计算机科学在生物信息学中的应用

计算机科学如何更快更好地发挥其在生物信息学中的作用是我国的广大计算机研究和开发人员面临的一个重要的新课题。本文通过对计算机在生物信息学中的若干应用的现状分析与前景展望,为计算机研究人员如何寻找计算机科学在生物信息学中的切入点提供了某些启示。     

癌症和癌症治疗中的生物信息学方法

生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法，以计算机为工具对生物信息进行获取、处理、存储、分配、分析和解释的一门学科，它是生物学、医药学、计算机科学、物理学和数学等学科的有机结合。本书讲述了在癌症研究中所使用的生物信息学分析技术、方法和实验平台等，向读者展示了如何使用生物信息学方法进行癌症相关的研究，以及作为一个连接基础科学与临床应用的桥梁，生物信息学方法是如何积极地影响癌症患者的治疗的。     

生命科学领域的前沿科学:生物信息学

从生物信息学兴起的历史条件,常用的生物信息数据库,生物信息学的基本分析方法,生物信息学和计算机的关系,生物信息学的主要研究内容等方面介绍了生物信息学,阐述了生物信息学的发展前景和亟待解决的问题.     

当前人类遗传学研究方向

人类基因组测序研究已将人类遗传学带入了一个信息爆炸的新时代。人类遗传学研究中基因组学、功能基因组学、蛋白质组学和生物信息学的应用使得人们可以在一个极为广泛的范围内研究人类基因疾病。     

我国生物信息学的现状与展望

随着人类基因组计划的启动,生物信息学作为一门计算机处理生物数据的交叉学科发展起来了,本文就生物信息学的产生背景以及我国生物信息学研究的现状及存在的问题,最后阐述了我国生物信息学研究的发展战略和意义等方面予以综述。     

寄生虫生物信息学研究

介绍生物信息学的含义及寄生虫生物信息学研究概况,对如何充分利用生物信息学技术来进行寄生虫学研究作了综述.     

生物信息学现状及其在水稻基因组研究中的应用

阐述了生物信息学理论的概念和范围、国际生物信息学发展趋势与国内研究现状，探讨了生物信息学在水稻基因组研究中的应用．     

编码理论在双序列比对中的应用

序列比对是生物信息学的基础,通过序列比对获得的大量的序列信息可以用来推断基因的结构、功能和进化关系,因此序列比对方法研究已成为生物信息学领域中一个非常重要的研究课题.基于核苷酸二联体的一种编码规则,利用异或操作的结果,给出了一种上序列比对方法,该方法简单有效.     

构建系统发生树的研究方案

系统发生树的构建是生物信息学研究和进化研究的一个重要方面。一个可靠的系统发生的推断,将揭示出有关生物进化过程的顺序,有助于我们了解生物进化的历史和进化机制。     

全球招聘新闻

Bioinformatics scientists[中国台湾]Academia Sinica,Taiwan中国台湾中央研究院植物与微生物生态研究所招聘数名生物信息学科学家,从事数据挖掘、数据集成和生物信息学培训工作,级别为助理教授或副教授。要求应聘者具有生物化学或分子生物学或生物信息学领域的PhD学位,2年生物信息学研究经验,掌握最新的生物信息学分析工具、序列数据库和结构分     

生物信息数据库通用数据字典标准化研究

本文首先描述了生物信息学数据库的基本概念,详细分析了生物信息学数据库的产生背景、国内外现状,发展趋势和特点以及标准化的需求,阐述了生物信息数据库通用数据字典的一般内容、结构,功能和编制方法。并且通过对生物信息学的代表性数据库进行详细分析,提出了生物信息学数据库通用数据字典标准化研究的建议和方向。     

探究生物信息学的研究进展

在信息时代背景下,人类基因组计划的不断深入,为生物信息学的研究和探索方面迅速奠定了数据基础。并且,在对这些巨量数据进行挖掘过程中,生物信息学的研究与发展对基因组学、蛋白组学、信息科学等多个领域的发展都发挥着举足轻重的作用。基于此,该文从分析生物信息学的主要研究内容等方面出发,提出经济社会发展过程中,生物信息学的有效应用策略,以及未来发展趋势。     

生物信息学研究的军事应用前景

叙述了生物信息学的研究现状及生物信息学在未来军事领域的应用前景.指出大规模基因测序中的信息分析、新基因识别、蛋白质结构预测、"数字化基因"获取、非编码区分析、完整基因组比较、基因功能表达谱分析等都是生物信息学应用于未来军事领域的重要研究内容.     

生物信息学与数学

综述了生物信息学的研究情况,讨论了生物信息学与数学的关系,并介绍了与生物信息学有关的几个数学问题。     

机器学习技术在生物信息挖掘中的方案探讨

后基因时代,探索和解释隐藏在分子生物学数据库中的有用信息是对生物信息学研究人员的巨大挑战!为了解决分子生物学中遇到的这些难题,有效及廉价的方法是非常必要的.机器学习是一个崭新的计算机应用领域,而生物信息学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.本文分析了机器学习技术的内容,介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术,同时探索了机器学习技术对生物信息挖掘应用的途径.这些方法有助于加速生物分子结构预测、基因发现、基因组学和蛋白组学等方面的研究进展.     

我国生物信息学研究的发展策略

介绍了人类基因组计划的实施及我国在人类基因组计划中的作用;指出了我国生物信息学研究的现状及存在的问题,并从国际合作、人才培养、政策支持、产权保护、学术团体等方面着重阐述了我国生物信息学研究的发展策略。     

生物信息学

生物信息学不仅是一门新学科，更是一种重要的研究开发工具。生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。只有通过生物信息学的计算处理，人们才能从众多分散的生物学观测数据中获得对生命运行机制的系统理解。生物信息学几乎是今后所有生物(医药)研究开发所必需的工具。只有根据生物信息学对大量数据资料进行分析后，人们才能选择该领域正确的研发方向。     

生命科学领域的前沿科学：生物信息学

从生物信息学兴起的历史条件，常用的生物信息数据库，生物信息学的基本分析方法，生物信息学和计算机的关系，生物信息学的主要研究内容等方面介绍了生物信息学，阐述了生物信息学的发展前景和亟待解决的问题。     

山东生物信息学技术发展的竞争态势及对应措施研究

在当前国际国内生物信息学激烈竞争、加速发展的宏观背景下,该文通过对山东生物信息发展实际情况的分析,研究了山东发展生物信息学的总体战略思路,选择技术切入点和发展重点,探讨可供操作的发展模式。该研究将为新世纪生物信息学发展的竞争态势下山东省的应对措施提供科学依据及相关政策建议。     

生物信息学的现状和前景

生物信息学是当前生物学领域的研究热点,预计在未来的若干年它将变得越来越重要、越来越引起人们的重视,无论是我国还是西方发达国家从事生物信息学工作的专业人才极为短缺,为此了解生物信息学的现状和前景是十分有意的。