文档介绍：Bioinformatics*?*?Whatisbioinformatics?Whatdoyouknowaboutbioinformatics?收集、维护、传播、分析以及利用在分子生物学研究中获得的大量数据。生物信息学(bioinformatics)是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。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析,进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主要推动力来自分子生物学,生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面,所以目前生物信息学可以狭义地定义为:将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析,以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科。*?现代分子生物学的发展,特别是人基因组计划的实施,使生物学家所面对的数据不再是实验记录本上或文献上的几行简单数字,而是公共数据库中数以千兆计的记录。基因组信息是生物信息中最基本的表达形式,并且基因组信息量在生物信息量中占有极大的比重,但是,生物信息并不仅限于基因组信息,生物信息学也不等于是基因组信息学。广义的说,生物信息不仅包括基因组信息,如基因的DNA序列、染色体定位,也包括基因产物(蛋白质或RNA)的结构和功能及各生物种间的进化关系等其他信息资源。*?Whatisbioinformatics?passesallaspectsofgenomeinformationacquisition,processing,storage,distribution,analysis,,它是一个学科领域,包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。(:TheFirstFiveYearsFY1991-1995,byNIHandDOE)?*(bioinformatics)是80年代末随着人类基因组计划(Humangenomeproject)的启动而兴起的一门新的交叉学科。它涉及生物学、数学、计算机科学和工程学,依赖于计算机科学、工程学和应用数学的基础,依赖于生物实验和衍生数据的大量储存。生物信息学不只是一门为了建立、更新生物数据库及获取生物数据而联合使用多项计算机科学技术的应用性学科,也不仅仅是只限于生物信息学这一概念的理论性学科。事实上,它是一门理论概念与实践应用并重的学科。生物信息学的产生发展仅有10年左右的时间——bioinformatics这一名词在1991年左右才在文献中出现,还只是出现在电子出版物的文本中。事实上,生物信息学的存在已有30多年,只不过最初常被称为基因组信息学。*、统计学方法和计算机处理宏观生物学数据。数量分类学、数学生态。应用于分子生物学:分子生物学数据库、蛋白质结构分析与预测。人类基因组计划(humangenomeproject,HGP):1990年启动,10年时间完成草图(3x10e9个碱基对,,000多个基因进行了注释)。越来越多的微生物和其他模式生物也完成了全基因组测序工作。*:前基因组时代—生物数据库的建立、检索工具的开发、DNA和蛋白质序列分析、全局和局部的序列对位排列;基因组时代—基因寻找和识别、网络数据库系统的建立、交互界面的开发;后基因组时代—大规模基因组分析、蛋白质组分析。*,生物科学技术迅猛发展,无论从数量上还是从质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源。数据资源的急剧膨胀迫使人们寻求一种强有力的工具去组织这些数据,以利于储存、加工和进一步利用。而海量的生物学数据中必然蕴含着重要的生物学规律,这些规律将是解释生命之谜的关键,人们同样需要一种强有力的工具来协助人脑完成对这些数据的分析工作。另一方面,以数据分析、处理为本质的计算机科学技术和网络技术迅猛发展,并日益渗透到生物科学的各个领域。于是,一门崭新的、拥有巨大发展潜力的新学科——生物信息学——悄然兴起。*:早在1956年,在美国田纳西州盖特林堡(Datlinburg)召开的首次“生物学中的信息理论研讨会”上,便产生了生