计算机在生物信息学中的应用_王帆
计算机模拟在生物学研究中的应用
计算机模拟在生物学研究中的应用近年来，计算机模拟技术在生物学研究中的应用日益广泛。
计算机模拟通过使用数学模型和算法来模拟和描述生物学系统的行为，从而加深我们对生物学的理解。
本文将探讨计算机模拟在生物学研究中的应用，并介绍其在分子生物学、生态学和进化生物学等领域的具体案例。
一、分子生物学中的计算机模拟在分子生物学领域，计算机模拟被广泛应用于研究蛋白质的三维结构和分子间的相互作用。
通过建立蛋白质的分子动力学模型，研究人员可以模拟蛋白质在不同条件下的构象变化和运动轨迹。
这种方法不仅提供了对蛋白质结构与功能之间关系的深入理解，还为药物设计和疾病治疗提供了重要的依据。
例如，研究人员可以通过计算机模拟来预测药物分子与蛋白质之间的结合方式，从而优化药物的设计和改善药效。
此外，计算机模拟还被用于研究蛋白质的折叠过程，揭示蛋白质的折叠机制和构象转变，以及蛋白质的稳定性和聚集性对疾病的影响。
这些研究为理解疾病的发生机制和寻找新的治疗方法提供了重要线索。
二、生态学中的计算机模拟生态学是研究生物个体与环境之间相互作用的科学。
在生态学研究中，计算机模拟被广泛用于模拟和预测群落的演替过程、生态系统的稳定性和生物多样性的维持机制。
通过建立生态模型，研究人员可以模拟不同环境因素对生态系统的影响，并预测人类干扰对生物群落的影响。
例如，在气候变化研究中，计算机模拟可以模拟不同气候条件下物种的迁移和扩散，以及物种对气候变化的适应能力。
这些模拟结果有助于我们理解气候变化对生态系统的影响，并制定相应的保护和管理策略。
此外，计算机模拟还可以模拟物种之间的竞争、捕食和共生关系，揭示生物群落的结构和动态变化规律。
三、进化生物学中的计算机模拟进化生物学是研究物种的起源、多样性和演化过程的学科。
计算机模拟在进化生物学中发挥着重要的作用，帮助解答类似于“物种是如何演化的”、“哪些因素影响了物种的适应性”等问题。
通过建立进化模型，研究人员可以模拟物种的遗传漂变、自然选择和突变等进化机制，并预测不同环境条件下物种的演化趋势。
计算机算法在生物信息学中的应用
计算机算法在生物信息学中的应用在当今的科技时代，计算机算法已经成为生物信息学领域中不可或缺的工具。
生物信息学作为一门交叉学科，旨在通过对生物数据的收集、整理、分析和解释，揭示生命现象背后的奥秘。
而计算机算法的应用，则为处理和理解海量的生物信息提供了强大的支持。
生物信息学所涉及的数据类型繁多，包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路等。
这些数据不仅数量巨大，而且结构复杂，传统的实验方法和手工分析已经难以应对。
计算机算法的出现，使得我们能够高效地处理和分析这些数据，从而加速了生物研究的进程。
其中，序列比对算法是生物信息学中最基础和重要的算法之一。
基因序列就如同生命的密码，而序列比对就是找出不同基因序列之间的相似性和差异性。
通过比对，我们可以了解物种之间的进化关系，发现基因的变异和突变，为疾病的诊断和治疗提供线索。
常见的序列比对算法有动态规划算法，如 NeedlemanWunsch 算法和 SmithWaterman 算法。
这些算法虽然在准确性上表现出色，但计算复杂度较高。
为了提高效率，又发展出了一些近似比对算法，如 BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）算法，它在保证一定准确性的前提下，大大提高了比对的速度，被广泛应用于生物数据库的搜索。
在基因表达数据分析方面，聚类算法发挥着重要作用。
基因的表达水平会随着时间、环境和生理状态的变化而改变。
通过对大量基因表达数据进行聚类分析，可以将具有相似表达模式的基因归为一类。
这样有助于发现新的基因功能，理解细胞的生理和病理过程。
例如，KMeans 聚类算法和层次聚类算法就是常用的方法。
KMeans 算法通过不断迭代优化，将数据分为指定数量的簇；层次聚类则通过构建树形结构，逐步合并或分裂簇，以得到最终的聚类结果。
另外，机器学习算法在生物信息学中也有广泛的应用。
比如，支持向量机（SVM）可以用于疾病的预测和分类。
以癌症为例，通过分析患者的基因表达数据、临床症状等信息，SVM 能够建立模型，对新的患者进行癌症类型的预测和诊断。
生物信息学和计算机技术在生物学研究中的应用
生物信息学和计算机技术在生物学研究中的应用随着科技发展，生物学研究不再依赖实验室中的手工操作和纸质记录，而是利用计算机技术进行高效、精确的数据处理和分析。
这就是生物信息学和计算机技术在生物学研究中的应用。
生物信息学是对生物学数据进行处理、存储和分析的学科。
生物信息学家使用计算机软件和数据库来分析生物学中的实验数据，从而获得新的科学发现。
生物信息学可以应用于基因序列、蛋白质结构、代谢通路、表观遗传学等方面的研究。
计算机技术是生物信息学的核心。
计算机技术能够大幅提高生物学实验的效率，例如，通过生物信息学分析可以得出某些特定的生物序列，这样就可以避免多次实验重复。
而且通过计算机处理的数据更加精确，数据的误差减少。
这进一步提高了实验结果的准确度。
生物信息学在基因的研究中起着重要的作用，因为基因是生物体遗传信息的载体。
通过生物信息学的方法，可以对基因进行序列分析，比如通过比对基因序列找出相关基因。
此外，基因比对可以丰富对基因背景的认识，同时也有利于研究不同世代的基因变化。
另外，生物信息学在蛋白质结构研究中也发挥了作用。
研究蛋白质结构的目的是了解这些分子如何进行生理作用，发现这些作用的机理后，我们就能够设计新的药物。
生物信息学可以通过多种方法分析蛋白质的结构，例如3D模拟和分子动力学模拟，进而寻找新的药物。
此外，生物信息学对代谢通路的研究也起着关键作用。
代谢通路是指细胞内各种化学反应的有序连续。
代谢通路有助于了解细胞并为药物研究提供基础。
利用生物信息学的方法可以确定代谢途径中关键酶，同时，可以快速预测代谢产物，这些预测结果能更好地回答“代谢产物的生成顺序如何”的问题。
最后，生物信息学的出现还可以更好地开展表观遗传学等方面的研究。
表观遗传学是指细胞基因的不同活性状态。
过去人们对表观遗传学的理解有限，但现在，生物信息学的方法被应用于表观遗传学中。
通过基因测序和生物信息学技术，我们现在可以更好地了解基因调节和染色质结构等方面的知识。
计算机科学与技术在生物信息学与医疗健康领域的应用与研究
计算机科学与技术在生物信息学与医疗健康领域的应用与研究加可科技（昆明）有限公司摘要：计算机科学与技术在生物信息学和医疗健康领域的应用已经成为现代医学和生命科学领域的关键驱动力。
本文探讨了计算机科学在生物信息学中的作用，包括基因组学、生物数据分析、工具和数据库，以及药物设计等领域的应用。
同时，本文还研究了计算机科学与技术在医疗健康领域的应用，包括临床信息系统、医疗数据分析与预测、个性化医疗与基因组医学以及远程医疗与电子健康记录。
这些应用领域不仅提高了患者的护理质量，还加速了药物研发和疾病诊断。
关键词：计算机科学；生物信息学；医疗健康引言在当今数字时代，计算机科学与技术正迅速改变着生物信息学与医疗健康领域的面貌。
计算机科学的进步为基因组学、蛋白质组学和生物数据分析提供了前所未有的工具和方法，从而深化了我们对生命科学的理解。
同时，计算机技术的应用使医疗保健体系更高效、更精确，并推动了个性化医疗的发展。
本文将探讨计算机科学在这两个领域中的关键应用，以及它们对医学研究、疾病治疗和卫生管理所带来的重大影响。
通过深入研究这些应用，我们可以更好地理解计算机科学如何推动生物信息学和医疗健康领域的创新，以提高人类健康和福祉。
一、生物信息学与医疗健康领域的需求和挑战（一）生物信息学的基本概念和作用生物信息学是一门跨学科领域，结合了生物学、计算机科学和信息技术，旨在处理和分析生物数据以解决生命科学领域的问题。
其主要作用包括生物数据的存储、管理、分析和解释，为生物研究提供了强大的工具和方法。
（二）医疗健康领域的现状和问题当前，医疗健康领域面临着多个挑战。
首先，随着人口老龄化和慢性疾病的增加，医疗资源不足、高成本和低效率等问题凸显。
其次，医疗数据的急剧增长和分散储存导致了数据管理和隐私保护方面的挑战。
此外，个性化医疗和精准医学的发展需要更多的生物信息学工具来解析基因组数据，以提供更好的治疗方案。
最后，全球卫生危机，如流行病爆发，需要及时有效的数据分析和健康监测系统。
高性能计算技术在生物信息学中的应用与优化
高性能计算技术在生物信息学中的应用与优化概述：生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和信息技术的交叉学科，它的发展已经极大地促进了生物学领域的研究。
随着生物学数据的爆炸性增长，传统的计算方法已经不能满足生物信息学的需求。
因此，高性能计算技术应用于生物信息学成为了必然的选择。
本文将探讨高性能计算技术在生物信息学中的应用与优化方法。
一、高性能计算技术在生物信息学中的应用1. 基因组学研究高性能计算技术在基因组学研究中发挥着重要作用。
通过高性能计算集群，研究人员可以进行大规模基因测序、基因组组装和基因变异分析等工作。
此外，高性能计算技术还可以用于基因组比对和注释，帮助研究人员识别基因功能和调控机制。
2. 蛋白质结构预测蛋白质结构预测是生物信息学中的一个关键问题。
通过高性能计算技术，研究人员可以使用分子动力学模拟和蒙特卡洛模拟等方法，对蛋白质的结构进行预测和优化。
这有助于深入了解蛋白质的功能和作用机制，为药物设计和疾病治疗提供重要的依据。
3. 转录组学研究高性能计算技术可以帮助研究人员处理复杂的转录组数据。
通过利用高性能计算集群进行并行计算，可以快速分析大量的转录组数据，发现基因表达的变化模式和信号路径。
这对于深入理解基因调控网络和研究疾病的发病机制非常重要。
4. 表型组学研究高性能计算技术在表型组学研究中也发挥着重要作用。
通过整合大规模的基因组学、转录组学和蛋白质组学数据，可以利用高性能计算技术进行表型组学数据的分析和挖掘。
这有助于揭示基因与表型之间的关联，为个性化医学和疾病诊断提供支持。
二、高性能计算技术在生物信息学中的优化1. 并行计算优化生物信息学中的数据处理往往需要大量的计算和存储资源。
通过优化算法和数据结构，可以提高高性能计算集群的计算效率。
例如，研究人员可以使用并行计算框架，如MPI (Message Passing Interface)，将任务划分为多个子任务，并通过消息传递的方式进行计算。
生物信息学与计算机技术应用的探索
生物信息学与计算机技术应用的探索随着计算机技术的不断发展，各个领域都在探索计算机技术的应用，其中生物学领域也不例外。
生物信息学与计算机技术的结合，成为了生物学研究的重要手段，同时也对生物医学、农业生产等方面带来了重要的影响。
一、生物信息学的发展生物信息学应用于生物学领域，是利用计算机技术对生物数据进行存储、分析、治理、利用的一门科学。
其主要内容包括数据处理、信息分析、生物系统建模及人工智能等方面，是生物计算学科的重要支撑。
生物信息学的发展始于上世纪70年代，在基因测序和生物信息学的快速发展下，其在生物学领域迅速崛起。
生物信息学的主要目标是研究生物元素之间相互作用的生物信息学科技，为生命科学领域提供高质量的数据和方法。
生物信息学经过几十年的发展，已经成为了生命科学研究的重要手段。
二、计算机技术在生物学领域的应用计算机技术，包括数据库技术、人工智能技术，分子模拟等技术，为生物信息学带来了新的进展，使得进行生物学研究更加便捷和高效。
在各个领域，计算机技术都发挥了不可或缺的作用，促进了生物学领域的研究和发展。
1、生物系统建模生物系统模型分为两大类：物理模型和数学模型。
物理模型采用物理力学原理、化学反应动力学原理等作为基础，对生物系统进行建模和仿真模拟，因此需要对大量的实验数据进行处理和分析以确定描述生物系统运行的动态参数。
而数学模型采用数学方程、统计学方法等，根据实验观测数据对生物系统进行建模。
2、蛋白质三维结构预测蛋白质三维结构预测是生物信息学中的一个重要研究领域，在生物学研究中占有重要地位。
蛋白质是生命中的重要分子，它们具有非常多的功能和应用。
蛋白质结构模型是理解其功能和相互作用的关键要素。
计算机在预测蛋白质三维结构上发挥了重要作用。
3、生物大数据分析生物大数据分析是对大量生物数据进行收集、整理、分析的过程，利用大数据技术进行大规模的数据处理和分析，以发现生物数据中隐藏的规律和信息。
在医疗、农业、新药研发等方面，生物大数据分析也有着重大的应用和促进作用。
生物在生物信息学与计算生物学中的作用
生物在生物信息学与计算生物学中的作用生物信息学与计算生物学是一门综合性的学科，通过整合生物学与计算机科学的知识与技术，研究生物系统的复杂性和生物数据的高通量处理与分析。
生物在生物信息学与计算生物学中发挥着重要的作用，推动着该领域的快速发展与进步。
一、生物在生物信息学与计算生物学中的数据生成和采集生物学家通过实验和观察获得大量的生物学数据，如基因组数据、蛋白质结构数据、转录组数据等。
然而，这些数据的规模庞大且复杂，需要特定的技术和工具进行处理和分析。
生物在生物信息学与计算生物学中发挥着关键的角色，以帮助生物学家生成、采集和整理这些数据，并确保其质量和可靠性。
二、生物在生物信息学与计算生物学中的序列分析与比对基因组和蛋白质序列分析是生物信息学与计算生物学中的核心任务之一。
生物通过对基因组和蛋白质序列进行比对、寻找共同特征和标识，揭示蛋白质结构与功能之间的关系，探索生物进化和遗传机制。
生物在这个过程中扮演着重要的角色，帮助研究人员运用合适的算法进行序列分析和比对，从而取得准确的结果。
三、生物在生物信息学与计算生物学中的基因组学研究基因组学是生物信息学与计算生物学的重要领域，研究生物体的基因组序列和结构。
生物可以通过测序技术获取基因组序列数据，并且运用相应的工具和方法进行分析和解读。
生物学家依靠生物在基因组学研究中的作用，能够更加深入地了解生物基因的组成、调控和功能。
四、生物在生物信息学与计算生物学中的蛋白质结构预测蛋白质结构预测是生物信息学与计算生物学中的重要课题。
生物通过对蛋白质序列进行分析，预测蛋白质的三维结构，进而推断其功能和相互作用。
生物在这一领域中扮演着关键的角色，通过运用不同的算法和模型，帮助研究人员预测蛋白质结构，为后续的生物学研究提供重要的指导和依据。
五、生物在生物信息学与计算生物学中的演化与进化研究生物的进化和演化是生物信息学与计算生物学研究的重点之一。
演化研究需要对大量物种的序列和结构进行比对和分析，揭示各个物种之间的共同点和差异。
计算机科学在生物信息学中的发展
计算机科学在生物信息学中的发展在当今科技飞速发展的时代，计算机科学与众多领域深度融合，为解决各种复杂问题提供了强大的支持和创新的解决方案。
其中，生物信息学作为一门交叉学科，得益于计算机科学的不断进步，正以前所未有的速度发展着。
生物信息学，简单来说，就是利用计算机技术来处理和分析生物数据。
这些数据的来源极其广泛，包括基因测序、蛋白质结构测定、生物代谢过程的监测等等。
随着生物技术的不断进步，我们能够获取到的生物数据量呈爆炸式增长。
而如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息，就成为了生物信息学面临的首要挑战。
计算机科学在数据存储和管理方面为生物信息学提供了关键的技术支持。
早期，由于数据量相对较小，简单的数据库系统或许还能应对。
但如今，面对动辄数十亿甚至上百亿字节的生物数据，传统的存储和管理方式显然力不从心。
分布式存储系统、云计算平台等先进的计算机技术应运而生。
这些技术不仅能够提供海量的数据存储空间，还能保证数据的安全性和可靠性，同时实现高效的数据检索和访问。
例如，谷歌云、亚马逊云等云计算服务提供商，为生物信息学研究机构和企业提供了强大的计算和存储资源，使得大规模的生物数据分析成为可能。
在数据分析方面，计算机科学中的各种算法和模型发挥着至关重要的作用。
比如，序列比对算法是生物信息学中最基础也是最常用的算法之一。
它用于比较不同的生物序列，如 DNA 序列、蛋白质序列，以发现它们之间的相似性和差异性。
通过比对，可以揭示物种之间的进化关系、预测蛋白质的功能等。
此外，机器学习算法在生物信息学中的应用也越来越广泛。
例如，利用监督学习算法可以构建疾病预测模型，通过分析患者的基因数据来预测其患病的风险；无监督学习算法则可以用于对生物数据进行聚类分析，发现隐藏在数据中的模式和结构。
计算机科学中的高性能计算技术也极大地推动了生物信息学的发展。
生物信息学中的许多计算任务，如蛋白质结构模拟、大规模的基因网络分析等，计算量巨大，需要耗费大量的时间和资源。
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2012年第35期生物信息学是利用计算机为工具，用数学及信息科学的理论和方法研究生命现象，对生物信息进行收集、加工、存储、检索和分析的科学。
生物信息学的核心是基因组信息学，基因组学是研究生物基因组和如何利用基因的一门学问，该学科提供基因组信息以及相关数据系统，试图解决生物、医学和工业领域的重大问题。
对于基因组学研究所产生的大量数据必须借助于先进的计算机技术收集和分析处理这些生物学信息，因此计算机科学为生物信息学的研究和应用提供了非常好的支撑。
1.序列比对序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。
研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。
序列比对是生物信息学的基础，非常重要。
序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。
在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。
比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。
为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。
多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。
2.数据库搜索随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。
这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。
数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。
分子生物学的三大核心数据库是GenBank 核酸序列数据库，SWISS-PROT 蛋白质序列数据库和PDB 生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。
但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。
3.基因组序列分析基因组学研究的首要目标是获得人的整套遗传密码，要得到人的全部遗传密码就要把人的基因组打碎，测完每个小的序列后再把它们重新拼接起来。
所以目前生物信息学的大量工作是针对基因组DNA 序列的，建立快速而又准确的DNA 序列分析方法对研究基因的结构和功能有非常重要的意义。
对于基因组序列，人们比较关心的是从序列中找到基因及其表达调控信息，比如对于未知基因，我们就可以通过把它与已知的基因序列进行比较，从而了解该基因相关的生理功能或者提供疾病发病机理的信息，从而为研发新药或对疾病的治疗提供一定的依据，使我们更全面地了解基因的结构，认识基因的功能。
因此，如何让计算机有效地管理和运行海量的数据也是一个重要问题。
4.蛋白质结构预测蛋白质是组成生物体的基本物质，几乎一切生命活动都要通过蛋白质的结构与功能体现出来，因此分析处理蛋白质数据也是相当重要的，蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，因此根据蛋白质序列预测蛋白质结构是很重要的问题，这就需要分析大量的数据，从中找出蛋白质序列和结构之间存在的关系与规律。
蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测，在二级结构预测方面主要有以下几种不同的方法：①基于统计信息；②基于物理化学性质；③基于序列模式；④基于多层神经网络；⑤基于图论；⑥基于多元统计；⑦基于机器学习的专家规则；⑧最邻近算法。
目前大多数二级结构预测的算法都是由序列比对算法BLAST 、FASTA 、CLUSTALW 产生的经过比对的序列进行二级结构预测。
虽然二级结构的预测方法其准确率已经可以达到80%以上，但二级结构预测的准确性还有待提高。
在实际进行蛋白质二级结构预测时，往往会把结构实验结果、序列比对结果、蛋白质结构预测结果，还有各种预测方法结合起来，比较常用的是同时使用多个软件进行预测，把各个软件预测结果分析后得出比较接近实际的蛋白质二级结构。
将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合分析方法。
蛋白质二级结构指蛋白质多肽链本身的折叠和盘绕的方式。
二级结构主要有α-螺旋、β-折叠、β-转角等几种形式，它们是构成蛋白质高级结构的基本要素，常见的二级结构有α-螺旋和β-折叠。
三级结构是在二级结构的基础上进一步盘绕，折叠形成的。
研究蛋白质空间结构的目标是为了了解蛋白质与三维结构的关系，预测蛋白质的二级结构预测只是预测蛋白质三维形状的第一步，蛋白质折叠问题是非常复杂的，这就导致了蛋白质的空间结构预测的复杂性。
蛋白质三维结构预测方法有：同源模型化方法、线索化方法和从头预测的方法但是无论用哪一种方法，结果都是预测，采用不同的算法，可能产生不同的结果，因此还需要研究新的理论计算方法来预测蛋白质的三维结构。
图4.1蛋白质结构（下转第100页）计算机在生物信息学中的应用王帆刘帅（长春工程学院计算机基础教学中心吉林长春130012）【摘要】生物信息学是一门新兴的、正在迅速发展的交叉学科，它不仅对认识生物体的起源与进化研究有重要意义，而且还可以为人类诊断疾病及物种的改良提供一定的理论依据。
生物研究过程中产生的海量数据又需要具有数据处理和分析能力的大容量、高性能的超级计算机的支持，因此计算机技术在生物信息学的研究中显得尤为重要，本文就简单介绍了计算机在生物信息学研究中的哪些方面起到了不可忽略的作用。
【关键词】生物信息学；计算机科学；基因组学作者简介：王帆(1980—)，男，长春人，毕业于长春理工大学，本科学历，信息与计算科学专业。
刘帅(1979—)，女，长春人，东北师范大学硕士研究生，主要研究方向为计算机软件与理论。
◇高教论述◇2012年第35期●●目、用于集体福利或个人消费，不视同销售，不用计算销项税额。
在不得抵扣进项税额的第①项中，用于非增值税应税项目、集体福利或者个人消费的购进货物或者应税劳务不得抵扣进项税额，正好对应了视同销售规定中的第⑷、⑸项。
再看视同销售行为规定中有“购进的货物”的第⑹、⑺、⑻项，作为投资，提供给其他单位或个体经营者、分配给股东或投资者、无偿赠送其他单位或者个人，视同销售，需确认销售额并计算销项税额。
而其购进的货物，在不得抵扣的进项税额中则没有规定，即允许抵扣进项税额。
可见，不得抵扣进项税的规定与视同销售行为的规定是相互呼应的，不视同销售的项目，不计算销项税额，其购进货物的进项税额就不得抵扣；而视同销售的项目需计算销项税额，其购进货物的进项税额则准予抵扣。
从而可以得出增值税进项税额抵扣的规律，简述为：“有销项税额，则可抵扣进项税额；无销项税额，则不可抵扣进项税额。
”这个规律是否成立呢我们不妨从不得抵扣进项税额规定中的其他各项来验证一下：第①项中的免征增值税项目，免税项目无须计算销项税额；第②、③非正常损失，无法用于销售，不可能有销项税额；第④项，纳税人自用消费品，不用于销售，没有销项税额；第⑤项，对应前四项发生的运输费，故也不存在销项税额。
这些情况的下一个环节均没有销项税额，故其上一个环节购进货物的进项税额也均不得抵扣，与上述规律相符合。
从2012年1月1日起，我国首先在上海选择交通运输业、部分现代服务业等生产性服务业开展营业税改征增值税的试点，并在年内分批扩大至北京、天津、江苏、浙江、安徽、福建、湖北、广东和厦门、深圳10地。
在2013年及以后将继续扩大试点地区，并选择部分行业在全国试点，直至最终全面实行增值税，取消营业税。
营业税改增值税是我国正在进行的重大税制改革，增值税在我国税制中的地位和作用将会更加突出。
增值税还有很多细节问题及其他具体问题，如增值税转型后购进固定资产的抵扣、特殊项目及特殊销售方式销售额的确定、纳税义务发生的时间、增值税专用发票管理、小规模纳税人应纳税额的计算、出口退税等，也是增值税中应掌握的重要内容。
学生在理解增值税征收范围的基础上，解决销项税额的计算和进项税额的抵扣两大核心问题后，学习其他内容将会变得非常简单。
善于把握重点内容，分析总结规律，帮助学生深刻理解和掌握所学内容，是教师在教学中主导作用的重要体现。
科●（上接第74页）目前，已知蛋白质序列数据库中的数据量远远超过结构数据库中的数据量，并且这种差距会随着DNA 序列分析技术和基因识别方法的进步越来越大，人们希望产生蛋白质结构的进度能够跟上产生蛋白质序列的速度，这就需要对蛋白质结构预测发展新的理论分析方法，目前还没有一个算法能够很好地预测出一个蛋白的三维结构形状，蛋白质的结构预测被认为是当代计算机科学要解决的最重要的问题之一，因此蛋白质结构预测的算法在分子生物学中显得尤为重要。
5.结束语现如今计算机的发展已渗透到各个领域，生物学中的大量实验数据的处理和理论分析也需要有相应的计算机程序来完成，因此随着现代科技的发展，生物技术与计算机信息技术的融合已成为大势所趋。
生物学研究过程中产生的海量数据需要强有力的数据处理分析工具，这样计算机科学技术就成为了生物科学家的必然选择，虽然人们已经利用计算机技术解决了很多生物学上的难题，但是如何利用计算机更好地处理生物学中的数据仍是一个长期而又复杂的课题。
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在此基础上，针对历史遗留问题的不同情况，制定方案，落实措施，对重点问题实行目标管理，由市、区领导干部进行包干负责，奖罚兑现。
对历史资料遗失、土地清理回收、出嫁女和外来户补偿安置等久迤未决的问题，要尽快出台政策予以明确。
在具休处理历史遗留问题时，要坚持依法依规、合情合理的原则，维护群众正当合法权益。
对部分群众提出的合理要求，要在政策上予以倾斜；对特别困难户，要给予特殊的照顾；对不合理的诉求，则坚决不予满足。