生物信息学的应用

1. 生物信息学的应用

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.

2. 生物信息学的应用前景有哪些

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。2生物信息学专业好找工作生物信息学是一门交叉科学，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。经过十几年或更长时间的努力，我国完全有可能成为生物信息学研究的强国。【摘要】
生物信息学的应用前景有哪些【提问】
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。2生物信息学专业好找工作生物信息学是一门交叉科学，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。经过十几年或更长时间的努力，我国完全有可能成为生物信息学研究的强国。【回答】
生物信息学的发展前景生物信息学目前正在发展很快，它主要研究生物体中信息的储存、传输和加工方式。生物信息学主要应用于医学领域，可以用来对人体基因组、蛋白质组、代谢组进行分析，从而了解人类的基因、遗传和微生物的影响。目前，生物信息学已经成为医学领域的一个重要工具，在诊断、治疗和预防疾病方面发挥着重要作用。随着生物信息学的进一步发展，未来将有望在其他领域应用，如食品安全、农业生产、能源开发等。预计未来10年内，生物信息学将发展迅速，成为一门新兴的学科。这意味着将有大量新的就业机会出现在这一领域。如果你希望从事生物信息学相关工作，不妨考虑从事数据分析、数据库开发、数据挖掘或者应用开发方面的工作。生物信息学专业就业机会生物信息学是一个相对年轻的专业，它结合了生物学和信息技术的知识，旨在帮助人们更好地理解和利用生物信息。随着人类对生命科学的认识不断深入，生物信息学将变得越来越重要。目前，生物信息学主要应用于临床基因组学、蛋白质组学、代谢组学和微生物组学领域，为医学、农业、食品安全和其他领域提供了重要的理论基础和实用工具。预计未来几年，随着人工智能、大数据处理能力的进步，生物信息学将在更多领域发挥出巨大的作用。【回答】
就业前景生物信息学相关专业的就业需求正在不断增长。根据美国就业情况，生物信息学相关专业的就业需求量在过去5年中翻了一番。而根据英国的一项就业市场分析显示，从2018年到2028年间，生物信息学相关就业机会将会增加24%。这表明，对生物信息学相关专业人才的需求量将会非常旺盛。就业机会对于想要从事生物信息学相关工作的人来说，就业机会非常广阔。根据所在国家/地区的不同，可以选择从事各种不同领域的工作。例如，在美国，你可以选择从事医疗保健、教育、制药、食品安全或者农业领域相关工作。而在英国，你则可以选从事医疗保健、教育、制药或者农业领域相关工作。【回答】

3. 谁知道生物信息学有哪些内容？

生物信息学（Bioinformatics）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）和蛋白质组学（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。
A生物学研究方式的转变、B生物信息学的定义、C物理学要素、D数据及数据库、E数据类型、F计算、G概率与统计、H模拟与数学技术、1人工智能和机器学习、J基因组及其他序列、K转录物组学、L蛋白质与蛋白质组学技术、M代谢物组学、N超分子结构、0生化动力学、P生理学、Q图像分析、R文本分析

4. 生物信息学是干啥的？有什么用啊？

这是个问题，恐怕是听过这个课而且尚未毕业读研的所有同学都疑惑的问题，这是个严重问题。
大学阶段，接触的分子类实验比较少，所以很少用到，以至于工具课变成了boring的天书。
记得我自己上这门课的时候，听懂的寥寥无几，何况当时还学ftp获取序列，根本用不到的东西。直到后来读研了，自己做东西了，才慢慢学，慢慢学，终于了解了一点皮毛。
我想这个问题问的好，问出了大家的心声。在此简单说说当前关于我们所学的这个课。
另外告诉大家：不考研的话，以后毫无用处，考研的话，以后必不可少。
生物信息学是一门工具课而已，讲的是数据库的使用、软件使用以及网络资源的利用，相当于是个计算机辅助分子生物学的具体操作。
再具体一点：就生物类研究生吧，做科研之前恐怕读上半年文献，那算是少的，而且大部分是要求读英文文献的，那么entrez-pubmed就是你研一的开机主页。
等你真的开始做实验了，如果是做分子，基因和蛋白等方面的序列的，那么BLAST就成了你的开机主页。
做分子进化的，MEGA，Paup，Phylip就跟你现在成天玩的CS，CF还有植物大战僵尸一样了，开机就想打开。不过大家在上课的时

5. 什么是生物信息学？

在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物检测等工作。就生物信息学学科来讲，前景十分广阔。这是研究生命本质的学科，其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能，只是难度很大。就个人而言，现在我国这方面比较落后，需要人去填补一些空缺，当然研究环境可能没国外好，也可以在相关领域工作。总的来说，做科研前景较好，不做科研只能找比较一般的工作。

6. 生物信息学是干什么的？

生物信息学是干什么的

7. 生物信息学在科学研究中的作用

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。

8. 生物信息学的综述可以从哪些方面入手

生物信息学的综述的范围可是真的有点大，你确定没有明确的侧重点吗？
现在简单说说生物信息学的研究范围，希望能帮到你，最好能给个侧重点详细说。
生物信息学的定义分好几种，可以分开讲

研究方向：序列比对、比对预测、分子进化、基因注释、药物设计、建模仿真、蛋白质和RNA结构预测、功能预测、生物图像、引物分析、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
研究方法： 数据库的建立、 生物学数据的检索、 生物学数据的处理、 生物学数据的利用、计算生物学、统计学方法、机器学习方法、优化算法等
还有生物信息学的应用、现状、发展等
生物信息学的范围太大了，所以如果不是写书 的话，最好不要写这么大的题目。