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生物信息学到底是学什么

发布时间:2022-12-09 04:55:35

生物信息学专业学什么

生物信息学专业学什么?

快车教育,某名企人力资源总监曾先生表示,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。

那么生物信息学专业好不好?下面让快车教育我为各位看官总结一下生物信息学专业的主要课程、专业知识以及专业技能的情况吧!

一、生物信息学专业主要课程:

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。

二、生物信息学专业知识与技能:

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。

以上是关于大学本科专业生物信息学专业学什么的分析情况,更多高考专业生物信息学专业分析资讯敬请关注快车教育职业规划频道。

❷ 生物信息学是干什么的

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。



(2)生物信息学到底是学什么扩展阅读:

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。

网络-生物信息学

网络-生物信息学专业

❸ 生物信息学专业

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。

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。

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、药品销售等等。

考研方向:生物学、生物化学与分子生物学、生物医学工程、生物工程等。

❹ 生物信息学是研究什么的

你好!

生物信息学,就是利用信息技术对生物信息进行搜集、加工、储存、分析、分配以及解释这些信息数据所蕴含的生物学意义的学科。

❺ 生物信息学是研究些什么的啊

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。

❻ 什么是“生物信息学”

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。

技术方法

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。

❼ 生物信息学是干什么的

生物信息学属于理学,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。

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,并能在高等学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高级复合型科技人才。

要求学生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的基本理论、基本知识和基本技能。

生物信息学主要课程和就业方法

主要课程:动物生物学、植物生物学、微生物学、基础生物化学、生物信息学、遗传学、数据库、计算机操作系统、生物统计学、分子生物学、发育生物学及计算机模拟、生物芯片技术、神经生物学、基因工程、软件工程、信息论、计算机图形学等。

生物信息技术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。

❽ 生物信息学是学什么东西

生物信息学专业主要的课程有:主干课程:生物学、数学、计算机科学。课程设置: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。

❾ 什么是生物信息学

生物信息学已成为当今世界科学的流行语。十年前,人们将生物学和计算机科学视为两个完全不同的领域。前者可以了解生物及其功能,而后者可以了解计算机和基础理论,这两个领域之间似乎没有交集。然而,这个新领域-生物信息学,是计算机科学和生物学的完美结合。这种学科的结合也是一种必然趋势。随着1990年人类基因组计划(Human Genome Project)的实施和信息技术的发展,各种生物分析导致“遗传数据爆炸”,从而产生数量的生物数据,而使用手动方法分析它们变得非常困难,这就是计算机科学可以拯救的方面。各种计算技术用于通过自动化过程更准确和有效地分析生物数据,因此,生物信息学可以被认为是用数据科学技术来解决医学问题的学科。现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力的、重大的前沿领域。生物信息学为生物学、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。

为什么要研究生物信息学?

生物信息学的主要应用可以在精准医学和预防医学领域中找到。精准医学包括为个别患者定制的医疗保健技术,包括治疗和实践,发现个体的模式从而提高医疗水平。

生物信息学已被证明拥有巨大的潜力,以事先确定疾病,确定治疗和帮助人类生活更加美好。凭借计算机科学的灵感和知识,基因技术,医学和医疗保健等领域可以从治疗个体患者到治愈整个人群。

生物信息学发展现状

如今,很多生物医药学的研究机构都在产生海量的数据,而且希望通过计算生物学家来弄懂这些数据。因为完成一项大数据产出的实验课题,必然需要耗费大量的心血和资金投入,但是如果不能分析、了解这些数据背后的意义,那工作不能算真正完成。

因此,生物医学研究的未来不仅依赖于可以设计出优秀实验并产生高质量数据的实验生物学家,还要依赖于会对产生的数据进行有效分析挖掘的计算生物学家。

❿ 生物信息学研究的内容

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

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