国内外生物信息学发展状况
生物信息学专业发展现状
生物信息学专业发展现状引言生物信息学是应用信息技术和计算机科学方法研究生物学问题的交叉学科领域。
随着基因组学和生物学研究的迅速发展，生物信息学专业也逐渐成为热门的职业选择。
本文将探讨生物信息学专业的发展现状，并对未来的发展趋势进行展望。
专业现状1. 学科设置生物信息学专业通常划分为本科和研究生阶段。
本科阶段主要涵盖生物学、计算机科学和数学等基础学科的相关知识，培养学生掌握基本的生物信息学理论和技术。
研究生阶段则更加侧重于培养学生的研究能力，深入学习生物信息学的前沿技术和方法。
2. 就业前景生物信息学专业的毕业生在医药、生物科学、农业和环境科学等领域都有广阔的就业前景。
毕业生可以从事生物数据分析、基因组学、蛋白质组学、药物研发和生物信息软件开发等工作。
随着生物技术的不断发展，生物信息学专业的就业需求呈现稳定增长的趋势。
3. 研究领域生物信息学作为一门交叉学科，涉及的研究领域非常广泛。
目前，生物信息学主要集中在以下几个方面的研究：•基因组学：研究基因组的结构、功能和演化等问题，为生物信息学提供大量的数据来源。
•转录组学：研究基因的转录过程和调控机制，揭示基因表达的规律。
•蛋白质组学：研究蛋白质的结构、功能和相互作用等问题，帮助理解生物体内蛋白质的功能调控网络。
•生物信息学工具和算法：开发生物信息学分析工具和算法，提高数据分析的准确性和效率。
未来趋势1. 数据整合和共享随着生物学研究和技术的发展，获得的生物数据量呈指数级增长。
生物信息学专业未来的重要任务之一是开发高效的数据整合和共享平台，以方便研究人员获取和利用大规模的生物学数据。
2. 人工智能和机器学习的应用人工智能和机器学习在生物信息学领域的应用也越来越广泛。
通过利用机器学习算法，可以更精确地预测基因功能、蛋白质结构和相互作用等生物学问题，提高研究效率和准确性。
3. 多学科融合生物信息学涉及的学科众多，未来的发展趋势是与其他学科进行更紧密的融合。
生物信息学的发展与展望
生物信息学的发展与展望生物信息学是一门涵盖生物学、计算机科学和数学等多学科的交叉学科，它致力于研究生物领域的相关数据，并利用计算机技术进行处理和分析，从而推动生物学研究的发展。
近年来，随着生物学研究领域的不断扩展和计算机科学的飞速发展，生物信息学也迎来了发展的机遇与挑战。
一、生物信息学的发展历程生物信息学的起源可以追溯到上世纪60年代初，当时研究人员开始利用计算机对生物学数据进行分析。
随着计算机技术和互联网的普及，生物信息学研究逐渐走向成熟。
在20世纪90年代初，人类基因组计划的推出奠定了生物信息学研究的基础，也为生物信息学在科学研究、医疗保健等领域的应用提供了广阔的空间。
二、生物信息学的现状当前，生物信息学应用广泛，它已经渗透到了许多领域，如新药开发、疾病预防、遗传学研究、生物智能及农业等。
结合云计算、人工智能等技术，生物信息学在科学研究中的价值也越来越被人们认可。
例如，癌症等重大疾病的治疗往往需要基因测序技术，生物信息学的迅速发展使得基因测序费用不断降低，为更多患者提供更为精准的个性化治疗。
三、生物信息学的发展趋势未来，生物信息学的发展趋势将会更加广阔。
其中，基于大数据的生物信息学将会成为未来的研究重点之一。
基于大数据，研究人员可以完善和分析生物大数据，为研究人员提供更多样的生物信息，协助研究人员进行更深入的生物学研究。
同时，随着人工智能技术的成熟和发展，生物信息学的应用也将更加广泛，如生物学图像识别、生物判定等，这将极大地推动生物学研究的发展。
总的来说，生物信息学的发展是多学科交叉的产物，它为生物学研究提供了新的思路和方法。
通过海量数据的挖掘和分析，人们对生命的理解也将更加深刻。
未来，生物信息学的应用将会更加广泛，为生物学，医学甚至环保等领域带来更多的价值。
生物信息学研究的现状及未来发展趋势
生物信息学研究的现状及未来发展趋势一、概述生物信息学是一门交叉学科，是生物学、计算机科学、数学和统计学等多个学科的交叉融合。
生物信息学广泛应用于生命科学领域的大量数据处理、计算和分析工作，并有助于发现生命科学重要的模式和关联性，解析生物过程和机制的本质。
近年来，大规模测序技术的突破以及计算机硬件的不断升级，让生物信息学迎来了一个蓬勃发展的时期。
二、现状1. 生物信息学的至关重要性由于生物医学研究的不断发展，生物信息学的重要性越来越得到重视。
大量的生物学数据涌现，从DNA、RNA、蛋白质、代谢物到生物图像、病历等，这些数据是生物医学研究不可或缺的，而如何高效地存储、分析和解释这些数据是生物信息学家的责任。
在日益依赖大数据的时代，生物信息学专家可以利用计算机算法进行数据分析和建模，从而为基于证据的医学研究和转化提供支持和强大的工具。
2. 遗传信息学的进步随着高通量测序技术的不断进步，人类对生命科学的认识逐渐深入，也让生物信息学领域的知识不断壮大。
通过遗传信息学研究，我们可以对基因组、转录组、蛋白质组进行分析和解析，实现基因和表达信息的大规模描述和研究。
生物信息学专家可以利用遗传信息学来寻找基因和表达谱上的模式，为此我们需要建立和运用分子生物学、生物物理学和化学等方面的知识。
3. 基于计算机的方法随着计算机技术的不断发展，基于计算机的方法也愈加完善。
随着硬件和软件技术的不断推进，生物信息学专家可以使用更加高效且灵活的算法实现生物数据的处理。
同时，深度学习和人工智能的进步，为生物信息学的发展带来了无限的可能性。
它们不仅可以进行生物信息数据的分类和交互式可视化，还可以对此进行预测和模拟等工作，这样可以从生物数据中挖掘出新的知识和洞见。
三、未来发展趋势1. 可视化工具的发展可视化是生物信息学的重要组成部分，因为它可以让研究人员更加直观地理解和分析大量的数据。
现在有很多生物信息学的可视化工具，例如序列分析软件、蛋白质结构可视化、基因表达的空间分布和网络分析等等。
生物信息学的发展现状与未来趋势
生物信息学的发展现状与未来趋势在当今科技快速发展的时代，生物信息学作为一个新兴学科，正逐渐崭露头角。
它与生命科学的结合，为我们提供了更深入的理解生物体运作的机制，同时也为医学和生物工程等领域的发展带来无限可能。
生物信息学的发展现状可以说是一片蓝海。
通过对生物体内分子结构、基因组、蛋白质组等大规模数据的分析，我们可以揭示生物体内可会诱导疾病的基因变异，进而为疾病的治疗和预防提供新的途径。
例如，基于生物信息学的药物开发可以大大加快新药的发现和研发过程，提高疾病治疗的效果。
同时，生物信息学在癌症研究中也扮演者重要角色。
通过分析癌细胞基因组数据，我们可以找到与癌症紧密相关的基因，进而为癌症的早期诊断和治疗提供依据。
在生物信息学的发展中，人工智能（AI）技术的应用也日趋重要。
人工智能可以通过模式识别、数据挖掘和机器学习等算法，从大量的生物信息数据中发现规律和趋势，帮助生物学家更好地理解生物过程。
例如，利用人工智能技术，科学家们可以预测蛋白质的结构和功能，从而为药物设计提供更可靠的依据。
这种将生物信息学与人工智能相结合的趋势，将进一步推动生物信息学的发展。
未来，生物信息学还有许多发展的方向。
一方面，随着高通量测序技术的普及，大量的基因组数据将被产生。
如何从这些数据中准确地解读，将是生物信息学研究者面临的巨大挑战。
因此，开发更加精确和高效的基因组分析算法将是未来的重要任务。
另一方面，随着个人基因组数据的大规模获取和储存，如何保护个人隐私和信息安全也将成为一个重要的议题。
因此，未来的生物信息学研究还需要注重数据的安全和隐私保护。
此外，生物信息学在农业和环境保护领域也具备广阔的应用前景。
通过研究生物体基因组及其功能，我们可以开发出抗病虫害的新品种，提高作物产量和质量。
同时，通过利用生物信息学工具，我们可以更好地监测和保护生物多样性，为保护生态环境做出贡献。
总的来说，生物信息学作为一门交叉学科，与生命科学的结合为我们带来了巨大的发展机遇。
生物信息学的发展趋势
生物信息学的发展趋势随着生物技术的高速发展，生物信息学也逐渐成为了一个备受关注的领域。
生物信息学涵盖了计算机科学与生物学的交叉领域，可以为生物学家提供关键的分析和研究工具，帮助他们更好地理解生物体系的复杂性。
而当下，生物信息学的发展趋势也变得越来越清晰。
一、大数据分析能力不断提升随着高通量测序技术的发展，生物信息学所需处理的数据量也在不断增加。
而要从这些海量数据中获取有意义的信息，需要高效的数据处理和分析能力。
因此，在未来的发展中，生物信息学的重要任务之一就是不断提升大数据分析的能力。
随着云计算、机器学习、人工智能等技术的不断发展，生物信息学的大数据分析能力也在不断提升。
目前，国外已经涌现了很多生物信息学平台，如NCBI、EMBL-EBI、UCSC等，它们能够提供标准的细胞组学数据，还能够提供一些常见生物过程的原始、研究数据，帮助研究人员快速查找到自己需要的数据或者与人进行借鉴和比对。
二、单细胞分析技术的快速发展单细胞分析技术属于一种比较新兴的技术，采用现代化设备，可以对单个细胞进行测序并分析。
这种技术在生物信息学领域中也开始受到青睐，将为相关领域的研究人员提供极为有价值的研究数据和分析方法。
单细胞测序技术和单细胞转录组技术已经可以广泛应用于肿瘤学、免疫学、神经科学等领域，许多人从中寻找细胞分化、存活、遗传和表观基因等研究的答案。
在未来的发展中，我们可以期待看到更多的单细胞分析技术被开发出来，为生物学家提供更准确的研究数据和分析方法。
三、面向个性化医疗的研究生物信息学在医学中的应用也逐渐显现出来。
如今，医学界也越来越注重个性化医疗的研究，而生物信息学恰恰具备了研究这一方向的能力和优势。
通过生物信息学的帮助，医学界可以更好地了解患者的疾病基因和表型特征，为个性化治疗提供有力支持。
面向个性化医疗的研究方向包括了基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白组学等领域。
通过这些研究方向，我们可以了解某些基因突变是如何导致疾病的，可以开发出相应的筛查和诊断程序，更好地为患者提供治疗方法和方案。
生物信息学的发展现状和未来趋势
生物信息学的发展现状和未来趋势生物信息学是计算机科学、统计学、生物学和数学等学科交叉的领域，它将生物学和计算机科学的理论和技术相结合，对生物学研究进行信息化处理和分析。
生物信息学在生命科学、医学和生态环境等方面具有广泛的应用，重要程度不言自明。
本文将从生物信息学的发展现状、未来趋势、重要应用和技术变革等方面进行讨论。
一、生物信息学的发展现状随着人类基因组计划、生命科学的快速发展和计算机科学的进步，生物信息学得到了快速的发展。
生物序列分析、结构生物学、功能基因组、系统生物学等领域的技术和方法也得到了快速的发展和应用。
在基因组学领域，生物信息学应用于序列测定、基因标注、宏基因组分析等方面。
在蛋白质组学方面，生物信息学应用于蛋白质功能预测、结构预测和蛋白质相互作用网络等方面。
在系统生物学方面，生物信息学应用于代谢组学、转录组学和蛋白质组学等方面，通过系统集成分析，揭示细胞、组织和生物体的整体性质。
二、生物信息学的未来趋势生物信息学在未来发展中，趋势主要是三个方向：多样化应用、多学科交叉和高性能计算。
1. 多样化应用未来生物信息学的发展将更加多样化，将涉及到更多的领域。
例如：精准医疗、人工合成生物学、基因编辑等。
生物信息学将在未来的发展中，将越来越广泛地应用于医疗保健、农业、环境保护、食品安全等方面。
2. 多学科交叉生物信息学不仅仅是生命科学和计算机科学的交叉，也涉及到统计学、数学、物理学、工程学等多个学科的交叉。
未来，生物信息学将更加深入地涵盖其他各种交叉学科，从而更好地支持生物学研究进展。
3. 高性能计算大数据时代对计算能力的要求非常高，未来的生物信息学也需要更加高效、高性能、低成本的计算圣杯。
未来，使用巨型计算机和云计算等技术将成为生物信息学的重要手段。
三、生物信息学的重要应用生物信息学在许多领域广泛应用的，具有重要意义。
1. 癌症研究：生物信息学技术可以帮助科学家预测肿瘤分类、发展速度和患病率，从而帮助医生选择最佳治疗方案，甚至帮助构建最佳治疗方案。
生物信息学的发展现状及未来趋势分析
生物信息学的发展现状及未来趋势分析生物信息学的发展现状及未来趋势引言：生物信息学是一门快速发展的交叉学科，通过整合生物学、计算机科学和统计学等多个领域的知识，以理解和解释生物学中的大规模数据。
生物信息学的发展已经取得了显著的进展，并在许多领域产生了重要的应用。
本文将探讨生物信息学的发展现状，并展望未来发展的趋势。
第一部分：生物信息学的发展现状1.1 基因组学基因组学是生物信息学的重要领域之一，它研究生物体的全基因组，帮助科学家理解基因组的结构、功能和进化。
通过高通量测序技术的发展，生物科学家现在能够更加快速、准确地测序DNA片段，并研究某个生物体的所有基因。
1.2 蛋白质组学蛋白质组学是对生物体内所有蛋白质的综合研究。
通过质谱仪等高通量技术，科学家们能够更好地研究蛋白质的结构和功能。
蛋白质组学在药物研发、疾病诊断和治疗方面发挥着重要作用。
1.3 转录组学转录组学研究的是某个生物组织或细胞中所有的RNA分子。
通过转录组学的研究，科学家们可以更深入地了解基因表达的调控机制以及生物体对内外环境的适应能力。
1.4 蛋白质结构预测蛋白质结构预测是生物信息学中的一个重要问题。
准确地预测蛋白质的三维结构对于深入了解其功能和药物设计具有关键作用。
目前，生物信息学的发展使得蛋白质结构预测的准确性大大提高，但仍然存在许多挑战。
第二部分：生物信息学的未来趋势2.1 单细胞转录组学随着单细胞技术的不断发展，单细胞转录组学将成为未来生物信息学的重要方向之一。
通过分析单个细胞的转录组，科学家们能够更准确地了解细胞之间的异质性，从而深入研究生物发育、疾病发展等过程。
2.2 人类表型组学人类表型组学是研究人类基因与表型间关系的一个新兴领域。
通过整合基因组、转录组和蛋白质组等数据，科学家们能够更好地研究人类的性状、疾病易感性和药物反应等问题。
2.3 人工智能与深度学习人工智能和深度学习技术在生物信息学领域的应用越来越广泛。
通过利用机器学习算法，生物学家可以更好地分析和解释大规模生物数据，快速发现新的生物学模式和规律。
生物信息学研究现状与发展趋势
生物信息学研究现状与发展趋势第一章、引言生物信息学是对生物学信息进行理论分析、实验探索和计算机应用的交叉学科。
它涉及分子生物学、基因工程、生物物理学、计算机科学、数学等多个学科领域。
随着人类基因组计划的完成，生物信息学逐渐成为生物学领域中的热门学科之一。
本文旨在研究现阶段生物信息学的研究现状和未来发展趋势。
第二章、研究现状1. 组学研究组学研究指的是生物学中对于蛋白质组学、转录组学和代谢组学的研究。
其中，在代谢组学研究方面，研究者进一步深入研究生物体代谢组的变化，如帕金森病、恶性肿瘤、糖尿病等代谢相关疾病的诊断研究。
2. 基因组研究基因组研究是生物信息学的重要方面。
通过对基因组的研究，人们可以更直观地了解物种的起源、进化以及分子遗传和遗传进化原理的本质。
随着第二代测序技术和第三代测序技术的发展，高通量测序技术使基因组研究成为可能。
基因组学的研究中，重点研究序列比对算法，例如BLAST算法及其变体；同时，也涉及到基因组编辑技术如CRISPR-Cas9技术等。
3. 转化医学研究生物信息学可以应用于疾病的诊断和治疗，这就是转化医学研究。
例如，科学家可以利用全基因组测序技术来全面地研究疾病的基因组病理学，以实现个体化医疗。
比如，利用基因检测技术可以发现肿瘤中特异的可变基因，以达到肿瘤治疗的目的。
4. 生物网络分析研究生物网络分析研究旨在解析生物学网络的结构与生物学功能之间的关系。
研究者首先要建立大规模的生物学网络，在此基础上进行对生物学网络拓扑结构的分析，然后结合生物学数据对生物学网络进行生物学功能分析。
第三章、发展趋势1. 人工智能在生物信息学中的应用目前，人工智能技术日趋成熟，其在生物信息学中的应用越来越广泛。
人工智能技术可以大幅提高生物信息学研究的效率。
例如，神经网络（Neural Network）训练技术在大数据集的基础上可以精准地预测和诊断疾病。
2. 大数据的挖掘和管理生物信息学研究大多数依赖于大数据，大数据挖掘和管理是该领域未来的核心任务。
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国内外生物信息学发展状况
1.国外生物信息发展状况
国外非常重视生物信息学的发展各种专业研究机构和公司如雨后春笋般涌现出来，生物科技公司和制药工业内部的生物
信息学部门的数量也与日俱增。
美国早在1988年在国会的支持
下就成立了国家生物技术信息中心（NCBI），其目的是进行计
算分子生物学的基础研究，构建和散布分子生物学数据库；欧
洲于1993年3月就着手建立欧洲生物信息学研究所（EBI），
日本也于1995年4月组建了信息生物学中心（CIB）。
目前，
绝大部分的核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的3家数
据库系统产生，他们共同组成了 DDBJ/EMBL/Gen Bank国际核
酸序列数据库，每天交换数据，同步更新。
以西欧各国为主的
欧洲分子生物学网络组织（EuropeanMolecular Biology Network, EMB Net）是目前国际最大的分子生物信息研究、开
发和服务机构，通过计算机网络使英、德法、瑞士等国生物信
息资源实现共享。
在共享网络资源的同时，他们又分别建有自
己的生物信息学机构、二级或更高级的具有各自特色的专业数
据库以及自己的分析技术，服务于本国生物（医学）研究和开
发，有些服务也开放于全世界。
从专业出版业来看,1970年，出现了《Computer Methods and Programs in Biomedicine》这本期刊；到1985年4月，
就有了第一种生物信息学专业期刊《Computer Application
in the Biosciences》。
现在，我们可以看到的专业期刊已经很多了。
2 国内生物信息学发展状况
我国生物信息学研究近年来发展较快,相继成立了北京大学生物信息学中心、华大基因组信息学研究中心、中国科学院上海生命科学院生物信息中心,部分高校已经或准备开设生物信息学专业。
2002年国家自然科学基金委在生物化学、生物物理学与生物医学工程学学科设立了生物信息学项目,并列入生命科学部优先资助的研究项目。
国家 863计划特别设立了生物信息技术主题,从国家需求的层面上推动我国生物信息技术的大力发展[3]。
但是由于起步较晚及诸多原因，我国的生物信息学发展水平远远落后于国外。
在PubMed收录的以关键词“Bioinformatics”检索到的历年发表的文章数，可以看出大量的研究文献出现在21世纪以后。
其中我国共有138篇占全部5548篇的2.5%，而美国则发表2160篇占全部的39%之多（统计数据截至2004年2月15日）。
我国学者在生物信息学领域发表的有高影响力的论文只有不到美国学者发表数量的6%，差距相当大[4]。
在生物信息学领域，一些著名院士和教授在各自领域取得了一定成绩，显露出蓬勃发展的势头，有的在国际上还占有一席之地。
如北京大学的罗静初和顾孝诚教授在生物信息学网站建设方面、中科院生物物理所的陈润生研究员在EST
序列拼接方面以及在基因组演化方面、天津大学的张春霆院士在DNA序列的几何学分析方面、中科院理论物理所郝柏林院士、清华大学的李衍达院士和孙之荣教授、内蒙古大学的罗辽复教授、上海的丁达夫教授等等。
北京大学于1997年3月成立了生物信息学中心，这个中心在1996年欧洲EMBNet扩大到欧洲之外时已正式成为中国结点(每个国家只有一个结点)，目前已有60多种生物数据库的经常更新的镜像点。
近年来，它已组织过多次国内和地区的培训班及会议，有着较广泛的国际联系。
另外，中国科学院、中国医学科学院、军事医学科学院、清华大学、天津大学、浙江大学、复旦大学、哈尔滨工业大学、东南大学、中山大学、内蒙古大学等等都先后开展了生物信息学研究和教学工作，许多大学都设立了生物信息学专业，并同时招收本科、硕士、博士研究生。
各种学术会议及论坛的召开，对于促进我国在这一前沿领域的发展起着越来越重要的作用。
中国科学院于1997年9月和12月召开了第80、87次香山会议，首次邀请有关专家就“DNA 芯片的现状与未来”和“生物信息学”进行探讨。
1999年3月，清华大学生物信息学研究所、国家人类基因组北方研究中心和北京生物技术和新医药产业促进中心共同举办了“北方生物信息学学术研讨会”。
1999年4月，北京大学举办了“国际生物信息学讲习班”。
2001年4月，由北京市科技委员会、中国人类基因组北方研究中心、中国人类基因组南方研究中心、北京
华大基因研究中心、军事医学科学院、北京生物工程学会生物信息学专业委员会、北京生物技术和新医药产业促进中心等共同举办的首届“中国生物信息学大会”在北京召开。
2003年11月28-29日，中国科协“生物信息学与进化计算”第81次青年科学家论坛在北京中国科技会堂成功召开。
这次论坛是中国科协举办的一次多学科交叉的盛会，旨在促进国内青年科学家在这一全新领域内的相互交流，促进该学科的成长与发展。
这是国内首次以“生物信息学”为主题的一次多学科交叉的青年科学家论坛。
与会者一致认为系统生物学、非编码区功能研究、基因调控和相互作用网络等是当前生物信息学研究的热点问题。
尽管如此，真正开展生物信息学具体研究和服务的机构或公司仍相对较少，仅有的几家科研机构主要开展生物信息学理论研究，声称提供生物信息学服务的公司所提供的服务也仅局限于简单的计算机辅助分子生物学实验设计，而且服务体系并不完善；国内互联网上已有的几家生物信息学网站，大部分偏于所有生物（医）学领域的新闻报道，而生物信息学专业技术服务的含量太少，这就与国外有了较大差距[5]。
3 我国生物信息学发展中存在的问题
一方面，在生物信息学研究领域，一般的教授、教师能力有限，有些甚至对生物信息学本身知其一不知其二，缺乏正规的训练，很少了解目前的研究重点、热点和今后方向。
由于所
申请的经费支持力度和持续时间原因，大多数学者只能选择易于获得研究成果的科研项目，一般缺乏新颖性和创造性。
这可能与我们国家处于快速发展阶段的“短平快”思路和环境有关。
另一方面，可能是教育体制上的原因，科研项目的分配问题、行政管理中存在的问题，传统教育不鼓励学生进行批判性、创新性地学习和思考的问题，也可能是症结所在。
另外，生物信息学对信息交流有很高的要求，尤其是Internet的畅通，我国曾经有人为的限制访问或限制流量这些今后回顾时会成为苦涩消化的举措[6]。
目前我国的科研经费真正投入并落到实处的占国家GDP的份额还很小，科研经费问题进一步限制了生物信息学在我国的发展。
4 展望
生物信息学作为一门新兴的工程技术学科，对刚起步的我们来说充满了机会和挑战，“后基因组时代”给我国的生物信息学发展提供了很大的舞台。
生物信息学首先是一门信息学，所以我们必须端正一些可能的认识错误，必须呼吁引导更多的计算机、数学、物理学人才加入到其中的研究。
统计学、概率论、组合数学（尤其是图论）、拓扑学、运筹学、函数论、信息学、计算数学、群论、人工智能，都已经在生物信息学研究中发挥了巨大的作用。
我们应尽快缩小我国在计算机信息学的核心技术、巨型计算机的应用以及互联网核心技术方面与世界领先国家的差距[7]。
加大大学生物信息学教育力度，广泛开办生物信息学专业，充分利用我国的丰裕的智力资源，培养生物信息学基础人才，并以此为根本，进一步挖掘在生物信息学方面的有志之士，强化生物信息学学术研究氛围。
政府也应该加大在生物信息学方便的投入力度，建立我们自己的生物信息学数据库，构建强大的生物信息学科研平台。
生物信息学的发展对生物学、医学、农业、环境科学、信息技术以及新材料的研究必将起到深刻的作用，生物信息学进一步深入研究和广泛应用必将为这些领域带来根本性的变革。