何利用计算机更好地处理生物学中的数据仍是一个长期而又复杂的课题。

生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。

生物学

　　生物信息学专业课程有哪些呢?同学们清楚吗，不清楚的话，快来我这里瞧瞧。下面是由我为大家整理的“生物信息学专业课程有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读。 　　生物信息学专业课程有哪些 　　普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等 　　 生物信息学专业就业前景 　　本专业的就业前景还是不错的，毕业生主要到生物及与生物相关的科学技术和其他领域从事科研、教学、技术及相关管理工作。 　　 生物信息学专业培养目标与要求 　　本专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。 　　学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。 　　 生物信息学专业所需能力 　　1.掌握普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学等基本知识和实验技能; 　　2.掌握计算机科学与技术基本知识和编程技能(包括计算机应用基础、Linux基础及应用、数据库系统原理、模式识别与预测、生物软件及数据库、Perl编程基础等)，具备较强的数学和统计学素养(高等数学I、II、生物统计学等); 　　3.掌握生物信息学、基因组学、计算生物学、蛋白质组学、生物芯片原理与技术的基本理论和方法，初步具备综合运用分子生物学、计算机科学与技术、数学、统计学等知识和技能，解决生物信息学基本问题的能力; 　　4.掌握生物信息学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、结果分析、撰写论文、参与学术交流的能力; 　　5.熟悉国家生物信息产业政策、知识产权及生物安全条例等有关政策和法规; 　　6.了解生物信息学的理论前沿、应用前景和最新发展动态; 　　7.具有较好的科学人文素养和较强的英语应用能力，具备较强的自学能力、创新能力和独立解决问题的能力; 　　8.具有良好的思想道德素质和文化素养，身心健康; 　　9.具有较好的科学素质、竞争意识、创新意识和合作精神。 　　拓展阅读：食品科学与工程到底学什么 　　食品科学与工程专业学生主要学习化学、生物学、食品工程学等方面的基本理论和基本知识，接受生物技术与工程、食品生产技术管理、开发、综合利用、食品工程设计和科学研究等方面的基本训练，具有食品保藏、加工、安全检测和资源综合利用等方面的基本能力。 　　学生毕业后能从事各类食品生产企业的食品工程设计、新产品开发、食品营养研究、质量检测、品质控制、技术管理、技术监督、食品机械设备管理、食品包装设计、食品贮藏管理、食品运输管理、企业经营管理、食品的科学研究和成果推广工作;能在食品质量监督、海关、商检、卫生防疫、进出口、工商等部门的产品分析、检测、技术监督、执法、管理等工作;也能在相关的国家机关、大专院校、科研院所进行教学科研的工作等。 　　 食品科学与工程专业就业方向 　　随着西方的食材和烹饪方式日渐融入中餐，加上快餐行业的蓬勃发展，今天人们对于食品的营养卫生问题越来越重视。这时，食品科学与工程专业不再只是以往玩票性质的称谓，也不是传统眼光里的掌勺人，而成了一种正规的职业，他们有的负责制定食品卫生标准，有的专门研制新的食品种类，有的深入研究食品营养，而高校中的食品科学与工程专业就是因此而开设的。 　　一、从事对口行业：学生毕业后能从事各类食品生产企业的生产工艺设计、新产品开发、质量检测、经营管理等工作;食品的科学研究和成果推广工作;食品质量监督、海关、商检、卫生防疫、进出口等部门的产品分析、检测工作;相关的国家机关、大专院校、科研院所的工作等。 　　二、从事非对口行业：学生毕业后能从事一些专业性相对要求不强的行业，例如销售、管理培训生、银行、公务员等行业。

生物信息学的研究重点主要体现在基因组学和蛋白质学两方面,具体地说就是从核酸和蛋白质序列出发, 分析序列中表达结构和功能的生物信息 。生物信息学的基本任务是对各种生物分析序列进行分析, 也就是研究新的计算机方法, 从大量的序列信息中获取基因结构、功能和进化等知识。而在序列分析中, 将未知序列同已知序列进行相似性比较是一种强有力的研究手段,从序列的片段测定, 拼接, 基因的表达分析, 到RNA和蛋白质的结构功能预测。物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列的相似性比较。生物信息学中的序列比对算法的研究具有非常重要的理论意义和实践意义。基因组中由寡核苷酸串联,重复排列的DNA序列,构成数量可变的串联重复序列,其中,微卫星DNA又称为短串联重复片列，是一种可遗传的不稳定的且具有高度多态性的短核苷酸重复序列,具有种类多,分布广,高度多态性等特点,这种多态性标志已广泛用于遗传病及亲子鉴定等.短序列比对中，一般常用的算法主要有三个：（1） 空位种子片段索引法，首先将读段切分，并选取其中一段或几段作为种子建立搜索索引，再通过查找索引、延展匹配来实现读段定位，通过轮换种子考虑允许出现错配）的各种可能的位置组合；无论在发育期还是在成人体内，既有大量的新细胞产生，也有大量的旧细胞死亡，这是生物体的一种自然现象。为了维持机体组织中适宜的细胞数量，在细胞分裂和细胞死亡之间需要一种精确的动态平衡。由于这种生成与死亡的有序流程，在胚胎和成人期便维持着人体组织的适宜细胞数量。而这种精密地控制细胞的消亡过程就称为程序性细胞死亡。正常的生命需要细胞分裂以产生新细胞，并且也要有细胞的死亡，由此人体和生物的器官才得以维持平衡。

生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。生物信息学经历的阶段：1、前基因组时代（20世纪90年代前） 这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。2、基因组时代（20世纪90年代后至2001年） 这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统地建立和交互界面工具的开发等。3、后基因组时代（2001至今） 随着人类基因组测序工作的完成，各种模式生物基因组测序的完成，生物科学的发展已经进入了后基因组时代，基因组学研究的重心由基因组的结构向基因的功能转移。扩展资料：生物信息学专业：主干课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。就业前景：学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。

生物信息学专业毕业生可从事科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作。主干学科：生物学、数学、计算机科学主要课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。

在疾病分类、预测、标记物的选取等方面都有很好的应用前景。

作为计算机科学和数学应用于分子生物学而形成的交叉学科，生物信息学已经成为基因组研究中强有力的必不可少的研究手段。 在我国，生物信息学随着人类基因组研究的展开才刚刚起步，但已显露出蓬勃发展的势头。许多科研单位已经开始或准备开始从事这方面的研究工作。北京大学研究建立起一个EMBL的镜像数据库（即完整地将EMBL的数据库移植过来），并提供部分的检索服务。在复旦大学遗传学研究所，为克隆新基因而建立的一整套生物信息系统也已初具规模。中科院上海生化所、生物物理所等单位在结构生物学和基因预测研究方面也有相当的基础。 生物信息学作为基因组研究的有力武器，被广泛地用来加快新基因的寻找过程，以达到将“有用”新基因抢先注册专利的目的。在这场世界范围内的竞争中，中国科学家以及科研资金投向的决策部门如何结合我国科研水平的现状、优势领域等客观情况将有限的投资投入以求获得最大可能的科学研究以及商业回报，是一个无法回避的新课题。 在克隆新基因的思路方面，我们觉得我国不应该照搬国外克隆新基因所用的方法，而应该走生物信息学和定位克隆相结合的道路。具体地说就是一方面进行各种遗传疾病家系的采集，从家系分析入手，寻找致病基因在染色体上的位置，然后对这个区域进行测序，再利用生物信息学的手段预测候选基因和它的功能并用实验加以证实；另一方面直接从现有公共数据库中的EST出发，用生物信息学的方法寻找可能有研究价值的新基因，并用实验方法来研究证实。我们认为这种双管齐下克隆新基因的方法可能更适合我国人类基因组研究在财力、物力和研究人才资源等方面的客观条件。 所以与其与美国等发达国家拼资金拼技术，不如充分利用我国丰富的家系资源和公共中的免费资源，将有限的资金用在具有明确科学、经济和社会效益的研究方向。 在生物信息系统的构建方面，应该避免重复投资。国家应当集中创建一两个具有一定规模的生物信息中心，建立面向全国的生物学数据库检索和数据分析系统。相信在HGP和即将开始的中国人基因组研究计划中，生物信息学将发挥越来越大的作用，并推动生物学进入一个全新的境界。

生物信息学、生物科学、生物技术这三个专业有什么区别？一、生物信息学1.概述：生物信息学是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。该专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。2.主要开设的课程有：普通生物学，生物化学，分子生物学，遗传学，生物信息学，计算生物学，基因组学，生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。3.培养目标:培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业技 术和技能的训练，掌握生物学、计算机及信息科学等基本理论知识，能在教学、科研、高新技术产 业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的交叉复合型人才。二、生物科学1.概述：生物科学是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。本专业培养具备生物学基础理论、基本知识和基本技能，具有数理化基础、人文社科素质、国际化视野和科学思维能力，接受专业理论和专业技能训练，并能运用所掌握的理论知识和技能在生物学及相关领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面工作的创新型人才。2.开设课程：动物生物学、植物生物学、微生物学、生物化学、细胞生物学、遗传学、发育生物学、神经生物学、分子生物学、生态学等。3.培养目标：本专业培养具备生物学基础理论、基本知识和基本技能，具有数理化基础、人文社 科素质、国际化视野和科学思维能力，接受专业理论和专业技能训练，并能运用所掌握的理论知 识和技能在生物学及相关领域从事科学研究、技术开发、教学及管理等方面工作的创新型人才。三、生物技术1.概述：生物技术是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。该专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业理论和专业技能的训练，掌握生物科学与技术的基础理论、基本知识和基本技能，并能运用所掌握的理论知识和技能在教学、科研、生物技术产业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的复合型人才。2.开设课程：无机化学、有机化学、分析化学、植物学、动物学、生物化学、微生物学、药理学、药物分析学、遗传学、分子生物学、细胞生物学、免疫学、植物组织培养、生化分离技术、基因工程、细胞工程、酶工程、发酵工程等。3.培养目标：本专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业理 论和专业技能的训练，掌握生物科学与技术的基础理论、基本知识和基本技能，并能运用所掌握 的理论知识和技能在教学、科研、生物技术产业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养 及管理等方面工作的复合型人才。四、三者的区别1.培养目标不同2.开设课程不同3.就业方向不同

生物信息专业就业方向：生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。生物信息学是一门新兴学科，起步于20世纪90年代，至今已进入"后基因组时代"，生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义，研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面。我国生物学本科教育主要围绕两个专业——生物科学和生物技术进行，而生物信息学相关课程通常作为这两个专业高年级学生的选修课，且要求学生们已修完大部分专业必修课以及一些计算机课程，如C语言等。教学实践表明，这一安排基本上符合国内本科生教育的实际情况，有利于本科生们掌握生物信息学的基本知识和工作原理，激发他们今后深入研究的兴趣。世界上越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。生物信息专业的课程：首先是公共基础课程，基本上所有专业都会有，主要包括语文、政治、英语，数学，计算机基础等。其次是专业核心课程，包括《生物信息学》、《普通生物学》、《生物化学》、《分子生物学》、《遗传学》、《计算生物学》、《基因组学》、《生物芯片原理与技术》、《蛋白质组学》等。主要目的是掌握数理、生物学和计算机及信息科学等方面的基本知识和理论。最后是必不可少的实践课程，如生物化学与分子生物学实验、遗传学实验、生物学数据库及实验等，以及主要实践性教学环节，包括生物信息及数据处理实践、综合实践、毕业设计等。

生物信息学就业前景如下:生物信息学专业的就业前景还是不错的,毕业生主要到生物及与生物相关的科学技术和其他领域从事科研、教学、技术及相关管理工作。1.科研方向:各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位等。2.微生物方向:医疗卫生单位、生物制药厂、疫苗生产厂“等。3.动植物方向:养殖场、畜牧兽业单位、园艺场、种苗公司等。4.其他方向:销售业务等。在所有专业中排名第155，在理学类中排名第6。就业前景怎么样？市场需求：2021年较2020年变化+36%。工资怎么样？平均工资：￥19.5K。生物信息学是一门交叉科学，它随1990年人类基因组计划的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。当前，生物信息学在国内外的发展基本上都处于起步阶段，各国所拥有的条件也大体相同。因此，这是我国生物信息学研究赶超国际先进水平的极好机会。生物信息学研究投资少，见效快，可充分发挥我国基因信息资源丰富的优势。