bioinformatics(生物信息学)是一门跨学科的科学,利用数学、信息学、统计学、计算机科学等方法研究生物学问题。生物信息学的研究成果包括各种生物学数据,其研究工具是计算机。研究方法包括搜索、处理和利用生物学数据,如序列比对、序列组装、基因识别等。生物信息学的主要研究方向还包括蛋白质结构预测、基因表达预测、蛋白质反应预测等。

生物技术往往产生大量嘈杂数据,生物信息学利用数学工具从中提取有价值的信息。生物信息学所要处理的典型问题包括重新组装被打散的DNA序列、预测蛋白质结构、检验基因调控假说等。生物信息学与数据挖掘类似,利用数学工具从大量数据中提取有价值的信息。

生物信息学将计算生物学视为其同义词,但有些人认为计算生物学和生物信息学应被视为不同的学科,因为生物信息学更关注计算方法在生物学领域的应用和发展,而计算生物学则更关注应用信息学技术对生物学领域的假说进行检验,并试图发展新的理论。

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中文名

生物信息学

外文名

bioinformatics

研究工具

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)。

目前主要的研究方向有

序列比对,基因识别,基因重组,蛋白质结构预测,基因表达,蛋白质反应的预测,以及建立进化论的模型。

含义

生物学技术往往生成大量的嘈杂数据。与数据挖掘类似,生物信息学利用数学工具从大量数据中提取有用的生物学信息。生物信息学所要处理的典型问题包括:重新组装在霰弹枪定序法测序过程中被打散的DNA序列,从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构,利用mRNA微阵列或质谱仪的数据检验基因调控的假说。

某些人将计算生物学作为生物信息学的同义词处理,在英语维基百科中就是如此;但是另外一些人认为计算生物学和生物信息学应当被当作不同的条目处理,因为生物信息学更侧重于生物学领域中计算方法的使用和发展,而计算生物学强调应用信息学技术对生物学领域中的假说进行检验,并尝试发展新的理论。

英文对照

The terms bioinformatics and computational biology are often used interchangeably. However bioinformatics more properly refers to the creation and advancement of algorithms, computational and statistical techniques, and theory to solve formal and practical problems inspired from the management and analysis of biological data. Computational biology, on the other hand, refers to hypothesis-driven investigation of a specific biological problem using computers, carried out with experimental or simulated data, with the primary goal of discovery and the advancement of biological knowledge. Put more simply, bioinformatics is concerned with the information while computational biology is concerned with the hypotheses. A similar distinction is made by National Institutes of Health in their working definitions of Bioinformatics and Computational Biology, where it is further emphasized that there is a tight coupling of developments and knowledge between the more hypothesis-driven research in computational biology and technique-driven research in bioinformatics.

A common thread in projects in bioinformatics and computational biology is the use of mathematical tools to extract useful information from data produced by high-throughput biological techniques such as genome sequencing. A representative problem in bioinformatics is the assembly of high-quality genome sequences from fragmentary "shotgun" DNA sequencing. Other common problems include the study of gene regulation using data from microarrays or mass spectrometry.