《生物信息学》第三版 (陈铭 主编)

  • 表1-1 生命科学、计算机科学及生物信息学相关大事记,可以查阅此表了解相关历史。学习一门学科一个很重要的point就是了解这门学科的历史。

生物信息学的研究领域有:

  1. 分子生物学与细胞生物学
  2. 生物物理学
  3. 脑和神经科学
  4. 医药学
  5. 农林牧渔学
  6. 分子和生态进化

生物信息学的主要应用:

(一)生物信息学数据库

  • 数据库建设
  • 数据库整合和数据挖掘

(二)序列分析

  • 序列比对
  • 基因序列注释

(三)其他主要应用

  • 比较基因组学
  • 基因和蛋白质的表达分析
  • 生物芯片大规模功能表达谱的分析
  • 蛋白质结构的预测
  • 蛋白质与蛋白质相互作用
  • 生物系统模拟
  • 代谢网络建模分析
  1. 预测调控网络
  2. 网络普遍性分析
  3. 建立模型分析
  • 计算进化生物学
  • 生物多样性研究
  • 合成生物学

生物信息学面临的挑战:

  • 生物信息学是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别紧密。
  • 在处理大规模数据方面,没有行之有效的一般性方法,而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果。
  • 面临的这些挑战要得到真正的解决,不能从计算机科学得到,真正的解决方法可能还是得从生物学自身,从数学上的新思路来获得本质性的动力。
  • 人类科学研究史表明,科学数据的大量积累将导致重大的科学规律的发现。
  • 统计学原理表明,在一定程度上,统计结果的显著性与数据量的对数成正比。

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