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。     

生物信息学基础

本书内容简练而全面，是一本很好的生物信息学教材。本书主要特点有：（1）尽可能避开繁琐的数学公式，详细介绍了算法的技术细节，免去了读者必须具备复杂的计算背景才能理解算法的前提；（2）恰当地使用图例，使读者更容易理解书中的内容；（3）广泛参阅并综合了生物信息学各关键领域的文献，帮助读者尽快掌握生物信息学的全貌。本书不仅介绍了结构生物信息学，还涵盖了比较基因组学和功能基因组学等较新领域的内容。     

浅析离散数学在计算机科学中的应用

数字逻辑作为计算机科学的一个重要理论，在很大程度上起源于离散数学的数理逻辑中的命题与逻辑演算，其在计算机硬件设计中的应用更为突出。     

生物信息学及生物信息查询与应用

本文介绍了基因组学与蛋白质组学和生物信息学的基本内容,列举了主要核酸、蛋白质数据库及其查询软件并说明如何利用查询工具对生物信息资源进行查询和对核酸蛋白质进行分析.     

机器学习在生物信息学中的应用

机器学习具有从数据和经验中获取知识的学习能力，能用于从大量生物数据中提取知识的过程。生物信息学是一个融合多门学科的领域，包括分子生物学、计算机科学、物理化学和数学。机器学习算法已成为生物信息学中数据分析算法的主要内容。介绍了典型的机器学习方法以及它们在生物信息学中的应用。     

并行计算在生物信息学中的应用

本文给出了一种在生物信息学中计算分子静电势的加速并行算法,分别在mpich和openmp环境下对1A30蛋白质(HIV-1PROTEASE)进行了计算,最后给出了结论。     

浅谈计算机科学在教学中的应用

职业教育培养目标是：“培养具有综合职业能力，在生产、服务、技术、管理第一线的高素质劳动者及各类初级专门人才和高技能专门人才”。随科学的发展，计算机专业已成为各类职业学校的热门和主流专业。随着招生规模扩大、社会的发展出现专业课程设置、课时安排、生源来源、生源文化素质等问题。如何使计算机教学适应现代学生发展和市场需要，让学生成为技能能手和社会主义现代化建设高技能专门人才，已成一个亟待解决的问题。     

生物信息学在新基因克隆中的应用

计算机技术的日益发展 ,使生物学的研究越来越离不开计算机及网络技术。本文从数据库、数据库查询、网络搜索工具等方面分析了计算机及网络技术在基因克隆中的应用     

计算机科学中的数学教育

从计算机科学的研究对象出发,论述了数学在计算机科学的产生和发展过程中的重要性;阐述了数学教育在计算机科学专业人才培养中的地位和作用;分析了目前在计算机科学的数学教育中存在的问题;提出了计算机科学中数学教育的一些具体实施方案．     

计算机技术在生物信息学中的应用研究

生物信息学的发展很大程度上依赖于计算机技术的发展。为此,从生物信息学的理论出发,讨论了计算机技术在生物信息学中的应用状况、存在问题,强调了数据挖掘等相关计算机技术在生物信息学中引入的必要性。     

生物信息学及其在病毒研究中的应用

介绍生物信息学的原理与方法及其在病毒研究中的应用。保守序列承担着极其重要的功能，通过多重序列对齐搜寻保守序列，是生物信息学方法的基础；敏感位点是一种反映蛋白质或核酸功能的特定模式，因此，通过数量关系的优化推导敏感位点，可用于分离病毒蛋白质与核酸相互作用位点；核苷酸和氨基酸序列只有形成了三级或四级结构才能表现功能，通过同源建模预测蛋白质的高级结构，有助于疫苗的研制、抗病毒药物的筛选以及药物的分子设计。预测RNA的三级结构大多从RNA折叠入手．病毒蛋白质三级结构预测比较成功的是日本脑炎病毒包膜糖蛋白的三级结构。     

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．     

数据库技术在生物信息学中的应用

阐述了生物信息学研究中重要的数据库及其应用,并对其发展进行了展望.     

生物信息学及其在农业上的应用

随着人类基因组研究的迅猛发展造成了生物学数据的迅速膨胀,对数据搜集、管理、处理、分析、释读能力的要求迅速提升。本文概述了生物信息学的主要研究内容、国内外研究现状及其在农业领域的应用与发展研究。     

组合数学在生物信息学教学中的应用

从试验中获取的生物信息进行储存、检索和分析是生物信息学研究的基本工作,所得的生物信息往往是离散的数据,而组合数学研究的对象就是离散数据,并有成熟的理论体系和组合算法思想,因此可以利用组合算法模型,以计算机为工具研究生物信息数据。本文浅谈组合数学在生物信息学教学中应用,以及在生物信息学专业中开设的重要性。     

基因芯片中的生物信息学应用

生物信息学和基因芯片是随着后基因组时代到来而产生的两种新技术 ,两者相辅相成 ,本文探讨基因芯片的工作原理及其工作流程 ,重点说明生物信息学在基因芯片中的应用 ,特别是在信息处理方面的结合。     

机器学习方法及其在生物信息学中的应用

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研究的进展.     

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。     

PBL教学法在硕士研究生生物信息学教学中的应用

生物信息学是21世纪发展较为迅速的一门重要学科,也是多数学校硕士研究生必修课。笔者根据所在学校特点,尝试在硕士生生物信息学教学实践中引入PBL教学法,旨在提高该门课程的教学效果,并为生物信息学教学人员提供参考。