生物信息学方法有哪些

㈠ 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。

㈡ 目前常用生物信息学分析方法有哪些

现在比较热门的数据库包括GEO、TCGA
GEO分析主要是芯片做差异分析，得到差异基因，差异基因可以做GO、KEGG功能富集分析
TCGA数据库是癌症分析的利器，可以做差异基因，差异miRNA，差异lncRNA，下载和整理临床数据，做生存分析，高难度的COX分析
这两个数据库可以发到不错的文章

㈢ 有没有知道生物信息学考什么

其实“基因组学”和“生物信息学”两个领域，是从不同角度对生物学范畴内一部分知识的各自划定，而划定的规则完全不同。
”基因组学“这个领域的划分，是研究对象”基因组“决定的。因此只要是和基因组相关的知识和研究问题就属于这一范畴，例如我们常常听到的基因组测序、单核苷酸多态性、DNA甲基化和去甲基化等等。
而”生物信息学“这个领域的划分，则是由研究方法”信息学“决定的。因此凡是运用到信息学方法研究的生物学问题都可以算是生物信息学，例如基因组序列分析、RNA和蛋白质结构预测、蛋白质相互作用网络构建和分析等。
所以综上所述，我不是很同意另一个回答”基因组学是生物信息学的一个分支“的说法。我认为更确切的是，有一些用生物信息学的方法来解决的基因组学问题，那么这一些问题就属于两个学科的交集。而两个学科各自有不相交的内容。基因组学中，早期的遗传分析、分子杂交以及现在的DNA化学修饰机制等问题的很多相关研究并不需要借助生物信息学方法。而生物信息学中则有更多的问题不属于基因组学范畴，正如其他答案中举例。
至于两个领域的发展前景，我是这么认为的。当代越来越发达的计算机科学和信息学正在快速渗透入基础科学研究的其他领域。作为从遗传学发展而来的基因组学，原本是传统生物学的学科。但是当基因组学发展到想要回答一些宏观的问题，例如涉及全基因组而不是几个DNA分子的问题时，就需要借助信息学方法。其他的基础学科也面临着这样的技术革命。我想题主提出这个问题，可能也是信息学全面渗透入基因组学的一个体现。

㈣ 生物信息学的研究方法及内容

 免费预览本文档（全文）
内容不如意？提出您的需求！ 如何保证手机能下载并编辑
百万小说图书免费阅读
申明敬告：本站不保证该用户上传的文档完整性，不预览、不比对内容而直接下载产生的反悔... 展开↓
文档介绍：生物信息学 生物信息学 说文解字：生物 + 信息 + 学 (bioinformatics) biology + information + theory 广义 应用信息科学的方法和技术，研究生物体系和生物过程中信息的存贮、信息的内涵和信息的传递，研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息，或者也可以说成是生命科学中的信息科学。 狭义 应用信息科学的理论、方法和技术，管理、分析和利用生物分子数据。 生命信息系统 生物所处的时空系统 物质系统，信息传递与控制，能量 相关学科图示 广义概念图示 狭义概念图示 总结：生物信息学 生物信息学(Bioinformatics) 是一门新兴的交叉学科，是生命科学领域中的新兴学科，面对人类基因组计划等各种项目所产生的庞大的分子生物学信息，生物信息学的重要性将越来越突出，它将会为生命科学的研究带来革命性的变革。 生物信息学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。 生物信息学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)和蛋白组学(Proteomics) 。 生物学基础速递 细胞(分子水平) 个体生命 生命之树 生命的分子基础 细胞/分子水平 DNA/RNA 蛋白质 糖 脂类 DNA结构和碱基互补原理 中心法则 生物信息学的历史 从人类基因组计划（HGP）说起 生物信息学的发展历史 20世纪50年代，生物信息学开始孕育 20世纪60年代，生物分子信息在概念上将计算 生物学和计算机科学联系起来 20世纪70年代，生物信息学的真正开端 20世纪70年代到80年代初期 ，出现了一系列着 名的序列比较方法和生物信息分析方法 20世纪80年代以后，出现一批生物信息服务机 构和生物信息数据库 20世纪90年代后

㈤ 有哪些重大发现是通过生物信息学的方法发现的

不胜累举，很多遗传病理的发现，新基因的发现，人种区别……

㈥ 生物信息学的研究方法

以数据（库）为核心
1 数据库的建立
2 生物学数据的检索
3 生物学数据的处理
4 生物学数据的利用：计算生物学

㈦ 用生物信息学的方法有哪些重大发现

不能过于夸大生物信息的作用，也不能否认生物信息学方法和实验相结合做出的巨大贡献。生信分析和实验分析的本质是一样的，就是对实验产生的数据进行定性定量的分析，再进一步的验证，得到相对更有力的结论。单独把生物信息拿出来，刨除实验说生物信息的巨大发现是不行的。举一个简单的例子，2009年后火了很大一阵的TALEN基因组编辑技术是两篇背靠背的文章，一个用的实验的方法，一个用的生物信息学的方法，发现TAL蛋白能够特异性的结合DNA序列。后面的各种基因编辑文章，以及蛋白结构解析。后面Crisper技术的发现，取代了TALEN，这是后话。人类基因组计划，蛋白组计划，癌症基因组计划，等等各种高通量的计划，这些都不能说绝对是生物信息学的发现，但可以说生物信息学起到了不可替代的作用。生物信息学已经渗透到多数生物医学的研究中，从遗传，表观遗传，分子生物学，进化生物学，结构生物学等等基础领域。也迅速的应用于动植物育种，疾病诊断，药物的研发中。换句话来说，一切需要高通量的来解决生物学问题的时候，生物信息学就要出来大显身手了。生物+互联网怎么玩,靠生物信息学！作为一个生物领域最灵活，最多态，最能包容，动态变化的方向(参加生信方面的会议最大的感受就是做生物信息的人背景迥异，学物理的，学计算机的，做实验的，学进化的都在做自己的生物信息学)，相信会有一天，基本的生物信息学技能包括编程，以及常规的测序数据分析会是每个生物学研究人员的必备技能。

㈧ 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。

㈨ 生物信息学研究的基本方法是什么

可咨询上海丰核信息科技有限公司 他们是专业做生物信息学数据分析的
www.microsci.com
联系方式 [email protected]