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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。
生物信息学研究进展及应用前景
生物信息学研究进展及应用前景生物信息学是一门应用计算机和数学等方法研究生物学问题的新兴学科，它综合了生物学、计算机科学、数学、物理学等多个领域的知识。
近年来，随着生物学研究的深入，生物信息学也得到了越来越广泛的应用。
本文将介绍生物信息学的研究进展和应用前景。
一、生物信息学研究进展1. 基因组学基因组学是生物信息学的一个重要分支，它研究的是基因组这个巨大的分子构成体系。
随着第一代基因组测序方法的出现，基因组学研究水平得到了飞跃发展。
目前，第二代和第三代测序技术的出现，使基因组学研究的速度更加快速。
2. 转录组学转录组学是研究所有RNA转录产物，即RNA组成的一个方向，是功能基因组学的重要组成部分。
转录组学的研究涉及到转录、调控和表达等多个层面。
近年来，转录组数据集成化分析技术的不断发展，使得转录组学的研究成果更加丰富。
3. 蛋白质组学蛋白质组学是生物信息学的另一个重要分支，它旨在了解所有蛋白质的表达和功能。
蛋白质组学主要涉及蛋白质定量和鉴定、蛋白质互作网络以及蛋白质修饰等多个领域。
蛋白质组学的研究成果已经在许多方面得到了广泛应用。
二、生物信息学应用前景1. 基因诊断生物信息学在基因诊断方面的应用前景非常广阔。
基因诊断主要通过分析DNA数据，判断是否携带一些人类疾病与遗传有关的突变。
生物信息学方法在基因诊断中的应用，可以大大加快疾病的诊断速度和诊断准确度。
2. 新药开发生物信息学在新药开发方面的应用也非常广泛。
通过分析蛋白质互作网络、生物分子结构、基因功能等多个方面的数据，生物信息学可以帮助药物设计师更好地设计新药，使其更具有针对性以及更少的副作用。
3. 个体化医疗个体化医疗是一种基于个体基因组信息制定治疗方案的医疗方法，它是生物信息学在医学领域的重要应用之一。
通过分析个体基因组数据，可以针对不同基因型的患者制订针对性更强的治疗方案，使治疗结果更加理想。
4. 农业生物技术农业生物技术是生物信息学在农业领域的应用。
生物信息学的研究进展
生物信息学的研究进展自20世纪末期以来，生物信息学领域的科学家们利用计算机技术和统计学方法，从生物学研究的角度出发，探索生命系统的遗传编码，生物分子结构和其功能的联系等。
生物信息学的研究方法和技术的出现，为生命科学带来了一种全新的技术手段，使我们能够更好地理解生命科学的基础、原理与发展。
本文旨在介绍生物信息学的研究进展，包括生物信息学的概念、技术、应用及未来发展方向。
一、生物信息学的概念生物信息学是一门跨学科的新兴领域，它基于生物学、统计学、计算机科学等学科的理论与方法，通过大规模、高通量地收集、整理、存储、分析和预测生物信息数据，揭示生物分子间的相互作用及其生命活动机制。
它将计算机科学中的算法、数据结构、数据库技术和统计学方法应用到生物学研究中，为生命科学提供一种新的研究手段和平台。
二、生物信息学的技术生物信息学技术主要包括：基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、信号通路分析等。
其中基因组学是生物信息学的核心领域，它是指对物种的基因组进行系统的研究，以获得基因的组成、排列、结构和功能等信息，是生命科学中最具前瞻性和挑战性的领域之一。
基因组学的发展可以追溯到1990年美国国家卫生研究院（NIH）启动了国际人类基因组计划（HGP），这是一个探索人类基因组结构和功能的联合国际性科学项目，旨在构建人类基因组序列图谱和相关数据库，其实现成果是人类基因组测序的完成。
此后，基因组学技术得到了迅速的发展，产生了高通量测序技术、RNA测序技术等，从而大大加速了基因组研究的速度和进展。
三、生物信息学的应用1. 基因组学在疾病诊断和药物研发中的应用基因组学的发展，使我们能够深入探索基因与疾病之间的联系，并以此为基础开展诊断和治疗策略的研究。
通过对人类多态性基因和疾病的遗传关联进行分析，识别疾病相关的基因和突变位点，从而实现对疾病的早期诊断。
此外，基因组学在药物研发中也发挥着重要作用，帮助生物制药公司开发更加安全、有效的药物。
生物信息学的研究进展及其应用
生物信息学的研究进展及其应用生物信息学，指应用计算机、数学、统计学等相关技术对生物学信息进行获取、处理、分析、存储以及数据挖掘与预测等过程的学科。
它可以有效地解决生物大数据及其相关的问题，并广泛应用于生物医学、药物研发、农业、生态环境等领域。
本文将探讨生物信息学的研究进展及其应用。
一、生物信息学技术的研究进展1. 基因组学基因组学是研究生物体完整基因组的学科。
基因组可以直接反映出生物体的遗传信息基础，是解析遗传信息、探究生命规律的重要窗口。
随着高通量二代测序技术(RNA-seq, ChIP-seq, ATAC-seq等)的出现，我们可以大规模地获取生物体的基因编码信息，并对不同生物体之间的基因组水平差异进行分析。
同时，人类基因组计划的成功实施，为人类基因组学研究提供了基础。
今后，基因组学将从单一物种的基因组分析发展为多物种基因组分析，更广泛地涉及调控元件和遗传变异等研究范畴，为极其复杂的生命之谜解开新的奥秘。
2. 蛋白质组学蛋白质组学是用于对蛋白质进行研究的一种技术。
相对于基因组学在不同生物体之间的差异性分析，蛋白质组学能够更加直接地反映细胞准确调控蛋白质的能力。
近年来，高通量的质谱仪不断涌现，大幅提高了鉴定蛋白质的灵敏度和分辨率。
同时，在减少如皮质醇、维生素D3等化合物对分析结果的影响方面，蛋白质组学完成了科技与环保的平衡。
对于人类疾病的研究，蛋白质组学技术从基础研究逐渐向临床应用延伸，成为新药开发和病状检测的重要手段。
3. 生物信息大数据随着测序技术的发展，生物学数据不断地积累并积聚，生物信息大数据的概念被提出。
生物信息大数据通常包含大型数据库、公共数据集和多元数据等多方面的内容。
如何从中获取有意义的数据并进行正确的分析，是生物学界和生物信息学界共同面对的巨大挑战。
生物信息大数据能够帮助研究人员进行更多地信息共享，结合机器学习等技术，进行更加高效、更加准确的数据分析，为生物学研究提供了丰富的数据资源。
生物信息学的研究现状和发展趋势
生物信息学的研究现状和发展趋势生物信息学是生物学和计算科学交叉的领域，它将计算机科学的算法和技术应用于生物学中的数据处理和分析中。
基于生物信息学的研究和应用的深入，生物信息学已经成为了生物学研究的重要工具和领域。
本文将介绍生物信息学的研究现状和发展趋势。
一、生物信息学的研究现状随着DNA测序技术的发展，生物数据不断增长，因此人们需要更加高效的方法来分析海量生物数据。
生物信息学的研究范围很广，包括生物序列比对、蛋白质结构预测、信号通路预测等。
现在，生物信息学的研究重点主要包括以下几个方面：1、基因组学基因组学是生物信息学的一个重要分支。
它包括基因组序列的扫描，DNA序列细节的缺乏，嵌合体和单核苷酸多态性（SNP）的检测以及基因表达分析。
基因组学可帮助科学家们发现基因组的变异性，更好地了解基因的演化和功能。
2、转录组学转录组学是研究基因转录的过程和异构体的生物学信息学的学科。
在转录组学方面，科学家们可以评估哪些基因以及在哪个时间点、环境或细胞状态下被转录和调节。
现代转录组学技术或平台的使用已经可以让研究人员更高效地研究生物学。
3、蛋白质组学蛋白质组学是研究细胞或组织中所有蛋白质及其互作关系的学科。
蛋白质组学通常使用大规模、高通量技术来研究蛋白质的表达、结构、互作和功能等多个方面。
其中，质谱、芯片和基于蛋白质相互作用的筛选等技术已经成为蛋白质组学研究的重要手段。
二、生物信息学的发展趋势尽管生物信息学已有很多成果，但该领域的研究和应用仍有待发展。
科学家们希望开发更高效、更准确、更灵活的生物信息学方法，以应对生物学中日益增长的数据量和研究问题。
1、人工智能人工智能（AI）是一个有巨大潜力的领域，可以高效地分析大量生物数据。
其中，深度学习技术可以用于分类、预测和模式识别，已经在许多领域获得成功。
未来，随着人工智能技术的进一步发展，它将成为生物信息学领域不可或缺的一部分。
2、单细胞测序单细胞测序技术是一种最新的技术，在研究细胞功能和组合学方面具有广泛的应用潜力。
生物信息学的研究进展
生物信息学的研究进展随着现代科技的迅速发展，生物学已经进入了一个全新的时代——生物信息学。
生物信息学，即将计算机技术、数学、统计学等与生物学有机结合的一门学科。
生物信息技术的出现，不仅极大地加速了生物学相关领域的科学发展，也开启了许多新的研究方向。
在本篇文章中，我们将介绍一些生物信息学的研究进展。
I. 生物信息学中的基因组学生物信息学中的基因组学是指对基因组的研究。
基因组学是生物信息学中一个极为重要的分支，常常被用来分析大规模的DNA数据序列。
随着高通量测序技术的不断进步，现已可以快速、高效的测序基因组，这也为分析基因组中大量的DNA信息提供了可靠的铺垫。
同时，比较基因组学和系统生物学等学科的发展，也使我们更容易发现基因组间的差异，从而对不同种群的进化关系以及多样性进行深入研究。
II. 生物信息学中的蛋白质组学蛋白质组学是生物信息学中另一个非常重要的分支，其主要研究蛋白质的组成、结构、功能及相互作用等方面的内容。
蛋白质作为生物体内最基本的物质之一，在许多生命体活动过程中都扮演着重要角色。
利用蛋白质组学的技术，我们可以深入研究蛋白质分子之间的相互作用，同时也能够了解蛋白质和其他分子之间相互作用的方式，成为未来医学研究中极为重要的一部分。
III. 全基因组关联分析（GWAS）全基因组关联分析，又称GWAS，是现在生物信息学中比较新的分支之一。
其主要研究对象为基因与疾病之间的关联关系，该技术能够在全基因组范围内查找疾病的潜在遗传原因。
GWAS已被用于多种遗传相关疾病的研究，并取得了不错的研究成果。
目前，越来越多的科学家已经利用GWAS技术发现了多种与遗传相关的健康问题，如心脏病、糖尿病、癌症等。
IV. 转录组分析转录组学是生物信息学的又一重要研究领域，它重点研究基因的转录与表达。
利用转录组学技术，我们能够在转录水平上实现基因的全面研究，并且还能够在不同细胞、组织、生长阶段等变量下分析不同的转录组表达。
生物信息学的最新进展
生物信息学的最新进展生物信息学是将计算机科学与生物学相结合的一门交叉学科，旨在研究和理解生物学中的信息和数据。
近年来，随着技术的进步和研究的深入，生物信息学取得了许多重要的进展。
本文将介绍生物信息学领域的一些最新研究成果。
一、基因组学研究的进展基因组学是生物信息学的重要研究方向之一。
近年来，高通量测序技术的快速发展使得基因组学研究变得更加便捷和高效。
科学家们使用新一代测序技术，如NGS（Next-Generation Sequencing），已经成功地测序了许多生物物种的基因组，包括人类、小鼠、果蝇等。
这些研究结果为进一步理解基因组结构和功能提供了重要的资源。
同时，基因组学研究还涉及到大规模数据的处理和分析。
科学家们开发了许多新的算法和工具，用于分析基因组数据中的遗传变异、基因表达等信息。
这些工具不仅提高了数据处理和分析的效率，还为生物信息学领域的研究者提供了重要的支持。
二、蛋白质组学研究的进展蛋白质组学是研究蛋白质组的组成、结构和功能的学科。
近年来，科学家们利用质谱仪等先进的技术手段，成功实现了大规模蛋白质的鉴定和定量。
通过这些研究，我们可以更全面地了解蛋白质组的组成和调控机制。
此外，蛋白质互作网络的研究也是生物信息学领域的热点之一。
科学家们利用生物信息学方法，分析蛋白质之间的相互作用关系，构建了大量的蛋白质互作网络模型。
这些网络模型为我们揭示蛋白质调控网络的结构和功能提供了重要的线索。
三、转录组学研究的进展转录组学是研究基因转录的整体过程和调控机制的学科。
近年来，随着RNA测序技术的快速发展，我们可以高通量地测定细胞或组织中mRNA的表达水平，从而了解基因表达的谱系和动态变化。
科学家们利用转录组学方法，研究了许多重要的生物学过程，如细胞分化、发育过程和疾病发生等。
通过转录组学研究，我们可以更深入地了解基因调控的机制，寻找新的疾病标志物和药物靶点。
四、结构生物信息学的进展结构生物信息学是研究蛋白质三维结构的学科。
生物信息学的研究现状和前景
生物信息学的研究现状和前景生物信息学是一门融合了生物学、计算机科学、统计学和信息学等众多学科的新兴学科，它旨在解决生物学与信息学的结合所带来的众多计算和数据分析问题。
随着生物学技术的不断发展和时代的进步，生物数据量已经成倍增长，高通量数据的产生与处理成为了生物学研究的一大难点，而生物信息学则为解决这一难点提供了新的途径。
本文将从生物信息学的研究现状和前景两方面分别进行阐述。
一、生物信息学的研究现状生物信息学的发展史始于上世纪六十年代，当时的生物信息学主要是研究信息传输与处理等问题。
随着高通量测序技术的出现，生物信息学研究的重点逐渐转移到基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等领域。
当前，生物信息学已经成为生物学与信息学交叉融合的领域之一，得到了快速的发展。
生物信息学研究的内容多方面，例如分子生物学、遗传学、生物信息学数据库、高通量测序等方面。
分子生物学是生物信息学的重要部分，其中研究重点将放在基因序列、基因组学、蛋白质序列、蛋白质结构和三维模拟等方面，广泛应用于疾病的病因探究、疾病的预测、药物的研发等方面。
遗传学是生物信息学中重要的子领域，通过了解遗传信息的变化可以更好的帮助人们认识遗传疾病，以及通过人工改变遗传信息治疗疾病等方式，还通过遗传学手段帮助保护珍贵物种等。
生物信息学数据库是支撑生物信息学研究的重要基础设施，其中包括基因组数据库、蛋白质数据库、限制酶数据库、单核苷酸多态性数据库等，为生物信息学领域的大量数据提供了存储和利用的实质平台。
高通量技术也是生物信息学的重要研究方法之一，包括基于串联式旁路法 (SBS) 的第二代测序技术、基于测序、基因芯片和质谱等技术的高通量化分析技术等，具有快捷、高通量、低成本和高分辨率等优势。
二、生物信息学的研究前景生物信息学的研究前景较广，研究内容也十分丰富。
未来在生物信息学研究领域中，将会有许多重要的问题需要解决。
首先，生物信息技术的发展将在基因组水平上实现从单细胞到全体细胞、从单个组织到整个器官、从单个物种到整个物种群体的高清基因图谱。
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生物信息学研究进展制药工程121班张明星 12773009摘要：生物信息学是生物技术的核心,是一门由生物、数学、物理、化学、计算机科学、信息科学等多学科交叉产生的新兴学科。
本文介绍了生物信息学的概念、经历阶段以及生物信息学的主要研究内容等,论述生物信息学发展的现状以及它的未来发展趋势。
以求我们对生物信息学有更深入的了解。
关键词：生物信息学；新兴学科；现代信息技术；研究进展21世纪是生命科学的时代，也是信息科学的时代。
从20世纪80年代末开始，生物信息学这一多学科交叉产生的新兴学科蓬勃发展，并日渐成为21世纪自然科学的核心领域[1]。
作为多学科结合的综合性学科，生物信息学通过信息学、统计学、化学、物理学、计算机等手段对人类基因组计划及其相关衍生计划所产生的海量数据进行科学的分析，极大地提高了研究效率，缩短了研究时间，在当今遗传资源争夺、分秒必争的残酷竞争中生物信息学逐渐承担起越来越重要的角色。
1.研究意义生物信息学是当今生命科学的重要领域之一，也是21世纪给自然科学带来革命性变革的热门领域之一。
分子生物学在20世纪后半叶发展迅速，生物分子水平的技术发展和研究手段高度自动化，使得众多物种从细菌到人类的基因和蛋白质数据正在以科学史上从未有过的高速度增长[2]。
生物信息学的成果不仅对相关基础学科起到巨大的推动作用，而且还将对医药、卫生、食品、农林牧业等产生巨大的影响，引发新的产业革命。
各国政府和工业界对此极为重视，投入了大量资金。
欧美各国及日本相继成立了生物信息研究机构和生物信息数据中心，通过计算机网络使得各国生物信息资源实现共享[3]。
另外，生物信息学对未来军事和国防的影响也不容忽视。
因此对生物信息学的研究十分必要。
2.经历阶段生物信息学自产生以来，大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代三个发展阶段。
2.1前基因组时代前基因组时代产生于20世纪90年代前。
这一阶段的标志性工作包括生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等[4]。
2.2基因组时代基因组时代产生于20世纪90年代后至2001年。
这一阶段的标志性工作包括基因识别与发现、网络数据库系统的建立和交互界面工具的开发等。
2.3后基因组时代后基因组时代为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。
这一阶段的标志则是大规模基因组分析、蛋白质组分析以及各种数据的比较与整合。
3.研究内容生物信息学是伴随基因组研究而发展的。
它以人类基因组计划完成为标志，经历了两个历史时代，即测序基因组时代和功能基因组时代。
其研究重点主要体现在基因组学和蛋白组学两方面。
具体说，是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构与功能的生物信息。
其研究内容主要包括：（1）新基因的发现与鉴定；（2）完整基因组的比较研究；（3）大规模基因功能表达谱的分析；（4）生物大分子的结构模拟与药物设计；（5）非编码区信息结构分析；（6）遗传密码起源和生物进化的研究。
4.研究现状4.1国外研究现状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/E M L/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（European Molecular 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[5]。
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 inBiomedicine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。
生物信息技术的强力介入使制药业正发生天翻地覆的变化。
2014年，IBM与生物信息技术相关的年销售额达到30亿美元，这也可从一方面说明IBM为什么要在超级计算机研究领域遥遥领先[6]。
4.2国内研究现状在我国，生物信息学随着人类基因组研究的展开才刚刚起步，目前还处于初期发展阶段，但在一些著名院士和教授的带领下，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 EMB Net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[7]。
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[8]。
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[9]。
2014年11月28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[10]。
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。
5.生物信息学研究面临的挑战未来生物学领域的高效研究发现将有赖于生物信息学的发展，而目前生物信息学却存在不少的难题有待解决。
首先，生物信息学理论研究明显薄弱。
生物信息学对许多学科都提出了巨大的挑战，包括分子进化遗传学、群体遗传学、统计生物学、基因组学以及计算机科学和应用数学等相关学科。
如果基础理论研究得不到应有的发展，生物信息学的发展将受到严重制约[11]。
其次，生物学领域中各种不同来源数据的有效整合处理将面临3方面的挑战：计算基础设施、数据模式和预测分析模式。
计算基础设施包含了数据存储和数据处理能力两个方面；数据建模的挑战是如何建立一个可用的、可发展的生物学数据模式；而预测分析模式的挑战则是如何高效、自动化地获取有用的科学假设。
6.展望生物信息学是一门热点前沿学科，它与多种学科交叉渗透。
现代信息技术则是它不可或缺的研究手段。
生物信息学的进步依赖于相关学科不断突破的同时，其发展又为这些学科的进步提供信息、材料及研究方法。
生物信息学的研究进展表明，生物技术日益需要信息技术，并且越来越依赖信息技术现在许多信息技术手段，尤其是数据挖掘技术如何更紧密更实际地与生物信息学的研究相结合仍然处于不断的探索之中[12]。
就其整个学科而言，其发展历史不长，因此无论是理论上还是方法上，都还有许多亟待解决的问题，蕴藏着极大的研究潜力。
针对目前的研究现状，生物信息学尚需解决以下几方面的问题。
6.1加强基础科学研究生物信息学对分子生物学、统计生物学、计算机科学和应用数学等相关学科的发展提出了挑战，同时也为这些学科的发展提供了新素材、新工具和新思路。
如利用比较基因组学进行分子水平的系统发育分析，研究生命是从哪里起源的，生命是如何进化的，遗传密码是如何起源的，估计最小独立生活的生物至少需要多少基因，这些基因是如何使它们生活起来的等生命科学的基本问题，将为探索物种起源、揭示生命奥秘提供有力的帮助[13]。
6.2研发高效算法及支持软件生物信息学中多处存在着算法优化及建模问题。
基因测序过程中的序列拼接与组装、图谱绘制、序列比对、系统发育分析、蛋白质结构预测、分子模拟及药物设计等都需要高效算法及易用软件的支持。
6.3发展数据库集成与资源再加工技术网络上的公共数据库在物理上散布于各地，数据资源都带有不同程度的信息冗余或缺失，需要在数据加工基础上建立二级以上的数据库及相应的处理分析工具，以便为世界各地的科学家提供快速高效的信息服务[14]。
相应地，应当在数据质量控制、数据资源的标准化、网络传输、多数据库系统集成以及数据挖掘、知识发现等各方面加以研究，发展相应的技术。
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