生物信息學方法有哪些

㈠ 生物信息學的綜述可以從哪些方面入手

生物信息學的綜述的范圍可是真的有點大，你確定沒有明確的側重點嗎？
現在簡單說說生物信息學的研究范圍，希望能幫到你，最好能給個側重點詳細說。
生物信息學的定義分好幾種，可以分開講

研究方向：序列比對、比對預測、分子進化、基因注釋、葯物設計、建模模擬、蛋白質和RNA結構預測、功能預測、生物圖像、引物分析、基因表達譜分析、代謝網路分析、基因晶元設計和蛋白質組學數據分析等
研究方法： 資料庫的建立、 生物學數據的檢索、 生物學數據的處理、 生物學數據的利用、計算生物學、統計學方法、機器學習方法、優化演算法等
還有生物信息學的應用、現狀、發展等
生物信息學的范圍太大了，所以如果不是寫書 的話，最好不要寫這么大的題目。

㈡ 目前常用生物信息學分析方法有哪些

現在比較熱門的資料庫包括GEO、TCGA
GEO分析主要是晶元做差異分析，得到差異基因，差異基因可以做GO、KEGG功能富集分析
TCGA資料庫是癌症分析的利器，可以做差異基因，差異miRNA，差異lncRNA，下載和整理臨床數據，做生存分析，高難度的COX分析
這兩個資料庫可以發到不錯的文章

㈢ 有沒有知道生物信息學考什麼

其實「基因組學」和「生物信息學」兩個領域，是從不同角度對生物學范疇內一部分知識的各自劃定，而劃定的規則完全不同。
」基因組學「這個領域的劃分，是研究對象」基因組「決定的。因此只要是和基因組相關的知識和研究問題就屬於這一范疇，例如我們常常聽到的基因組測序、單核苷酸多態性、DNA甲基化和去甲基化等等。
而」生物信息學「這個領域的劃分，則是由研究方法」信息學「決定的。因此凡是運用到信息學方法研究的生物學問題都可以算是生物信息學，例如基因組序列分析、RNA和蛋白質結構預測、蛋白質相互作用網路構建和分析等。
所以綜上所述，我不是很同意另一個回答」基因組學是生物信息學的一個分支「的說法。我認為更確切的是，有一些用生物信息學的方法來解決的基因組學問題，那麼這一些問題就屬於兩個學科的交集。而兩個學科各自有不相交的內容。基因組學中，早期的遺傳分析、分子雜交以及現在的DNA化學修飾機制等問題的很多相關研究並不需要藉助生物信息學方法。而生物信息學中則有更多的問題不屬於基因組學范疇，正如其他答案中舉例。
至於兩個領域的發展前景，我是這么認為的。當代越來越發達的計算機科學和信息學正在快速滲透入基礎科學研究的其他領域。作為從遺傳學發展而來的基因組學，原本是傳統生物學的學科。但是當基因組學發展到想要回答一些宏觀的問題，例如涉及全基因組而不是幾個DNA分子的問題時，就需要藉助信息學方法。其他的基礎學科也面臨著這樣的技術革命。我想題主提出這個問題，可能也是信息學全面滲透入基因組學的一個體現。

㈣ 生物信息學的研究方法及內容

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文檔介紹：生物信息學 生物信息學 說文解字：生物 + 信息 + 學 (bioinformatics) biology + information + theory 廣義 應用信息科學的方法和技術，研究生物體系和生物過程中信息的存貯、信息的內涵和信息的傳遞，研究和分析生物體細胞、組織、器官的生理、病理、葯理過程中的各種生物信息，或者也可以說成是生命科學中的信息科學。 狹義 應用信息科學的理論、方法和技術，管理、分析和利用生物分子數據。 生命信息系統 生物所處的時空系統 物質系統，信息傳遞與控制，能量 相關學科圖示 廣義概念圖示 狹義概念圖示 總結：生物信息學 生物信息學(Bioinformatics) 是一門新興的交叉學科，是生命科學領域中的新興學科，面對人類基因組計劃等各種項目所產生的龐大的分子生物學信息，生物信息學的重要性將越來越突出，它將會為生命科學的研究帶來革命性的變革。 生物信息學是在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。 生物信息學是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一，其研究重點主要體現在基因組學(Genomics)和蛋白組學(Proteomics) 。 生物學基礎速遞 細胞(分子水平) 個體生命 生命之樹 生命的分子基礎 細胞/分子水平 DNA/RNA 蛋白質 糖 脂類 DNA結構和鹼基互補原理 中心法則 生物信息學的歷史 從人類基因組計劃（HGP）說起 生物信息學的發展歷史 20世紀50年代，生物信息學開始孕育 20世紀60年代，生物分子信息在概念上將計算 生物學和計算機科學聯系起來 20世紀70年代，生物信息學的真正開端 20世紀70年代到80年代初期 ，出現了一系列著 名的序列比較方法和生物信息分析方法 20世紀80年代以後，出現一批生物信息服務機 構和生物信息資料庫 20世紀90年代後

㈤ 有哪些重大發現是通過生物信息學的方法發現的

不勝累舉，很多遺傳病理的發現，新基因的發現，人種區別……

㈥ 生物信息學的研究方法

以數據（庫）為核心
1 資料庫的建立
2 生物學數據的檢索
3 生物學數據的處理
4 生物學數據的利用：計算生物學

㈦ 用生物信息學的方法有哪些重大發現

不能過於誇大生物信息的作用，也不能否認生物信息學方法和實驗相結合做出的巨大貢獻。生信分析和實驗分析的本質是一樣的，就是對實驗產生的數據進行定性定量的分析，再進一步的驗證，得到相對更有力的結論。單獨把生物信息拿出來，刨除實驗說生物信息的巨大發現是不行的。舉一個簡單的例子，2009年後火了很大一陣的TALEN基因組編輯技術是兩篇背靠背的文章，一個用的實驗的方法，一個用的生物信息學的方法，發現TAL蛋白能夠特異性的結合DNA序列。後面的各種基因編輯文章，以及蛋白結構解析。後面Crisper技術的發現，取代了TALEN，這是後話。人類基因組計劃，蛋白組計劃，癌症基因組計劃，等等各種高通量的計劃，這些都不能說絕對是生物信息學的發現，但可以說生物信息學起到了不可替代的作用。生物信息學已經滲透到多數生物醫學的研究中，從遺傳，表觀遺傳，分子生物學，進化生物學，結構生物學等等基礎領域。也迅速的應用於動植物育種，疾病診斷，葯物的研發中。換句話來說，一切需要高通量的來解決生物學問題的時候，生物信息學就要出來大顯身手了。生物+互聯網怎麼玩,靠生物信息學！作為一個生物領域最靈活，最多態，最能包容，動態變化的方向(參加生信方面的會議最大的感受就是做生物信息的人背景迥異，學物理的，學計算機的，做實驗的，學進化的都在做自己的生物信息學)，相信會有一天，基本的生物信息學技能包括編程，以及常規的測序數據分析會是每個生物學研究人員的必備技能。

㈧ 什麼是生物信息學

生物信息學已成為當今世界科學的流行語。十年前，人們將生物學和計算機科學視為兩個完全不同的領域。前者可以了解生物及其功能，而後者可以了解計算機和基礎理論，這兩個領域之間似乎沒有交集。然而，這個新領域-生物信息學，是計算機科學和生物學的完美結合。這種學科的結合也是一種必然趨勢。隨著1990年人類基因組計劃（Human Genome Project）的實施和信息技術的發展，各種生物分析導致「遺傳數據爆炸」，從而產生數量的生物數據，而使用手動方法分析它們變得非常困難，這就是計算機科學可以拯救的方面。各種計算技術用於通過自動化過程更准確和有效地分析生物數據，因此，生物信息學可以被認為是用數據科學技術來解決醫學問題的學科。現已迅速發展成為當今生命科學最具吸引力的、重大的前沿領域。生物信息學為生物學、計算機科學、數學、信息科學等專業的高素質人才提供了更廣闊的發展天地。

為什麼要研究生物信息學？

生物信息學的主要應用可以在精準醫學和預防醫學領域中找到。精準醫學包括為個別患者定製的醫療保健技術，包括治療和實踐，發現個體的模式從而提高醫療水平。

生物信息學已被證明擁有巨大的潛力，以事先確定疾病，確定治療和幫助人類生活更加美好。憑借計算機科學的靈感和知識，基因技術，醫學和醫療保健等領域可以從治療個體患者到治癒整個人群。

生物信息學發展現狀

如今，很多生物醫葯學的研究機構都在產生海量的數據，而且希望通過計算生物學家來弄懂這些數據。因為完成一項大數據產出的實驗課題，必然需要耗費大量的心血和資金投入，但是如果不能分析、了解這些數據背後的意義，那工作不能算真正完成。

因此，生物醫學研究的未來不僅依賴於可以設計出優秀實驗並產生高質量數據的實驗生物學家，還要依賴於會對產生的數據進行有效分析挖掘的計算生物學家。

㈨ 生物信息學研究的基本方法是什麼

可咨詢上海豐核信息科技有限公司 他們是專業做生物信息學數據分析的
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