生物信息学中的机器学习方法
生物信息学和计算生物学中的算法和模型
生物信息学和计算生物学中的算法和模型生物信息学和计算生物学是生物学领域的重要分支，致力于通过计算机科学的方法和技术来研究生物学中的各种问题。
从基因组学和蛋白质组学到系统生物学和进化生物学，生物信息学和计算生物学都发挥着重要的作用。
而算法和模型则是生物信息学和计算生物学的重要组成部分，为生物学研究提供了有效的理论和工具。
在本文中，将探讨生物信息学和计算生物学中的算法和模型的重要性和应用。
一、基于生物信息学的算法1.1 基因序列分析算法DNA的序列解码是生物信息学中最基本的问题之一。
基于生物学的算法广泛应用于基因序列的比对、组装和批量序列评估等领域。
基因序列分析算法涉及到与蛋白质互作、基因功能等生物学问题的关系。
基因组学技术的快速发展和大规模数据的产生，加速了基于生物信息学算法的研究进程。
1.2 蛋白质序列分析算法蛋白质是生命现象中不可或缺的一种物质，通过化学键形成了相对稳定的三维构型进行其特定的功能。
因此，分析蛋白质序列的方法与分析基因序列的方法有很多相似之处，但同时也存在很多不同之处。
蛋白质分析的目的是根据蛋白质的序列和三维结构，以推断其功能和保守区域。
研究者可以通过蛋白质序列分析算法和模型，预测蛋白质的结构和特性，以及通过相互作用和信号途径的分析，揭示蛋白质之间的关联性和影响性。
1.3 基于机器学习的算法机器学习是人工智能领域的一种重要技术，也是生物信息学中的重要方法之一。
生物信息学中的机器学习算法，例如基于神经网络的模型和基于支持向量机的学习算法，可以应用于生物学的数据分析中。
这些算法可以从数据中挖掘出结构，预测结果，并为生物学研究提供更加精确的计算分析。
二、基于生物信息学的模型2.1 基因调控模型基因调控模型是生物信息学中最为广泛应用的模型之一，因为大多数基因表达是在特定的环境条件下被调控的。
基因调控模型能够解析基因表达的模式和相应的信号途径，从而为生物学研究揭示更深层次的机制。
这些模型可以基于不同生物体在特定条件下的基因表达指标和外部条件，判断基因表达事件是否具有缓冲和分化的特性。
生物信息学分析的新方法和工具
生物信息学分析的新方法和工具生物信息学是研究生物信息的原理、方法、算法及应用的一个学科，是生命科学和计算机科学的交叉学科。
生物信息学分析的方法和工具是生物信息学的重要组成部分，多年来，随着科学技术的进步，生物信息学分析的方法和工具也在不断更新和发展。
在此，我们将介绍一些新的生物信息学分析方法和工具。
1. 基于机器学习的生物信息学分析方法随着计算机技术的提高，机器学习在各个领域得到了广泛的应用，也在生物信息学分析中有了愈来愈多的应用。
机器学习是一种基于数据分析的方法，通过学习数据模式来预测未知的结果或分类新的数据。
在生物信息学分析中，机器学习可以应用于蛋白质结构预测、基因功能注释、癌症诊断等领域。
例如，机器学习可以通过学习蛋白质序列和已知蛋白质结构的关系，预测未知蛋白质的三维结构。
此外，机器学习也可以应用于基因功能注释。
在人类基因组计划中，发现了众多与人类疾病相关的基因，但这些基因的功能还不是很清楚。
使用机器学习方法可以从基因组数据中发现一些新的生物学规律，并预测基因的功能。
2. 基于人工智能的生物信息学分析方法人工智能是一种模拟人类智能过程的一种方法。
在生物信息学分析中，人工智能可以帮助预测和鉴定重要生物分子的活性，如药物分子、蛋白质分子等。
例如，在新药开发中，需要评估候选药物分子的活性和毒性。
使用传统方法，需要进行大量的化学实验，而使用人工智能的方法，可以预测分子的活性和毒性，从而节省时间和成本。
此外，人工智能也可以用于基因组学研究。
例如，基于人工智能的方法可以从癌症组织中识别具有危险突变的基因等。
3. 基于深度学习的生物信息学分析工具深度学习是一种机器学习的进化，它可以自动地从数据中学习复杂的特征，如图像和语音识别等。
深度学习在生物信息学分析中也得到了广泛的应用，例如基因模拟和基因表达分析等。
基于深度学习的生物信息学分析工具，如DeepSEA、DeepBind和CADD等，可以帮助研究人员快速地预测新基因或突变对基因表达和功能的影响。
生物信息学中的机器学习算法关键技术
生物信息学中的机器学习算法关键技术生物信息学是应用于生命科学领域的交叉学科，是通过计算机对生物数据进行处理、分析、挖掘和应用，以加深对生命机理的认识。
生物信息学领域中，机器学习算法是一项极其重要的技术，可实现生物信息数据的分类、聚类、预测和回归等任务，以提高生物信息学领域研究的效率和精度。
本文就生物信息学中的机器学习算法关键技术进行阐述。
一、机器学习算法的概述机器学习是人工智能的分支之一，是指计算机系统通过学习之前的数据和经验，自动提高性能的过程。
机器学习算法主要分为有监督学习、无监督学习和强化学习三种。
有监督学习，是指通过给定的训练数据，建立起输入和输出之间的关系规律，以便于对未知数据的输出进行预测。
例如，在生物信息学领域中，有监督学习可以用于基因分类、蛋白质结构预测等任务。
无监督学习，是指通过未标注的数据集，寻找数据之间的隐藏结构、模式和规律。
例如，在生物信息学领域中，无监督学习可以用于基因聚类、蛋白质功能注释等任务。
强化学习，是指在不断尝试和学习的过程中，通过反馈信号告知计算机当前的决策是否正确，并逐步优化决策，以便于在未来能够获得更好的回报或提高性能。
例如，在生物信息学领域中，强化学习可以用于药物筛选、代谢重建等任务。
二、机器学习算法在生物信息学中的应用在生物信息学中，机器学习算法广泛应用于基因组分析、蛋白质分析、药物筛选、疾病预测和个性化医疗等领域。
下面分别进行讨论。
1. 基因组分析基因组学是生物信息学的重要分支，其研究内容包括基因定位、基因注释、基因表达和基因演化等方面。
在基因组学中，机器学习算法可以应用于基因分类、基因表达数据分析、基因组重建等任务。
例如，线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)等算法，可用于基因分类和基因表达数据分析。
而卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等算法，则可用于基因组重建。
2. 蛋白质分析蛋白质是生物体中起主要作用的生物大分子之一，能够参与到各种生物学过程中。
如何利用机器学习进行生物信息学数据分析(九)
近年来，生物信息学领域的迅速发展使得研究人员能够更好地理解生物系统的复杂性。
在生物信息学研究中，大量的生物数据需要进行分析和解释，而机器学习技术的应用为这一过程提供了新的可能性。
本文将探讨如何利用机器学习技术进行生物信息学数据分析，以及机器学习在生物信息学研究中的应用。
一、生物信息学数据的特点生物信息学数据通常具有高维度、复杂性和多样性的特点。
例如，基因组学数据包括基因序列、基因表达数据和遗传变异等多种类型的信息。
传统的统计学方法在处理这些数据时往往面临着维度灾难和复杂度问题，而机器学习技术可以通过建立模型来发现数据中的规律和模式，为生物信息学研究提供了新的解决方案。
二、机器学习在生物信息学中的应用在生物信息学研究中，机器学习技术被广泛应用于基因组学、蛋白质组学和代谢组学等领域。
例如，基于机器学习的基因表达数据分析可以帮助研究人员识别潜在的生物标志物和基因调控网络，从而揭示疾病发生和发展的机制。
此外，机器学习算法还可以用于生物序列分析、蛋白质结构预测和代谢物组学数据解释等方面，为生物信息学研究提供了强大的工具支持。
三、常用的机器学习算法在生物信息学数据分析中，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度学习（Deep Learning）和贝叶斯网络等。
这些算法具有不同的特点和适用范围，研究人员可以根据具体的数据类型和研究目的选择合适的算法进行分析和建模。
四、生物信息学数据分析的挑战和发展趋势尽管机器学习技术在生物信息学数据分析中取得了显著的进展，但仍然面临着一些挑战。
例如，生物信息学数据的质量和标注问题、样本量不足和数据集偏差等都会影响机器学习模型的性能和稳定性。
未来，研究人员需要进一步开发新的机器学习算法和工具，以应对生物信息学数据分析中的挑战，并不断提升分析的准确性和可靠性。
综上所述，机器学习技术在生物信息学数据分析中扮演着重要的角色，为研究人员提供了强大的工具和方法来探索生物系统的复杂性。
生物信息学中的机器学习方法
生物信息学中的机器学习方法随着DNA测序技术的发展，大量的基因组数据被产生。
而这些数据的分析和挖掘离不开先进的计算机技术和数据分析方法。
生物信息学的兴起，正是依靠机器学习技术的推动。
在此，我们将探讨生物信息学中的机器学习方法，包括其应用场景、算法与模型。
机器学习在生物信息学中的应用场景基因组数据的解析和挖掘是生物信息学应用最广泛的领域。
对于基因组数据的分析，传统的手动分析方法无法胜任，需要快速、准确、高效的算法和工具来处理。
这正是机器学习技术能够为生物信息学带来的优势所在。
机器学习在生物信息学中的应用场景包括：1. DNA序列分析：DNA序列是基因组数据的核心部分。
从DNA序列中分析基因的组成、序列反应、序列相似性等问题是生物信息学研究的关键。
基于机器学习的策略，如序列标识、序列对齐、序列重构等可以高效地进行分析。
2. 基因组注释：基因组注释是解析基因结构和功能的过程。
机器学习技术可以利用大规模生物学数据，通过自动推理和模式识别，从基因组序列、同源序列、蛋白质结构、基因表达等多维度数据中挖掘出有用信息。
3. 基因组分类：分类是生物分类学和生物进化学的核心问题。
利用基于机器学习的分类算法，可以通过比对DNA序列、蛋白质序列、表达谱等对生物进行分类。
机器学习算法与模型机器学习算法是实现生物信息学数据分析的关键。
传统的机器学习算法已被广泛应用于DNA序列分析和生物信息学研究。
常用的机器学习算法包括K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
K近邻是一种简单的分类算法。
其基本思路是在训练数据集中找出与待分类的实例最近邻的K个实例，然后根据它们的信息，确定待分类实例的类别。
在生物信息学中，K近邻可以被应用于序列识别、序列家族分类和区分突变和自然变异等问题的解决。
决策树是一种用于分类和预测的机器学习模型。
决策树可以优化多个特征的特定规则，从而确定最好的决策路径。
在生物信息学中，决策树可以应用于找出伴随某个特定表型的基因和生物体之间的联系，以及寻找蛋白质序列中具有生物活性的主要区域。
生物信息学研究中的机器学习方法
生物信息学研究中的机器学习方法近年来，随着高通量生物技术的快速普及，生物信息学的发展日趋迅猛。
尤其是人类基因组计划的启动以及后续诸多基因组计划的开展，使得生物信息学的研究原料和数据资源与日俱增。
这就提出了新的挑战：如何高效地从这些大量的数据中提取有用信息。
想要回答这个问题，引入机器学习方法显得十分必要。
在生物信息学研究中，机器学习已成为一项不可或缺的技术，它可以用来解决各种生物信息学问题，例如在基因表达数据分析、蛋白质结构预测和基因分类等方面。
一、基因表达数据分析中的机器学习方法基因表达数据是从微阵列芯片或 RNA 测序实验中获得的。
这些数据可以用来分析基因在生物体内的转录水平。
受到生物实验条件变化的影响，基因表达数据往往呈现出复杂的变化模式，因此需要特定的方法分析处理。
机器学习方法正是一个强大的工具，可以在这个领域发挥出他优势。
一种常见的基因表达数据分析方法是聚类分析，这种方法旨在探索基因的表达时序和模式。
其中，聚类分析中使用的算法可以包括K-means、层次聚类和基于密度的聚类等。
在特定的条件下，细胞的基因表达可能会发生显著的变化。
如果对每个条件进行分类并对其进一步进行解释，人们就可以建立一个基因表达图谱。
这种图谱是非常有用的，因为它可以揭示细胞功能角色的特征，并可以用于了解导致疾病的基因或分子途径。
另一种常见的方法是差异分析，通过差异分析可以比较两个或多个基因表达数据集之间的微小变化。
这种方法可以用来找到与特定生物学组织、状态、生理功能或疾病有关的基因。
在这类实验中，诸如 T 检验、ANOVA 和 Wilcoxon 等统计分析方法常常用于检测差异和显著性。
二、蛋白质结构预测中的机器学习方法蛋白质结构预测是计算生物学中的一个非常重要和具有挑战性的问题。
蛋白质是生物体内最重要的分子之一，在许多生物学过程中起到至关重要的作用。
在预测蛋白质结构时，需要利用蛋白质序列信息和相应的物理化学性质。
然而，这通常是非常困难和耗时的。
基于机器学习的生物信息学数据分析与挖掘研究
基于机器学习的生物信息学数据分析与挖掘研究机器学习在生物信息学领域的应用已经成为一种广泛研究的热点。
生物信息学是在生物学、计算机科学和统计学等领域交叉的学科，其目的是从大规模的生物数据中挖掘出有用的信息和知识。
机器学习作为一种数据驱动的方法，通过训练模型从数据中学习规律和模式，为生物信息学提供了有力的工具和技术。
一、基于机器学习的生物信息学数据分析生物信息学数据通常具有高维度、大规模和复杂性的特点，传统的统计和计算方法往往难以处理这些数据。
而机器学习通过构建和训练模型，可以通过学习数据本身的特征和规律，从而提取出生物数据背后的信息。
1. 特征提取机器学习的关键步骤之一是提取生物数据的有用特征。
生物信息学数据常常是多维的，如基因表达数据、DNA序列和蛋白质结构数据等。
针对不同类型的生物数据，可以采用不同的特征提取方法。
例如，在基因表达数据分析中，可以通过差异表达分析、基因关联网络或深度学习等方法提取出与疾病相关的基因特征。
2. 数据预处理在进行机器学习分析之前，需要对生物数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、标准化、归一化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
预处理可以消除数据中的噪声和异常值，提高后续分析的准确性和稳定性。
3. 模型选择与训练根据具体的生物信息学问题，可以选择不同的机器学习模型进行训练和分析。
常用的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。
通过训练模型，可以根据已有的生物数据，建立预测模型或分类模型，用于进一步分析和预测。
4. 模型评估与优化在使用机器学习模型进行生物信息学数据分析之后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能可以使用各种指标，如准确率、召回率、F1值等。
如果模型的性能不满足需求，可以通过调整模型参数或采用集成学习等方法进行优化。
二、基于机器学习的生物信息学数据挖掘除了数据分析，机器学习还可以在生物信息学中进行数据挖掘，发现隐藏在生物数据中的模式和知识。
如何利用机器学习进行生物信息学数据分析(Ⅱ)
生物信息学是指将计算机科学和生物学相结合，利用计算机科学的方法来处理和分析生物学数据。
机器学习是一种人工智能的分支，它使计算机能够从数据中学习和提高性能。
利用机器学习技术进行生物信息学数据分析，可以帮助研究人员更好地理解生物学现象，发现新的生物学规律和模式，为生物学研究提供新的思路和方法。
本文将探讨如何利用机器学习技术进行生物信息学数据分析。
生物信息学数据的特点生物信息学数据通常具有以下特点：大规模、高维度、复杂性和噪声。
例如，基因组学数据、蛋白质组学数据和代谢组学数据等，都是大规模的、高维度的数据。
这些数据可能包含成千上万个特征，如基因表达水平、蛋白质结构和代谢产物浓度等，而且这些特征之间可能存在复杂的相互作用关系。
此外，生物信息学数据通常还存在一定的噪声，例如仪器误差、实验误差和样本异质性等。
因此，对生物信息学数据进行有效的分析和挖掘是一项具有挑战性的任务。
机器学习在生物信息学中的应用机器学习技术可以帮助研究人员从生物信息学数据中发现隐藏的模式和规律，实现生物学数据的分析和解释。
目前，机器学习在生物信息学中已经得到了广泛的应用，包括基因表达分析、蛋白质结构预测、代谢产物鉴定等方面。
基因表达分析是生物信息学中的一个重要研究领域。
通过测量和分析基因的表达水平，可以揭示基因在不同生物学过程中的功能和调控机制。
机器学习技术可以帮助研究人员从基因表达数据中挖掘出基因表达模式和基因调控网络，发现与生物学现象相关的基因和基因组特征。
通过机器学习技术，研究人员可以识别出与疾病相关的基因标志物，预测疾病的发生和进展，为疾病的预防、诊断和治疗提供新的线索和方法。
蛋白质结构预测是另一个生物信息学研究的热点领域。
蛋白质是生物体内最重要的功能分子之一，其结构与功能密切相关。
然而，实验测定蛋白质结构的方法通常耗时耗力，并且成本较高。
因此，利用计算方法预测蛋白质结构成为了一种重要的研究手段。
机器学习技术可以帮助研究人员从已知的蛋白质结构数据中学习并预测出新的蛋白质结构，为生物学研究和药物设计提供有力的支持。
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生物信息学中的机器学习方法摘要：生物信息学是一门交叉学科，包含了生物信息的获取、管理、分析、解释和应用等方面，兴起于人类基因组计划。
随着人类基因组计划的完成与深入，生物信息的研究工作由原来的计算生物学时代进入后基因组时代，后基因组时代中一个最重要的分支就是系统生物学。
本文从信息科学的视角出发，详细论述了机器学习方法在计算生物学和系统生物学中的若干应用。
关键词：生物信息学；机器学习；序列比对；人类基因组；生物芯片1.相关知识1.1 生物信息学生物信息学时生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。
它综合运用生物学、计算机科学和数学等多方面知识与方法，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义，并应用于解决生命科学研究和生物技术相关产业中的各种问题。
生物信息学主要有三个组成部分：建立可以存放和管理大量生物信息学数据的数据库；研究开发可用于有效分析与挖掘生物学数据的方法、算法和软件工具；使用这些工具去分析和解释不同类型的生物学数据，包括DNA、RNA和蛋白质序列、蛋白质结构、基因表达以及生化途径等。
生物信息学这个术语从20世纪90年代开始使用，最初主要指的是DNA、RNA及蛋白质序列的数据管理和分析。
自从20世纪60年代就有了序列分析的计算机工具，但是那时并未引起人们很大的关注，直到测序技术的发展使GenBank之类的数据库中存放的序列数量出现了迅猛的增长。
现在该术语已扩展到几乎覆盖各种类型的生物学数据，如蛋白质结构、基因表达和蛋白质互作等。
目前的生物信息学研究，已从早期以数据库的建立和DNA序列分析为主的阶段，转移到后基因组学时代以比较基因组学（comparative genomics）、功能基因组学（functional genomics）和整合基因组学（integrative genomics）为中心的新阶段。
生物信息学的研究领域也迅速扩大。
生物信息学涉及生物学、计算机学、数学、统计学等多门学科，从事生物信息学研究的工作者或生物信息学家可以来自以上任何一个领域而侧重于生物信息学的不同方面。
事实上，我们今天正需要具备各种背景知识、才能和研究思路的研究人员，集思广益来共同面对生物信息学给我们带来的这史无前例的挑战。
1.2 机器学习机器学习是人工智能研究较为年轻的分支。
学习是人类所具有的一种重要的智能行为，但究竟什么是学习，长期以来没有一个明确的定义。
同样对于什么叫机器学习？至今我们仍不能给出一个唯一的定义。
总的来说，机器学习就是通过学习获得经验，并以经验来修正系统的过程。
我们也可给出稍微严格的提法：机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问，我们这里所说的极其，指的就是电子计算机，但以后可能是种子计算机、光子计算机甚至是神经计算机。
学习是一种复杂的与智能相关的活动，学习的过程是与推理过程紧密联系的。
按照学习中使用推理的多少，其学习策略大体可分为4种：机械学习，通过传授学习，类比学习，通过实例学习。
学习中所用推理越多，系统的能力也就越强。
环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
在具体的应用中，环境，知识库和执行部分决定了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定。
这三部分也既是机器学习系统的基本结构。
2.生物信息学研究方向生物信息学在短短十几年间，已经形成了多个研究方向，以下简要介绍一些主要的研究重点。
2.1序列比对序列比对（Sequence Alignment）的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。
从生物学的初衷来看，这一问题包含了以下几个意义：从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列。
在各种试验条件下从探测数据（probe data）中决定物理和基因图存贮，遍历和比较数据库中的DNA序列，比较两个或多个序列的相似性，在数据库中搜索相关序列和子序列，寻找核苷酸（nucleotides）的连续产生模式，找出蛋白质和DNA序列中的信息成分。
序列比对考虑了DNA序列的生物学特性，如序列局部发生的插入，删除（前两种简称为indel）和替代，序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和，对齐的方法包括全局对齐，局部对齐，代沟惩罚等。
两个序列比对常采用动态规划算法，这种算法在序列长度较小时适用，然而对于海量基因序列（如人的DNA序列高达10^9bp），这一方法就不太适用，甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效。
因此，启发式方法的引入势在必然，著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的。
2.2蛋白质结构比对和预测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。
蛋白质的结构与功能是密切相关的，一般认为，具有相似功能的蛋白质结构一般相似。
蛋白质是由氨基酸组成的长链，长度从50到1000~3000AA（Amino Acids），蛋白质具有多种功能，如酶，物质的存贮和运输，信号传递，抗体等等。
氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构。
一般认为，蛋白质有四级不同的结构。
研究蛋白质结构和预测的理由是：医药上可以理解生物的功能，寻找dockingdrugs的目标，农业上获得更好的农作物的基因工程，工业上有利用酶的合成。
直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留，同时也包含了较AA序列更多的信息。
蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应（不一定全真），物理上可用最小能量来解释。
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。
同源建模（homology modeling）和指认（Threading）方法属于这一范畴。
同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构（超过30%氨基酸相同），后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构。
然而，蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要。
2.3基因识别非编码区分析研究基因识别的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。
非编码区由内含子组成（introns），一般在形成蛋白质后被丢弃，但从实验中，如果去除非编码区，又不能完成基因的复制。
显然，DNA序列作为一种遗传语言，既包含在编码区，又隐含在非编码序列中。
分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法。
在人类基因组中，并非所有的序列均被编码，即是某种蛋白质的模板，已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%，显然，手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子（codon）的频率，一阶和二阶马尔可夫链，ORF（Open Reading Frames），启动子（promoter）识别，HMM（Hidden Markov Model）和GENSCAN，Splice Alignment等等。
2.4分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一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，其前提假定是相似种族在基因上具有相似性。
通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的，哪些是不同的。
早期研究方法常采用外在的因素，如大小，肤色，肢体的数量等等作为进化的依据。
近年来较多模式生物基因组测序任务的完成，人们可从整个基因组的角度来研究分子进化。
在匹配不同种族的基因时，一般须处理三种情况：Orthologous：不同种族，相同功能的基因；Paralogous：相同种族，不同功能的基因；Xenologs：有机体间采用其他方式传递的基因，如被病毒注入的基因。
这一领域常采用的方法是构造进化树，通过基于特征（即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置）和基于距离（对齐的分数）的方法和一些传统的聚类方法（如UPGMA）来实现。
2.5序列重叠群（Contigs）装配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，如人类基因的测量就采用了短枪（shortgun）方法，这就要求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。
从算法层次来看，序列的重叠群是一个NP-完全问题。
3. 生物信息学中的机器学习方法3.1生物信息学中的机器学习主要思想机器学习的观点是设计出一种像人类一样可以学习的机器，在复杂的环境中获得经验并从中获得智慧即从而在现有资料中挖掘出所需的信息。
生物信息学所研究的课题涉及到从高度复杂的生物系统获得的大量数据中找到我们所需要的数据，因此机器学习对于研究生物信息学相关问题是适用的。
生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战，需要新的思想的加入。
常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中，但越来越不适用于序列分析问题。
究其原因，是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论。
西蒙曾给出学习的定义：学习是系统的变化，这种变化可使系统做相同工作时更有效。
机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论，通过采用如推理，模型拟合及从样本中学习，尤其适用于缺乏一般性的理论，"噪声"模式，及大规模数据集.因此，机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法。
机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识，发现知识成为可能。
机器学习方法在大样本，多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用，而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别，标注，以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法。
早期的科学方法——观测和假设，面对高数据的体积、快速的数据获取率和客观分析的要求，已经不能仅依赖于人的感知来处理了。
因而，生物信息学与机器学习相结合也就成了必然。
机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的，从某种意义来说，是统计模型拟合的延续，其目的均为提取有用信息。
机器学习与模式识别和统计推理密切相关，学习方法包括数据聚类，神经网络分类器和非线性回归等等。
同时隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构。
目前研究重心包括：1）观测和探索有趣的现象。
目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据，一般的方法是将其约简至低维空间，如常规的主成分分析（PCA），核主成分分析（KPCA），独立成分分析（Independent component analysis），局部线性嵌套（LocallyLinear embedding）。
2）生成假设和形式化模型来解释现象，大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合，在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中，癌症类型分类及其他方向中。