计算机科学与生命科学交叉学科
生物信息学和计算机科学的交叉研究
生物信息学和计算机科学的交叉研究已经成为当前科学研究的一个重要领域。
生物信息学是生物学和计算机科学的交叉学科，通过计算机科学的方法和技术来研究生物学问题。
生物信息学已经成为一种新的研究生物学领域的手段，对生物学的研究带来了很多新的思路和创新。
主要涉及到两个方面，一是基因组学和生命科学的研究，二是计算机科学在这方面的应用和发展。
在基因组学和生命科学的研究方面，生物信息学主要涉及到基因序列、表达和功能的研究，通过计算机科学的方法来分析和研究基因序列的结构和功能，并提出对应的相关理论和应用。
同时，生物信息学还可以对基因表达进行定量分析和综合分析，通过计算机模拟和实验研究来预测和识别基因的功能和调控机制。
在计算机科学在生物信息学中的应用和发展方面，主要包括算法设计、数据挖掘和统计学方法的开发、生物信号处理和模型建立等方面的探索。
通过计算机科学方法的应用和发展，可以更好地理解和识别生物信息学的复杂性，提高生物信息学的效率和准确性，推动生物学科学研究的进一步发展。
在生命科学研究中起着非常重要的作用。
对于生物医学等领域的发展，生物信息学和计算机科学的交叉应用也可以为我们提供更多的机会和选择。
在生物信息学和计算机科学交叉研究的基础上，提出一些新的理论，新的科学方法和新的应用，在生物学领域的发展中创造出更多的机会和发展空间。
基因组学和计算机科学的交叉研究已经成为了国际上最具前景的科学研究领域。
在这个领域，已经涌现出了许多杰出的研究团队和科学家，在世界范围内开始展开着自己的研究工作。
未来，随着科学技术的不断发展和创新，还将持续发挥着重要的作用，对推动科学技术的研究和发展起着至关重要的作用。
总之，已经成为了当前科学研究的一个重要领域。
生物信息学通过计算机科学的方法和技术，对生命科学领域的研究带来了很多新的思路和方法，同时也为计算机科学在生命科学领域的应用和发展带来了很多机会和挑战。
未来，我们相信，在中可以创造出更多的机会和发展空间，推动生命科学的发展和进步。
生命科学和信息科学的交叉研究
生命科学和信息科学的交叉研究已经成为近年来热门的话题，在这个新兴学科中，不同的学科领域之间的交流与合作已经成为不可或缺的一部分。
该领域的研究范围广阔，从生物材料到基因测序，从细胞功能到组织结构，都包含在其中。
下面我们来探讨一下在这个领域中的一些关键方面。
1. 基因组学和生物医学基因组学是近年来迅速发展的一个学科领域，是生命科学和信息科学交叉的重要领域之一。
它主要研究基因组的结构、功能与演化，涉及基因组测序、基因功能研究、基因调控、基因治疗等等。
基因组技术的发展，使得疾病的早期诊断和治疗方案的制定成为可能。
基因组学可用于诊断不同种类的疾病，例如遗传性疾病、肿瘤和其他常见病。
同时，基因组学还可用于开发药物，并帮助医生了解药物治疗的机制和对患者的影响。
2. 生物大数据和计算生物学近年来，生物大数据的快速增长引起了人们的关注。
大量的生物数据通过各种技术手段被收集，需要进行处理、分析和解释。
计算生物学是一门涉及生物学、统计学、计算机科学和系统科学等多学科的集合体，它致力于研究模拟、分析、理解和组织生物学数据的方法和工具。
通过分析大数据，计算生物学可帮助研究人员预测基因与环境之间的相互作用，加速集成生物信息学和生物学，促进了不同领域之间的交流。
随着计算生物学技术的不断发展，将出现更多利用机器学习和深度学习进行预测和探索的研究。
3. 生物信息学和蛋白质结构蛋白质是生物体中最基本的分子，它们在许多进程中扮演着重要角色。
探究蛋白质结构是研究生命科学重要方面。
生物信息学和蛋白质结构是两门互相交叉的学科。
通过将不同学科方向的知识进行整合，研究人员已经成功地模拟了蛋白质折叠的过程、表达形式和相互作用，从而揭示了它们在生物学中的作用和功能机理。
近年来，人们在蛋白质分析方面取得了前所未有的进展，这主要得益于计算能力的提升以及蛋白质结构分析技术的发展。
发现不同蛋白质结构的方法也更加灵活、有效和便捷了。
随着技术的不断进步，我们或有望发现新的药物或新的治疗手段。
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。
计算机技术、生命科学、人工智能、数字经济
计算机技术、生命科学、人工智能、数字经济计算机技术在当今社会中扮演着至关重要的角色，无论是生活中的各种设备，还是工作中的各种软件系统，都离不开计算机技术的支持。
随着科技的不断进步和人类对数据处理需求的不断增加，计算机技术也在不断发展和演变。
生命科学作为一门跨学科的科学领域，与计算机技术的结合也逐渐趋向深入。
生物信息学作为生命科学与计算机科学的交叉学科，正逐渐崭露头角。
通过生物信息学的研究，科学家们可以更好地理解生物体内的信息传递和遗传机制，为生物科学的发展提供了新的思路和方法。
人工智能作为计算机技术的一个分支，近年来备受瞩目。
人工智能技术的应用范围越来越广泛，如自动驾驶、智能语音助手、人脸识别等都是人工智能技术的典型应用。
随着深度学习等技术的不断发展，人工智能的应用领域将会越来越广泛，对我们的生活和工作产生深远影响。
数字经济是指以信息技术为基础，利用数字化、网络化和智能化的手段进行生产、流通、消费和管理的经济活动。
随着互联网的普及和数字技术的飞速发展，数字经济已经成为推动经济增长和社会发展的重要引擎。
数字经济的兴起不仅改变了传统产业的商业模式，也催生了许多新兴产业和新型商业模式。
总的来说，计算机技术、生命科学、人工智能和数字经济之间存在着千丝万缕的联系和深刻的影响。
计算机技术为生命科学研究提供了强大的工具支持，人工智能技术为数字经济的发展提供了新的动力。
而数字经济的兴起也为人工智能技术的应用提供了更广阔的空间。
这些领域之间的交叉和融合，将会为人类社会的发展带来更多的机遇和挑战。
在未来的发展中，我们需要更加注重不同领域之间的合作和创新，推动科技的跨界融合，为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。
相信通过不懈的努力和创新，计算机技术、生命科学、人工智能和数字经济的发展一定会取得更加辉煌的成就。
愿这些领域的蓬勃发展能够为人类社会的未来带来更加美好的前景。
交叉学科研究中的实战案例
交叉学科研究中的实战案例交叉学科研究是当今社会的一个热门课题。
它涉及多个学科领域，比如材料科学、生物医学、计算机科学等，探索不同领域的知识如何相互作用，如何创新应用。
今天就让我们来看看交叉学科研究中的一些实战案例，探讨它们在科研领域中的重要性。
一、材料科学与生物医学的交叉材料科学和生物医学是两个看似不相关的领域，但是它们的结合却可以为医学领域带来更多的创新。
比如，近年来出现了一种用于生物医学领域的新材料——生物活性陶瓷。
这一材料可以与人体内的组织相容，可以促进组织再生、增强骨质，是人工修复骨骼和牙齿等的有效材料。
此外，还有利用纳米材料研究治疗癌症的交叉科学研究。
比如，利用铁磁性纳米颗粒包裹药物，可以将其定向输送到癌细胞处，从而减轻药物对健康组织的损伤，有效提高治疗效果。
二、计算机科学与生命科学的交叉计算机科学和生命科学也是很少有联系的两个领域，但是它们之间的结合却可以在生命科学领域带来很大的创新。
比如，利用计算机科学研究基因组。
在基因组研究领域，计算机技术可以大大提高基因测序的速度和准确度，同时也可以帮助科学家更好地理解基因组的功能及其与病理相关的分子机制。
此外，计算机科学带来的机器学习和深度学习研究也可以用于生命科学领域的各种应用，比如自动化药物筛选、蛋白质结构预测等等。
这些创新使得生命科学领域的研究更加高效和准确。
三、物理学与化学的交叉物理学和化学是两个紧密相关的学科，它们的交叉能够为应用科学领域带来很多创新。
比如，钻石是物质世界中最强的材料，而人工制造钻石又是化学和物理学的一个交叉领域。
利用化学手段制造出一定质量的碳纳米管，然后再利用物理学的压力和温度等条件，使其转变为钻石。
这种技术及其在超硬材料领域的应用已经引起了广泛的关注。
此外，光电子技术的出现则为化学和物理学交叉研究带来更多的挑战和机会。
光电子技术可以应用在物质组分与结构的分析、纳米材料的研究等方面，它的出现为交叉研究提供了新的工具。
生物信息学研究和手段
生物信息学研究和手段生物信息学是将计算机科学和生命科学相结合的一门交叉学科。
它利用计算机技术和数学方法来处理和分析生物信息，从而研究生物分子组成、结构和功能的规律性问题，并为疾病诊断、药物研发以及生物工程技术等领域提供支持。
生物信息学的应用领域非常广泛，涉及到基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个方面。
其中最为常见的研究手段包括基因注释、序列比对、构建基因网络、基因表达分析、蛋白质结构预测等。
在基因注释方面，生物信息学的研究者通过分析DNA序列，识别编码蛋白质所需的基因的位置和功能。
这个过程包括基因识别、外显子和内含子识别、启动子和转录因子识别等，可以帮助研究者更好地理解基因组的结构和功能。
在序列比对方面，生物信息学的研究者可以比较两个或多个生物序列之间的相似性和差异性。
这项工作不仅可以帮助研究者分析基因组结构和进化，还可以用于研究蛋白质序列、RNA序列等。
同时，序列比对也是基因组注释和新基因的发现的重要途径之一。
在构建基因网络方面，生物信息学的研究者则可以利用大规模基因表达的数据，将基因之间的相互作用联系在一起，呈现出不同基因甚至不同组织间的相互调控关系。
这个过程涉及到生物信息学和系统生物学的多个领域，可以帮助研究者更好地理解生物组织的调控机制。
在基因表达分析方面，生物信息学的研究者可以通过RNA测序和芯片技术获取基因表达数据，再通过生物信息学技术将其分析和解读。
这个过程需要将大量的基因表达数据和基因功能信息结合起来，以获得对表达诱导和生物过程的深入理解。
在蛋白质结构预测方面，生物信息学的研究者可以利用蛋白质序列和编码DNA序列进行预测，从而研究蛋白质的三维结构和功能。
这个过程重要性在于，对蛋白质结构的理解和研究可以帮助预测蛋白质与其他生物分子的交互作用，从而更好地理解生命科学的基础研究问题。
总而言之，生物信息学是一门基于计算机和数学技术应用于生命科学的学科，涵盖了领域非常广泛的研究内容和手段。
生物计算电脑技术与生命科学的交叉领域
生物计算电脑技术与生命科学的交叉领域生物计算电脑技术是一项蓬勃发展的交叉学科，将计算机科学与生物学相结合，旨在利用计算机的计算能力和算法分析生物学数据，深入理解生命科学中的复杂问题。
本文将探讨生物计算电脑技术与生命科学的交叉领域，揭示这个领域的重要性和未来发展前景。
一、生物计算电脑技术的背景与意义生命科学的快速发展和技术的快速进步催生了大量的生物学数据，如基因组、蛋白质组和代谢组等数据，这些海量的数据量已经超出了人类的处理能力。
生物计算电脑技术的兴起使得研究者能够高效地分析和解读这些大数据，从而更好地理解生命科学中的复杂现象。
生物计算电脑技术在生命科学的研究与应用中具有广阔的前景和深远的影响。
二、生物计算电脑技术的应用领域1. 基因组学研究生物计算电脑技术在基因组学研究中发挥着重要作用。
通过生物计算电脑技术，研究者能够对基因组中的功能基因进行筛选与分析，进而揭示基因之间的相互作用关系和调控机制。
生物计算电脑技术还可以用于研究基因组变异的模式和机制，为人类遗传疾病的研究提供理论基础。
2. 蛋白质结构预测生物计算电脑技术在蛋白质结构预测领域也发挥着重要的作用。
通过利用计算机算法对蛋白质序列进行模拟和预测，可以更加准确地推测蛋白质的三维结构，从而为药物研发和疾病治疗提供重要依据。
3. 基因调控网络分析生物计算电脑技术可用于建立和分析基因调控网络模型，揭示基因之间的复杂相互作用关系。
通过计算机模拟和分析，可以深入研究基因调控网络在生物发育、细胞增殖和病理生理过程中的作用机制，为以基因为靶点的药物设计提供指导。
4. 宏基因组学研究宏基因组学研究是生物计算电脑技术在生命科学中的重要应用领域之一。
宏基因组学研究通过对环境中的微生物进行高通量测序和分析，可以挖掘宏基因组的丰度、多样性和功能特征，为环境保护、农业和生态学研究提供重要数据支持。
三、生物计算电脑技术的发展前景生物计算电脑技术的快速发展与日新月异的生命科学领域息息相关。
计算机科学与生物
计算机科学与生物1. 引言计算机科学和生物是两个截然不同的领域，前者关注计算机系统和算法的开发和应用，后者研究生命体的结构和功能。
然而，在现代科技的推动下，这两个领域正日益融合，并产生了许多跨学科的研究方向。
本文将探讨计算机科学与生物的交叉领域以及它们在现实生活中的应用。
2. 生物信息学生物信息学是计算机科学和生物学相结合的交叉学科领域，其主要研究内容是利用计算机技术来处理和分析生物学数据。
生物信息学的发展得益于计算机技术的飞速发展，使得科学家能够处理和分析大规模的生物学数据，从而得到更多有关遗传组成、蛋白质结构和生物进化等方面的信息。
生物信息学在基因组学、蛋白质组学和药物设计等领域发挥着重要的作用。
通过对基因组和蛋白质的序列分析和比对，科学家能够揭示生命体的进化关系和遗传机制，进而研究疾病的发生和药物的研发。
3. 人工智能与生物学人工智能是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能的任务。
近年来，人工智能技术在生物学领域得到广泛应用，如基因组学、蛋白质结构预测和药物发现等。
在基因组学方面，人工智能可以帮助科学家挖掘基因组中的隐藏信息，并预测基因与疾病之间的关联。
通过深度学习算法，研究人员能够从大规模的基因组数据中发现模式和规律，为疾病的诊断和治疗提供新的思路。
在蛋白质结构预测方面，人工智能可以通过模拟和学习已知的蛋白质结构来预测未知的蛋白质结构。
这对于理解蛋白质的功能和设计新的药物具有重要意义。
4. 生物计算和生物信息处理生物计算是一种将生物学和计算机科学结合起来的新兴研究领域，其目的是设计和构建生物计算机系统。
生物计算通过利用基于生物分子的信息储存和处理来解决复杂的计算问题。
生物计算的一个典型例子就是DNA计算。
DNA是生物体中的遗传物质，具有高度并行和巨大存储容量的特点。
通过利用DNA中的碱基对序列，科学家可以设计出一种特定的DNA序列，使其在一系列的生物反应中进行信息的储存和处理。
生物信息学专业培养方案
生物信息学专业培养方案
生物信息学是将计算机科学与生命科学相结合的一个新兴交叉学科。
通过生物信息学的研究，可以更好地理解生命现象的本质和生物学基础，
并可应用于药物发现、基因组学和蛋白质学等领域。
下面是生物信息学专
业培养方案的一般概述。
1.专业课程安排：
（1）生物学基础课程：细胞生物学、遗传学、生物化学等相关课程。
（2）计算机科学基础课程：数据结构、算法、数据库等相关课程。
（3）生物信息学课程：序列分析、基因组学、系统生物学、蛋白质
学等相关课程。
（4）统计学基础课程：统计学原理、生物统计学等相关课程。
2.实践性教学：
（1）实验课程：生物实验课程、计算机程序设计实验等相关课程。
（2）综合设计：生物信息学综合设计、生物计算机模拟设计等相关
课程。
（3）实习：生物信息学相关实习，如基因功能研究实习、医学影像
分析实习等。
3.课外拓展：
（1）参加国际生物信息学、计算生物学会议，学习最新科研进展。
（2）参与校内外生物信息学与计算生物学相关研究课题，提高自身研究能力。
（3）参加生物信息学俱乐部、生物学俱乐部等社团活动，增强交际能力。
总之，生物信息学专业培养方案应全面开展生物信息学、计算生物学以及生物学与计算机科学的交叉训练，培养具备跨领域研究背景和相关技术能力的高层次生物信息学人才。
系统生物学中基因调控网络重构与模拟研究
系统生物学中基因调控网络重构与模拟研究系统生物学是一门涉及生命科学和计算科学的交叉学科，它致力于研究生物系统中各个组成部分之间的相互作用，以及这些相互作用对整个系统功能的影响。
在系统生物学研究的范畴中，基因调控网络是一个重要的研究方向。
本文将从基因调控网络的重构和模拟研究两个方面探讨系统生物学的相关内容。
基因调控网络重构是指通过实验数据获取和分析，构建生物系统中基因之间相互作用关系的过程。
对于基因调控网络的重构，研究人员一般采用两种主要的方法：实验测量和计算模拟。
实验测量方法是系统生物学中基因调控网络重构的基础。
通过利用现代生物学技术，如基因芯片和高通量测序等，可以测量和检测在不同条件下基因的表达水平。
这些实验数据可以提供基因在特定条件下的表达模式，并通过分析这些数据，构建基因调控网络。
例如，通过将同一生物在不同生长阶段或环境条件下的基因表达数据进行聚类分析，可以鉴定出具有相似调控模式的基因群，从而推断它们之间可能存在相互作用或调控关系。
计算模拟方法是基因调控网络重构的另一种常用方法。
与实验测量相比，计算模拟方法可以更好地模拟和预测基因调控网络的行为。
通过使用数学模型和计算机模拟，可以分析基因之间的相互作用关系，并预测基因表达模式的变化。
例如，通过建立动态数学模型来描述基因调控的动态过程，可以模拟基因表达水平的变化，并预测基因调控网络在不同条件下的稳定性和可行性。
基因调控网络的模拟研究是系统生物学的核心内容之一。
通过模拟基因调控网络的行为，可以更好地理解基因调控网络在不同条件下的动态变化规律，以及这些变化对生物系统功能的影响。
在基因调控网络的模拟研究中，研究人员通常使用动态数学模型来描述基因调控过程。
这些模型可以包括一组微分方程或差分方程，用于描述基因表达量随时间的变化。
通过对这些方程进行数值求解，可以模拟基因调控网络在不同条件下的动态变化过程。
此外，还可以利用网络拓扑分析方法，对基因调控网络的结构特征进行研究。
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计算机科学与生命科学交叉学科-----生物信息学摘要：本文主要阐述了生物信息学的产生、发展与未来展望，以及对生物信息学的涉及领域的应用与展望。
将具体介绍到生物信息学基础，产生，发展，详细到孟德尔的豌豆杂交试验和人类基因组测序工程的进行。
比较系统的介绍到生物信息学发展历程，将会大篇幅的涉及到生物信息学在社会各个方面的应用与发展前景。
并且详细的谈谈我对生物信息学各方面的认识与观点。
关键词:生物信息学，发展，应用，发展前景生物信息学是建立在分子生物学的基础上的，因此，要了解生物信息学，就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解。
研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始，1866年孟德尔从实验上提出了假设：基因是以生物成分存在，1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸（DNA），在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前，人们仍然认为染色体蛋白质携带基因，而DNA是一个次要的角色。
1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律，即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等，腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等。
与此同时，Wilkins与Franklin用 X射线衍射技术测定了DNA 纤维的结构。
1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构（双螺旋）。
DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋，脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对。
这个模型表明DNA具有自身互补的结构，根据碱基对原则，DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制。
他们的理论奠定了分子生物学的基础。
DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则，Kornberg于1956年从大肠杆菌（E.coli）中分离出 DNA聚合酶（DNA polymerase I），能使4种dNTP连接成DNA。
DNA的复制需要一个DNA作为模板。
Meselson与Stahl（1958）用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制。
Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律，DNA是合成RNA的模板，RNA又是合成蛋白质的模板，称之为中心法则（Central dogma），这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。
经过Nirenberg和Matthai（1963）的努力研究，编码20氨基酸的遗传密码得到了破译。
限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆（clone）奠定了基因工程的技术基础。
正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用，生物信息学的出现也就成了一种必然。
2001年2月，人类基因组工程测序的完成，使生物信息学走向了一个高潮。
由于DNA自动测序技术的快速发展，DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长，生物信息迅速地膨胀成数据的海洋。
毫无疑问，我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变，数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能，"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科。
粗略地说，该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析，更加深入地理解DNA序列，结构，演化及其与生物功能之间的关系，其研究课题涉及到分子生物学，分子演化及结构生物学，统计学及计算机科学等许多领域。
生物信息学是内涵非常丰富的学科，其核心是基因组信息学，包括基因组信息的获取，处理，存储，分配和解释。
基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序，即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计。
了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容，根据生物分子在基因调控中的作用，描述人类疾病的诊断，治疗内在规律。
它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传。
语言的根本规律"，解释生命的遗传语言。
生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分，成为生命科学研究的前沿。
生物信息学最早要追溯到孟德尔时期，通过孟德尔对豌豆的观察与计算首先接触。
简单的说生物信息学先后经历了以染色体蛋白质为生物主要遗传物质DNA为次要的到以双螺旋结构的DNA为主要遗传物质的过渡，然后有分子生物学确定RNA翻译蛋白质从而形成个体。
在后来的半保留复制、中心法则、基因工程、人力基因组测序工程等等都体现了生物信息学的发展历程，以至到现在的强大的基因库的建立，可以轻松的查找我们所需要了解的基因信息。
谈到生物信息学的发展，在这里我想谈谈我对中国生物信息学的认识。
谈到我国的生物信息学的发展就要从林华安谈起，林华安博士1987年首创 Bioinformatics 一词，1990年，以一个年仅35岁的年轻亚洲科学家，邀齐当时美国、苏联、法国、日本等各国国家基因组实验室的主任，发起世界第一届国际 Bioinformatics 学术会议。
自此开启世界各国政府预算支持以及业界投入 Bioinformatics 的研究风潮，因此被尊崇为“世界生物信息之父”，林华安连续担任该会议十年的大会主席。
事实上, 生物信息学的产生可上溯至20 世纪50 年代末期, 早期研究主要是利用数学模型和统计学方法, 借助计算机技术处理宏观生物学数据。
随后, 计算机开始应用于分子生物学研究, 其中包括建立分子生物学数据库以及蛋白质结构的计算机辅助分析与预测等。
在上述领域中, 人们已经逐步建立了理论基础和一些方法、模型与软件。
至今这些工作仍在继续发展之中。
在国内生物学还是相当空白的时候能够谈到生物信息学我感觉已经比较前卫了。
然后就是生物信息学在国内的发展，谈到国内生物信息学的发展就要说说最近中国做的比较出名的一项工程了，当然，人力基因组测序工程，随然说中国负责的测序工程只有1%，但不要小看这1％，它代表着中国科学家在这个划时代的里程碑上，已经刻上了中国人的名字，是测序人类基因组工程中的唯一的一个发展中国家，一只小鼠的肥胖基因都值上亿美元，更何况关系人类自身生老病死的基因了。
2000年4月，中国科学家宣布：在各方共同努力下，1％的测序任务宣告基本完成，其中50％达到了完成图的标准，中国科学家在世界上率先拿到了“工作框架图”。
从工作量上看，1％的数量并不算大，但却意义深远。
这向全世界证明：只要目标集中，措施有力，中国科学家有能力参与国际重大科技合作研究，跻身于国际生命科学前沿，并作出重要贡献。
作为唯一的发展中国家，中国的参与使人类基因组计划真正成为一项国际合作计划；通过参与这一国际合作，中国分享了已经历时10年的人类基因组计划积累的技术与资料，并建立了中国自己的基因组大规模测序的全套技术及科学技术队伍，为中国今后生物资源基因组研究奠定了基础。
据悉，在参与这一计划的6个国家中，中国虽然参与时间最晚，但基因组测序能力已经超过法国和德国，名列第四。
专家认为，1％测序任务的完成，必将大大促进中国生物信息学、生物功能基因组和蛋白质等生命科学前沿领域的发展，也将为中国基因资源开发利用，医药卫生、农业等生物高技术产业的发展开辟更加广阔的前景。
接下来我想谈谈生物信息学在当今社会的应用及设计到的领域。
首先是生物信息学在中西医药领域的应用，比如说黄花倒水莲，对黄花倒水莲总苷化学成分研究表明，黄花倒水莲总苷主要为皂苷类成分，并含少量癌酮类成分，采用各种柱层谱技术，从中分到10个化合物，其中包括5个癌酮。
4个三萜皂苷及1个甾体皂苷。
黄花倒水莲总营对高脂血症大鼠和家兔血脂、肝脂升高有预防作用，且均具有剂量相关性。
黄花倒水莲总苷治疗性灌胃给药可明显降低高脂血症家兔升高的血脂和肝脂，说明黄花倒水莲总苷对高脂血症家兔升高的血脂、肝脂有治疗作用。
生物信息学可以研究到分子水平，这就说明生物信息学可以在分子水平研发新药，并且可以应用到制药提纯方面。
制药工业中抗生素的生产主要采用生物发酵法，而发酵液中的产物浓度很低，发酵液中有效成分的体积分数仅占总体积的0.1%～5%，甚至更低。
其中含有大量的杂质，如菌丝体，残存可溶底物，中间代谢产物，发酵液预处理过程中加入的物质等。
这些杂质在发酵液中的浓度往往超过目的产物的百倍、千倍、甚至万倍，而且很多代谢产物的物化性能和目的产物又非常接近。
应用现代分离、纯化和浓缩工艺是提高制药工业经济效益或减少投资的重要途径，膜分离过程通常在常温下操作，无相变，耗能低，分离纯度高，产品质量好，特别适用于制药工业中的热敏性物质。
为了提高药品的收率和质量，采用先进的膜分离设备代替传统的分离技术。
实验证明，膜分离装置在CPC-Na 盐提取中的应用是成功的，取得了满意的效果。
生物在日常生活中也一样应用广泛，比如说在医院献血需要确定献血者的血型，做手术前也一样要利用生物学知识完成手术前的血型等的各项体检，防止在手术中出现意外情况；再有就是人在注射疫苗（乙肝疫苗、脑炎疫苗、狂犬病疫苗、甲肝疫苗等）是要时刻观察注射疫苗后出现的症状，比如说抗体反应，一段时间以后观察抗体情况，有效期等问题。
另外，生物信息学的发展与应用也离不开数据库的运用，它以海量生物学实验数据为基本研究对象，进行数据的获取、加工、存储、检索与分析，不可能只是人工的纸质计算与记录或者说单台电脑excel或者Access的简单记录。
这样也就出现了网络数据库，由世界各个国家共同维护、共同更新，使生物信息学更加快速的发展。
生物信息学的重要内容之一就是生物信息学数据库，1960年左右，Margaret Dayhoff 创立国际蛋白质序列数据库( PSD) 。
1982年，LosAlamos建立第一个核酸序列数据库GenBank。
现在这些数据库中的数据已经是天文数字，而且每日都在增长。
美国国家卫生研究院（NIH）下属的国立生物技术信息中心（NCBI）建立的GenBank、日本的DNA数据库（DDBJ）和欧洲生物信息研究所（EBI）的欧洲分子生物学实验室核苷酸数据库(EMBL)是目前最常用的国际核苷酸序列数据库谈到生物信息学的前景，由于现在的生物信息学还处在发展阶段，国内甚至可以说处在初级水平，与国外发达国家还有很大的差距。
谈到目前生物信息学的现状，目前的生物信息学研究基本上只是分子生物学与信息技术(尤其是与Inter n et ) 的结合体。
生物信息学研究的起点为各种已有的生物学数据, 研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示) 、利用(计算、模拟)和机器学习、各种算法的理论研究、相关软件的开发和研制等。
研究重点由一般的计算生物学逐步渗人基因组学(Genomics)和蛋白组学(Proteomios)两方面, 即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。