生物信息学对计算机科学发展的机遇与挑战_何红波
生物信息学的新挑战和前景
生物信息学的新挑战和前景生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和数学等多个学科交叉的学科，其目的是应用计算机技术和数据处理方法来分析和理解生物学数据，解决生物学中的基础科学问题和应用问题。
随着科技的发展和数据量的急剧增加，生物信息学也面临着许多新的挑战和机遇。
首先，数据规模急剧增加，如何处理大规模生物学数据成为了亟待解决的问题。
随着基因测序和其他生物学实验技术的发展，我们已经能够获得越来越多的生物学数据。
例如，人类基因组计划已经测序了数百万个人类基因组，而最新的单次测序能够产生数百万到数十亿条DNA序列。
这些数据的处理和分析需要强大的计算能力和高效的算法，以便从复杂的数百亿条DNA序列中找到有用的信息。
因此，开发出新的算法和工具来处理大规模生物数据的能力是生物信息学发展的一个重要方向。
其次，生物学是一个复杂的系统，需要从多个方面进行分析和理解，因此，生物信息学需要结合多种不同的数据来源来进行分析。
这包括遗传数据、表型数据、基因表达数据、多组学数据和环境数据等。
如何整合这些数据，评估它们的可靠性和相关性，是生物信息学在未来需要解决的重要问题之一。
第三，基因组编辑技术的发展使得我们可以通过编辑或修饰基因组来改进植物、动物和人类的生理特征。
这些技术包括CRISPR-Cas9、TALENs和ZFNs等。
然而，这些技术也带来了许多伦理、道德和安全方面的问题，例如基因删减和基因插入可能导致未知的副作用和风险。
生物信息学需要与其他材料学科合作来研究这些技术的安全性和可行性，以确保它们的应用是安全和有益的。
最后，因为生物信息学的发展在许多应用中有潜在的增长机会，因此生物信息学领域的研究和服务市场正在快速增长和发展。
这个领域的发展趋势涉及了医疗、农业、食品安全和环境监测等多个领域。
例如，基于基因组和表型数据的个性化医疗越来越受到关注，包括预测疾病风险、精确诊断和个性化治疗等。
总之，生物信息学是一个蓬勃发展的领域，它的重要性越来越受到人们的认识。
生物信息学对计算机科学发展的机遇与挑战_何红波
有的机遇与挑战。
1 数据库技术与海量存储技术
生物信息数据库具有数据结构复杂、数据量增 长迅速等特点。很多数据库涉及非结构化的数据, 如 PDB 中的蛋白质三级结构等[ 6] , 传统的关系数据 库已不能适应其发展, 因此必须要采用面向对象的 数据库技术来处理复杂结构的生物数据。生物信息 数据库具有种类繁多的特点, 目前各种生物信息数 据库有 500 多 种, 分布 在全 球各 个数 据库 服务 器 中[ 7] 。这些数据库的结构各异, 这使很多从事生物 学研究的人一筹莫展, 有必要采用分布式数据库技 术对这些数据库进行集成与整合。另外, 生物数据
DNA 计算解决问题的基本思想: 利用 DNA 特殊 的双螺旋结构 和碱基互补配 对原则对问题 进行编
码, 运算对象映射成 DNA 分子链, 在 DNA 溶液的试 管里, 在生物酶的作用下, 生成各种数据池, 然后按 照一定的规则将原始问题的数据运算高度并行地映 射成 DNA 分子链的可控的生化过程。最后, 利用分 子生物技术如聚合酶链反应 PCR、聚合重叠放大技 术 PoA、超声波降解、亲和层析、克隆、诱变、分子纯 化、电泳、磁珠分离等, 破获运算结果。虽然 DNA 计 算机目前还只能解决一些极其简单的问题实例, 并 且存在许多不足和障碍( 如可靠性、灵活性、运输和 逻辑等方面) , 但它在特定的复杂问题或领域, 已显 示出极大的潜力, 这一新领域的巨大潜力值得重视 和培育。DNA 计算机的研究必将对传统的计算机体 系结构与并行计算的研究产生推动作用。
目前机 器学习方法包括: 神经网 络法、决 策树 法、基于事例学习法、符号性知识优化法及基于逻辑 的归纳学习法[ 10] 。但现在的 问题是从蛋白质 一级 结构序列预测蛋白质二级结构和三级结构的准确率 较低[ 7] , 统计学习理论[ 2] 和支持向量机[ 11, 12] 技术在 这方面有广阔的应用前景。
生物信息学发展趋势与挑战
生物信息学发展趋势与挑战随着科技的不断发展和进步，生物信息学的应用越来越广泛。
生物信息学是一个跨学科的领域，它结合了计算机科学、生物学、数学和工程学的知识，运用计算机技术、数据处理和分析技术，研究生命科学中各种生物分子的结构、功能和相互作用。
随着生物信息学技术的发展，生物医药在治疗和诊断上受益良多。
金融分析公司CB Insights表示，生物信息技术是世界上最有前途的技术之一。
据预测，到2025年，全球生物信息技术市场将达到1000亿美元。
然而，生物信息学的发展也面临一些挑战。
本文将分析生物信息学发展趋势和挑战，并提出相应的解决方案。
一、发展趋势1.更大规模数据的处理与分析大数据时代带来了更多的数据和机会，但同时也提出了更多挑战。
在生物信息学领域，随着“人类基因组计划”的结束，大量的基因数据被获取，开启了人类的基因学时代。
然而，随着技术的发展，数据已经从“大规模”到“超大规模”。
因此，生物信息学科学家需要将粗略数据转化为高质量数据，并对所处理数据进行分析，以揭示其中的模式、关联和趋势。
2.生物信息学与云计算的融合云计算是目前最受欢迎的互联网技术之一。
大多数生物信息学家可能是采用一些较小规模的服务器来处理数据和运行应用程序。
这样做不但有一定的风险，而且难以获得良好的性能。
云计算提供了更多的灵活性和资源可扩展性，虚拟化技术也可以使计算资源最大化。
因此，将生物信息学和云计算相结合，可以提供大规模数据的处理、分析和存储。
3.人工智能和机器学习的应用人工智能是目前计算机科学领域最热门的技术之一。
机器学习是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机系统不断从数据中学习和自我改进。
这种自动化学习的特点，可以用来解决分析生物信息学数据中的模式和趋势的问题。
在过去的几年中，更多的研究和应用程序已经使机器学习成为解决生物信息学难题的强有力工具。
4.生物信息学解决方案的探索生物信息学需要一个集成的综合方案，为生命科学的整个研究流程提供支持。
生物信息学与计算机科学相结合的研究发展趋势
生物信息学与计算机科学相结合的研究发展趋势近年来，生物信息学与计算机科学之间的结合逐渐受到了更多的研究关注。
生物信息学作为一种新兴的学科，涉及到了多个学科领域，其中就包括计算机科学。
生物信息学与计算机科学相结合，既可以为生命科学的研究提供更多的思路和方法，也可以为计算机科学的发展提供更多的应用场景和方向。
本文将从生物信息学的基本概念、计算机科学在生物信息学研究中的应用、生物信息学与计算机科学相结合的发展趋势等几个方面来探讨这个主题。
一、生物信息学的基本概念生物信息学是一门综合性的学科，其研究内容包括生物信息的获取、处理、存储和分析等方面。
生物信息的获取主要通过对生物实验数据的采集和处理来完成；生物信息的处理和存储则利用生物信息学的相关技术和方法，将生物信息转化为计算机可识别和处理的数据格式；最后生物信息的分析是基于处理和存储的数据，通过生物信息学的算法和工具对这些数据进行分析，以实现对生命科学问题的研究。
因此，生物信息学主要包括生物实验、实验数据的处理和转化、生物信息学算法和工具的设计和应用等内容。
二、计算机科学在生物信息学研究中的应用计算机科学在生物信息学研究中的应用主要涉及到以下几个方面：1. 数据处理技术生物信息的处理和存储离不开计算机技术，因此计算机的数据处理能力对于生物实验数据的处理和转化非常关键。
早期的生物信息学主要通过手工绘图等方式处理和表示生物信息数据，但是这种方式存在处理效率低、数据量有限等问题。
随着计算机技术的不断发展，生物信息学开始使用计算机技术处理和分析生物数据。
如通过使用计算机程序将实验数据自动化的转化为数字形式，然后通过数据库技术将数据存储到计算机中，以便后续的复杂分析和处理。
2. 生物信息学算法和工具的研究生物信息学的研究需要使用到多种算法和工具。
这些算法和工具的设计和研究离不开计算机科学技术的支持，例如基于计算机视觉的生物图像分析、计算机模拟技术在生物学中的应用等。
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。
生物大数据技术在生物信息学研究中的优势与挑战
生物大数据技术在生物信息学研究中的优势与挑战生物信息学研究是一门交叉学科，旨在研究生物学中大量产生的数据，并利用计算机和统计学方法来揭示生命科学中的规律和结构。
随着科技的快速发展，生物学研究中产生的数据量呈指数级增长，给传统的数据分析方法带来了巨大的挑战。
在这个背景下，生物大数据技术的出现无疑为生物信息学研究提供了更强大的工具和方法，极大地推动了生物学的发展。
本文将探讨生物大数据技术在生物信息学研究中的优势与挑战。
首先，生物大数据技术在生物信息学研究中具有独特的优势。
生物学研究中产生的数据种类多样，包括基因组测序数据、蛋白质互作网络数据、代谢组学数据等。
这些数据的规模庞大，传统的数据处理方法往往难以胜任。
而生物大数据技术通过利用分布式计算、海量存储等技术，能够高效处理大规模的数据。
同时，生物大数据技术还能够将不同数据源的数据进行整合和分析，为研究者提供全面的信息。
这种全面综合的数据分析能力是传统方法所不具备的，为生物学研究提供了更多的机会和可能性。
其次，生物大数据技术还可以帮助研究者从生物信息中挖掘出更多的知识。
生物大数据技术通过应用机器学习、人工智能等方法，能够从大规模的生物数据中找到隐藏的模式和规律。
例如，通过对基因组测序数据的分析，可以预测患病风险和药物反应等个体特征。
这种个性化的医学方法，为生物医学研究提供了更多的可能性，也为个体化治疗和精准医学的发展奠定了基础。
此外，生物大数据技术还可以促进生物学研究的跨领域合作。
生物大数据的分析需要涉及计算机科学、统计学、数学等学科的知识。
各个领域的专家可以共同合作，从不同角度对生物数据进行分析，相互交流和借鉴经验和方法，从而推动整个生物学研究的进展。
这种跨领域合作的方式，有助于加速科技的创新和发展。
然而，生物大数据技术在应用过程中也面临一些挑战和问题。
首先，数据的质量和准确性是生物大数据分析的重要问题。
生物学研究中产生的数据多样性和复杂性，使得数据的准确性和一致性难以保证。
生物信息学中的分布式计算
据资源和计算资源。生物信息学要求实现大规模的 资源共享 ， 相互供应和使用资源。这种新型 的资源
共享关系往往是对等的 ， 协作双方都既是资源供应
是一个计算密集的科学领域。诸如 Ｄ Ａ序列拼装 ， Ｎ ＤＡ Ｎ 物理作图， 基因预测 ， 位点识别 ， Ｎ Ｄ Ａ和蛋白质 序列比对， 白质结构预测 ， 系发生学分析等等， 蛋 种
Ｋｅ ｏ ｄ ： ｉｉｆ ｒ ｆ ｓ ｄ ｓ ｉｕｅ ｏ ｕ ｎ ； ｄ Ｐ Ｐ ａ ｅ ｔ ｙ Ｗ ｒ ｓ Ｂ ｏｎ ｏｍａ ｃ ； ｉｔ ｂ ｔｄ ｃ ｍｐ ｔ ｇ ｇｉ ； ２ ； ｇ ｎ ｉ ｒ ｉ
１ 生物信息学面临 的挑 战
目前 ， 伴随着基 因组研究为代表 的生命科学 的
维普资讯
生 物信 息 学
Ｃ ｉ ｕ ａ ｏ Ｂｏ ｆｍ ｔｓ ｈ ａ ｏｒ ｌ ｆ ｉｎ ｒａｃ ｎ Ｊ ｎ ｉｏ ｉ
专 论 与 综 述
生物信息学 中的分布式计算
李斌 李义兵 ， ， 何红波
（． １中南大学信息科学 与工程学院， 长沙 ４０８ ；． １０３２中南大学 物理学 院， 长沙 ４０８） １ ３ ０
（） １巨大的数据量和计算量 以 Ｄ Ａ碱基数为 Ｎ
（） ３对等的资源共享 生物信息学所服务的生 命科学研究项 目 往往规模大， 应用软件种类多， 遍布
全球的数据库所有权属于许多不 同机构。在这种情
况下 ， 一个机构甚至一个国家很难单独拥有所有数
例， 其增长速度呈指数性增长， 大约每 ６ 个月就会增 长一倍 ， 这一增长速度只有计算机 的存储和运算能
Ⅱ ｓ ｏｌ ａｄｒ ｅｒｈｐ ｊ ｓ ｈｔ ｎ，ｔ ｓ ｎ ｓａ ｒ￣ ａ眦 ｏ ｅ ｃ ｏ ｔ
生物信息学的挑战和机遇
生物信息学的挑战和机遇随着现代科技的发展，生物信息学正在成为越来越重要的研究领域。
生物信息学的研究对象包括基因、蛋白质、代谢物等，其主要研究目的是深入了解生物体内各种分子的功能、相互作用以及生物过程的发生与演化规律等。
然而在研究生物信息学的过程中，我们也会面临一些挑战，同时也会有许多机遇。
一、海量数据的处理生物信息学需要分析的数据量越来越大，由此带来了巨大的挑战。
例如基因组学、转录组学和蛋白质组学的数据量都已经达到了TB级别，如何高效地处理这些数据成为了生物信息学领域的一个难题，需要高效的算法和技术来处理这些数据。
与此同时，随着数据分析的方法和技术的不断进步，我们能够更好地理解各个细胞内外的信息交流和解释数据意义，从而深入理解生命的本质。
这些巨量数据的收集和处理给生物信息学带来了无限的机遇，这些数据无疑会促进生命科学的研发和进步。
二、“垃圾指数”的问题在生物信息学领域，数据的质量问题一直是困扰研究人员的问题。
因为实验发生了问题、测量仪器出现了问题等原因，使得数据质量可信性产生了很大的波动。
为了解决这个问题，需要在处理数据的时候给予特别的关注，检测数据的质量和在研究过程中排除不可靠的数据。
这个问题的解决会让研究人员更好地理解数据的重要性，而同样也会有大量的机遇。
如果我们得到的数据质量能够得到提高，那么通过对数据的分析和解释，我们能够研究出更多的生物现象, 进而深入探究这些现象的本质。
三、跨学科协作生物信息学覆盖了生物学、计算机科学、统计学、物理学等多个学科的知识，因此需要涉及不同领域专家的跨学科协作。
跨学科协作不仅需要高度的领域知识储备，更需要各自领域人才的思维模式和沟通方式的融合，相互协作才能成为各自学科内的成功人才，从而为生物信息学的研究做出更大的贡献。
这样的协作也为我们创造了机遇，人们在交流过程中，已经意识到跨学科交流对研究支持的重要性。
这种交流不仅仅有助于发现重要的问题，也很可能会导致合作推动出更多的新的想法，进而得到更好的系统解释和分析结果。
生物信息学的应用和挑战
生物信息学的应用和挑战一、引言生物信息学是结合生物学、计算机科学和统计学等多个领域的交叉学科，是一种揭示生命科学的数据特征、探究复杂生物系统和解决生物信息管理和分析问题的方法和技术。
随着科技的不断发展，生物信息学已经成为生物学研究中不可或缺的手段之一，已经广泛应用于基因组学、蛋白质组学、代谢组学、系统生物学和医学等方面。
本文将从生物信息学的应用和挑战两个方面进行探讨，以便更好地了解生物信息学及其最新发展。
二、生物信息学的应用在基因组学领域，生物信息学扮演了重要角色。
自 2001 年完成人类基因组计划以来，进一步解析基因组信息一直是各大研究机构多年来专注的一个方向。
基因组学研究的一个重点是研究基因的表达模式和基因之间的相互作用。
为了发现与某种疾病或特定表型相关的基因，研究人员必须在完整的基因组序列中筛选出相关的基因。
这个任务对人类来说非常困难，但是基因组测序和生物信息学技术使这项任务变得容易和可行。
蛋白质组学是生物信息学的另一个热点领域。
通过大规模研究蛋白质系统，生物信息学为理解蛋白质结构与功能之间的关系、蛋白质相互作用、信号传递和调控等过程提供了新方法和手段。
生物信息学的技术不仅使蛋白质组学实验变得更快、更准确，而且在疾病的研究和治疗方面也发挥着越来越重要的作用。
在代谢组学领域，生物信息学帮助研究人员升级数据和信息的分析方法和工具，更好地将生物计量学、化学和分子生物学联系起来总结代谢通路和分子机制。
因此，生物信息学在揭示细胞代谢的整体性质、确定代谢组内各个分子相互作用关系的研究中也如火如荼。
同时，生物信息学还在医学研究、疾病诊断和治疗、新药研究等方面得到广泛应用。
现有的一些药物中的分子基团及其机制往往是结合分子模拟和分子动力学仿真在计算机内完成的。
药物研发都离不开生物信息学技术的支持，能够利用大规模的研究来提高药物的研发效率和成功率。
三、生物信息学的挑战尽管生物信息学技术在解析和利用生物信息方面具有广泛的应用和前景，但在技术和理论方面仍然存在一些挑战。
生物信息学研究的发展趋势和挑战
生物信息学研究的发展趋势和挑战生物信息学是以计算机技术和信息学为基础，应用于生物学的交叉学科，其目的是从基因信息、蛋白质信息、代谢组学等高通量数据中，挖掘出有意义的生物信息。
在过去十年中，生物信息学领域取得了巨大的进步，对于生命科学、医学和生物技术的发展起到了至关重要的作用。
但是，随着科技的不断发展，生物信息学也面临着许多挑战和发展趋势。
一、发展趋势1. 多组学融合当前，生物领域内获得高通量数据的技术已有许多种，如转录组学、蛋白质组学、代谢组学和表观遗传组学等。
这些技术一般单独分析，只能获得其特定的信息和特性。
而多组学融合则是将不同组学的信息整合到一起，可以更全面地了解生物及其环境的整体状况。
此外，多组学研究还可以发现不同组学之间的关联性，为生物信息学提供更细致的分析。
2. 单细胞测序在过去的几年中，单细胞测序成为了生物领域中的热点技术。
传统的生物组学研究主要关注的是大规模的细胞群体，不同细胞之间的差异很难被发现。
而单细胞测序技术可以对一个单一的细胞进行全基因组测序，解决了以往无法得到的细胞间差异问题。
因此，单细胞测序技术可以应用于个性化医疗和药物研究等方面，将是生物信息学未来的发展方向。
3. 人工智能人工智能（AI）是当前各大领域都在积极推广发展的技术之一，而在生物信息学中，AI的发展将有望实现自动化处理高通量数据、模型预测等方面的工作。
通过AI技术，可以更加高效地发现生物基础科学中的关键问题，并为细胞学、病毒学、免疫学等各学科的研究提供支持。
二、挑战1.数据处理目前，生物信息学领域存储的高通量数据正在快速增长，大量的数据引发了数据分析与处理的难题。
比如，高通量测序技术可以产生各种“噪音”和漏洞，这就需要对数据进行清洗和预处理，以保证分析结果的准确性。
此外，这些大量的数据本身的存储、传输和共享也成为了生物信息学中不容忽视的挑战。
2. 数据可重复性科学研究中最为重要的要素之一是数据的可重复性。
在生物信息学领域，大量的高通量数据分析结果缺乏可重复性并可能产生错误的数据。
生物信息学在信息科学中的发展与应用
生物信息学在信息科学中的发展与应用引言近年来，生物信息学作为一门交叉学科，逐渐在信息科学领域中崭露头角。
生物信息学借助计算机科学和统计学等技术手段，研究生物学中的大数据，旨在揭示生物系统的组成和功能，以及生物之间的相互作用。
本文将探讨生物信息学在信息科学中的发展历程、重要应用领域以及前景展望。
生物信息学的发展历程生物信息学可以追溯到20世纪50年代的DNA的发现，亦可以看作是在当时计算机科学的快速发展下，人们对生物学的兴趣日益浓厚的产物。
随着计算机硬件和软件的飞速发展，生物信息学取得了长足的发展。
上世纪90年代，人类基因组计划的成功完成，为生物信息学的进一步发展提供了强大的支撑。
此后，高通量测序技术的快速发展和成本的不断降低，更使得生物信息学日臻成熟。
生物信息学的重要应用领域1. 基因组学基因组学是生物信息学的核心领域之一，它致力于理解基因组的组成和功能。
生物信息学与基因组学的结合，可以帮助科学家研究基因组中的基因、蛋白质和其他遗传物质之间的相互作用，从而理解它们对生物体生理、病理过程的影响。
此外，基因组学还可以加速新药的开发和生物工程的发展，为疾病的诊断和治疗提供新的思路与方法。
2. 蛋白质组学蛋白质组学研究蛋白质的组成、结构与功能，是生物信息学的又一重要应用领域。
通过基因组学的研究，科学家可以获取到大量的蛋白质编码基因序列，生物信息学则负责对这些序列进行处理和分析。
蛋白质质谱学、蛋白质结构预测等技术成果，都是基于生物信息学的方法和算法。
蛋白质组学不仅可以帮助我们了解细胞内各种蛋白质的功能和相互作用，也有助于研究蛋白质在疾病发生和发展中的作用机制。
3. 转录组学转录组学研究所有在特定时段和特定环境条件下的所有转录RNA（mRNA）分子的表达情况。
通过测量转录组中mRNA的水平和分布，我们可以了解不同细胞类型和组织之间的差异以及它们在不同条件下的响应。
生物信息学在转录组学中的应用，可以帮助科学家解析大规模转录组数据，从而推断出不同基因的表达模式，并发现新的基因调控机制。
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。
生物信息学在临床应用中的挑战与机遇探讨
生物信息学在临床应用中的挑战与机遇探讨哎呀，说起生物信息学在临床应用这块，那可真是有好多值得说道说道的地方。
先来说说挑战吧！这生物信息学，就像是一个超级复杂的拼图游戏，数据多得让人眼花缭乱。
比如说，在医院里收集患者的基因数据，那可不是一件容易的事儿。
我就碰到过这么个情况，有一次在一家大医院，医生们想要对一批癌症患者进行基因测序，以便找到更精准的治疗方案。
可是，这数据的采集过程就出了岔子。
有的患者不太理解为啥要做这个，心里犯嘀咕，不太配合；还有的设备出了点小故障，导致数据采集不完整。
这可把医生们急坏了，因为数据不准确或者不完整，后续的分析就没法进行，治疗方案也就难以制定得恰到好处。
再说这数据分析，那也是个大难题。
海量的数据涌过来，就像洪水一样，要从里面找出有用的信息，简直比大海捞针还难。
而且，不同的数据源格式还不一样，整合起来那叫一个头疼。
就好比你有一堆拼图块，形状各异，颜色不同，要把它们拼成一幅完整的图，真不是一件轻松的事儿。
还有啊，生物信息学的技术更新换代太快了，临床医生们要跟上这个节奏，得不停地学习。
我认识的一位老医生，本来临床经验特别丰富，可面对新的生物信息学技术，也有点力不从心。
他常常感叹：“这新知识学得我头发都快白了！”不过，别光看到挑战，机遇也是大大的！比如说，通过生物信息学，我们能够更早地发现疾病的迹象。
想象一下，就像有个超级侦探，能在疾病刚露出一点点小苗头的时候就把它揪出来。
有个真实的例子，一个年轻人去做体检，常规检查都没啥问题，但通过生物信息学对他的基因数据进行分析，发现他有患某种罕见遗传病的风险。
提前知道了这个，医生就能给他制定个性化的预防方案，避免疾病真的发作。
而且，生物信息学还能让药物研发变得更高效。
以前研发一种新药，就像在黑暗中摸索，不知道走的路对不对。
现在呢，通过分析大量的数据，能更准确地找到药物的靶点，大大提高研发的成功率。
比如说，有一种治疗糖尿病的新药，就是在生物信息学的帮助下，更快地通过了临床试验，让患者更早地用上了有效的药物。
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。
生物信息学的发展与挑战
生物信息学的发展与挑战生物信息学是一门交叉性的学科，它综合了计算机科学、数学、物理学、化学和生物学等多个学科的知识和技术，在生物信息分析和处理中发挥着至关重要的作用。
随着高通量技术和生物信息学的飞速发展，生物信息学的应用范围越来越广泛，但也面临着很多挑战。
一、生物信息学的发展历程生物信息学的发展可以追溯到20世纪50年代初期，当时生物学家开始利用计算机分析生物分子结构的数据。
1960年代，DNA测序技术的发明使生物信息学得以快速发展。
此后，随着人类基因组计划（Human Genome Project）的启动，高通量测序技术的发展，生物信息学得到了大力推进。
今天，生物信息学已经成为生物学、医学和药物研发等多个领域不可或缺的工具。
二、生物信息学的应用领域1. 基因组学和遗传学生物信息学技术可应用于基因识别、基因相互作用和基因序列分析等多个方面。
它能够帮助人们了解基因的功能、结构和进化规律，并加深对基因变异与人类疾病之间关系的认识。
2. 蛋白质组学生物信息学在蛋白质组学方面也扮演着至关重要的角色。
它可用于蛋白质结构预测、蛋白质结构-功能关系研究和蛋白质组学数据挖掘等方面，有助于发现新蛋白质、研究蛋白质功能及互动关系，并加深对蛋白质结构与生物功能的认识。
3. 医疗保健领域生物信息学在疾病诊断、预防和治疗等多个领域发挥着重要作用。
例如，生物信息学技术可用于肿瘤基因组学研究、药物研发和精准医学，有助于提高医疗保健水平。
三、生物信息学面临的挑战1. 数据分析和存储随着高通量技术的不断进步，生物信息学所生成的数据越来越多，数据的处理、分析和存储已经成为一个巨大的挑战。
生物信息学家需要设计算法来快速处理巨量数据、开发高效的数据库和数据仓库，以便数据快速共享和使用。
2. 数据质量和标准化生物信息学的发展需要高质量、标准化的数据作为支撑。
但由于数据来源的不同和实验条件的差异，生物信息数据的质量和标准ization仍然存在很大的问题。
医学生物信息学的机会和挑战
医学生物信息学的机会和挑战医学生物信息学是一门交叉学科，结合了医学和计算机科学的知识，用于解析大规模的生物信息数据，从而推动医学的发展和进步。
它应用于基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域，成为计算生物学研究的重要组成部分。
如今医学生物信息学领域有着广阔的机会和挑战，值得我们深入了解和探讨。
一、机会1. 基因组学的进步随着高通量测序技术的发展，我们可以获得更多的基因组信息，这为基因组学的研究提供了极大的帮助。
同时，通过对基因组数据的分析和解读，我们可以准确诊断和治疗许多疾病，促进个体化医疗的发展。
医学生物信息学在基因组学领域的应用具有广阔的前景。
2. 多组学数据的整合蛋白质组、代谢组等多组学数据的整合，可以提高我们对生物系统的理解。
通过不同组学数据的相互印证，我们可以获得更加全面、科学的认识。
同时，通过对生物系统的研究和分析，我们可以更好地了解疾病的发病机制，更加精准地进行治疗。
3. 人工智能的发展随着人工智能技术的发展，我们可以更快地进行大规模的数据挖掘和分析。
医学生物信息学依赖于精确的数据分析，因此人工智能技术的发展为其提供了更多可能性。
通过AI技术，我们可以更加准确地预测疾病的风险，更好地进行诊断和治疗。
二、挑战1. 数据处理的难度医学生物信息学数据包含许多未知信息，导致数据处理的难度较大。
此外，由于某些数据的运用和解读必须在合适的时机，因此对信息的时间和空间的“密集性”提出了更高的要求。
2. 数据共享的问题数据共享是加速大数据分析和入门的关键因素。
然而，数据共享可能会使得数据丢失或者不可准确处理，而且在涉及患者隐私信息时还是面临很大的挑战，这是学术、法律和伦理方面的难题。
3. 专业人才缺乏医学生物信息学是一门交叉学科，需要有来自不同领域的专业人才。
然而，如今缺乏全面、多学科的人才，这制约了医学生物信息学的发展。
此外，这个领域也需要开展教育和培训工作，以拓展更多的人才加入进来。
结语：医学生物信息学是一个广阔的领域，有着许多机会和挑战。
数字生物信息学数字在生物科技中的革新和挑战
数字生物信息学数字在生物科技中的革新和挑战数字生物信息学是生物科技领域中的一项创新技术，通过运用大数据、人工智能和计算机模拟等方法，对生物学领域的研究进行数字化处理和分析，以解决生物科技发展中的问题和挑战。
数字生物信息学的出现为生物科技带来了革新和挑战，下面从不同角度来分析。
一、数字生物信息学在生物科技中的革新1. 数据处理能力的提升数字生物信息学可以快速处理大量的生物数据，准确分析生物信息，从而揭示更多的生物学规律。
以前，生物学家在研究中需要花费大量的时间和精力进行实验和观察，而现在，通过数字生物信息学，可以将这些数据进行高效的分析和处理，极大地加快了生物科技的研究速度。
2. 生物相互作用的预测和模拟数字生物信息学可以通过计算模拟，预测生物分子之间的相互作用，从而帮助科学家提前了解生物体内发生的变化。
通过模拟和预测，可以更好地设计药物，优化农业生产，提高生物科技的效率和质量。
3. 研究方法的创新数字生物信息学的应用使得研究方法得到了革新。
传统的实验方法需要耗费大量的时间和资源，而数字化的研究方法能够更加高效地进行实验，降低成本，减少风险。
例如，在生物医药领域，数字生物信息学可以通过计算模拟，预测药物的活性和毒性，为新药的研发提供重要的指导和参考。
二、数字生物信息学在生物科技中的挑战1. 数据质量和隐私保护数字生物信息学需要依赖大量的数据，而这些数据的质量、准确性和安全性对于数字生物信息学的应用起着关键作用。
数据中的误差、干扰以及数据隐私的泄露等问题都需要得到妥善解决。
因此，加强对数据质量的控制和数据隐私的保护是数字生物信息学发展中亟待解决的难题。
2. 数据分析和模拟的准确性数字生物信息学的应用离不开准确的数据分析和可靠的模拟结果。
然而，在实际应用中，由于数据量的庞大和生物系统的复杂性，存在着数据分析和模拟结果的不确定性。
因此，提高数据分析和模拟的准确性是数字生物信息学面临的一大挑战。
3. 跨学科合作和人才培养数字生物信息学需要各学科领域的专家进行跨学科合作，才能更好地发挥其优势。
人类生命科学中的生物信息学挑战与机遇
人类生命科学中的生物信息学挑战与机遇近年来，生物信息学快速成为了生命科学领域中最为热门的研究领域之一。
它负责处理、分析和解释生物学数据，并提供有关基因组、蛋白质组、代谢组和表观遗传组等信息的详尽说明。
我们在这篇文章中将探讨生物信息学如何在人类生命科学中给我们带来了挑战和机遇。
1. 生物信息学的挑战随着生物信息学的发展，研究者们也面临越来越多的挑战。
其中最大的挑战之一是处理所涉及数据的规模。
随着生物信息学领域中越来越多的数据被收集和存储，大数据分析也成为了一个非常重要的领域。
那么如何更有效地存储和管理数据呢？这需要生物信息学研究者面对的第一个挑战：处理庞大、复杂和多源的生物数据。
为了解决这个问题，生物信息学家们需要研究更高效的算法策略，并优化算法的设计和实现。
另外，高通量技术的快速发展也带来了研究领域内的技术挑战。
虽然高通量技术可以产生更多的数据，但很少有研究人员可以分析和解释这些数据。
这就需要生物信息学家们研究更高效、更可靠和固定的算法来处理这些数据。
2. 生物信息学的机遇随着技术的革新，生物信息学在人类生命科学中也带来了很多机遇，包括个性化医疗、药物开发、遗传学等领域。
其中个性化医疗是最受关注的之一。
通过制定更具体、更定制化的疾病治疗计划，个性化医疗技术可以让医生更好地理解病人的病情和治疗进程。
生物信息学技术的发展可以提供更准确的病理学异质性分类，遗传风险预测，药物剂量个性化推荐等技术，并在预测疾病发病率和预示疾病的迁移性方面具有很强的发掘价值。
此外，药物开发也是生物信息学的另一个机遇领域。
作为一个快速复杂化的研究领域，药物开发总是面临很大的风险和挑战。
此时，生物信息学技术将帮助科学家在研发和标记新药物时作出更稳定的决策，并预测药理学/毒性学，多药物合成等等方面的影响。
在许多生物信息学研究领域中，人工智能和机器学习都是热门话题。
例如，基于深度学习的模型在识别基因区域、蛋白质结构预测等生物信息学应用中大放异彩。
生物信息学的挑战与机遇
生物信息学的挑战与机遇随着科技的不断发展，越来越多的领域开始涉足到生物信息学中。
生物信息学是指运用计算机科学和数学等方法对生物学信息进行整合、存储、分析和应用的学科。
生物信息学的挑战和机遇一直备受关注。
一、生物信息学面临的挑战1.数据处理的难度目前，海量的生物数据被积累起来，其中包括了DNA序列、蛋白质结构、基因表达、蛋白质互作、代谢通路等等。
这些数据规模庞大、种类繁多，如何进行高效的数据存储、处理和分析，是生物信息学领域面临的巨大挑战。
2.数据质量的保证随着数据量的不断增加，保证数据质量也变得愈加重要。
对于大规模的数据，如何保证其准确性、一致性和时效性，是生物信息学领域的一个难题。
3.算法和模型的不断优化在生物信息学领域，算法和模型的不断优化是非常必要的。
目前，许多分析生物数据的算法和模型仍然存在诸多限制和不足。
因此，优化算法和模型是生物信息学在面临复杂的数据时所面临的另一个挑战。
二、生物信息学面临的机遇1.减少人工分析当前生物实验的成果使用人工方式进行分析十分耗时，而且容易出错。
生物信息学通过开发智能算法和软件，可以自动化大量生物数据的分析。
这不仅可以提高生物研究的效率，而且可以消除人工分析错误的风险。
2.定制个性化医学随着个性化医疗的兴起，研究人员需要对大量基因和蛋白质序列进行研究。
生物信息学可以快速有效地对大数据进行分析并找出与人类健康相关的启示。
这使得医生和研究人员能够更好地进行诊断和治疗，从而为病人提供更好的治疗方案。
3.预测气候变化对物种产生的影响生物信息学在推动生物多样性的保护和研究方面具有巨大的潜力。
通过整合全球所有物种的DNA样本和地理位置，生物信息学可以预测气候变化和其他环境因素对物种的影响，并支持制定保护政策。
总结：生物信息学的挑战和机遇与其相关的大数据管理和分析技术有关。
虽然面临的挑战很大，但随着计算机领域各种技术的不断进步，生物信息学将又迎来新的机遇和挑战。
让我们期待如何在未来的研究中探讨出这个领域的美好前景。
计算机科学在生物信息学中的应用
计算机科学在生物信息学中的应用于啸1，陆丽娜1，程磊2（1．东北农业大学，哈尔滨 150030；2．黑龙江省信息中心，哈尔滨 150030）摘 要：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，讨论了计算机科学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，最大限度地利用了计算机科学知识为生物科学的教学和科研服务。
关键词：生物物理学；生物信息；综述；计算机科学；数据挖掘中图分类号：Q6-3；TP391 文献标识码：A 文章编号：1003—188X(2006)08—0191—020 引言生物信息学（Bioinformatics）是20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科。
它是研究遗传物质的载体DNA及其编码的大分子蛋白质，以计算机为主要工具，发展各种软件，对日益增长的DNA和蛋白质序列、结构进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析和研究，目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质。
在数据量呈几何级数增长的情况下，生物信息学的发展越来越离不开计算机科学的发展。
大量的数据在生物信息的存储、获取、联网、处理、浏览以及可视化等方面，都对理论、算法和软件的发展提出了迫切的需求。
1 计算机科学在生物信息学中的应用现状计算机科学和以基因组学为代表的分子生物学的各主要研究与应用分支之间存在着紧密的联系。
计算机系统结构和操作系统两个分支为分子生物学提供了其必需的高性能计算平台，计算机网络技术为其创建了高带宽的分布式计算和网络应用环境，算法研究和软件工程则直接涉及分子生物学工具与应用软件的设计与开发，数据库技术为生物学信息的存储、检索提供了有效手段。
另外，利用计算机图形学理论与图像处理技术进行DNA或蛋白质分子的三维建模显示也是一个重要的应用方向，因为基因测序所得到的只是关于基因中核苷酸排列的线性信息，如果搞清楚相应的三维结构，必然能为研究人员提供更多的功能信息，尤其是蛋白质分子的空间结构不同，可能导致其功能的差异。
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生 物 信 息 学 China Journal of Bioinformatics
专论与综述
生物信息学对计算机科学发展的机遇与挑战
何红波1, 谭晓超1, 李斌2, 李义兵1, 2
( 1. 中南大学物理学院, 湖南 长沙; 2. 中南大学信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410083)
摘要: 生物信息学是一个发展很快的新兴学科, 是计算机应用 的最重 要的领 域之一, 同 时生物信 息学的 发展又 给计算 机学科 提出了许多新的课题, 从而促进计算机学科自 身的发展。从数据库技术、海量存储 技术、数据挖掘、计算几 何、DNA 计算、网格 计算、机器学习、人工心智、web service 等方 面, 就生物信息学对计算机科学发展的促进作用进行 了论述。 关键词: 生物信息学; 数据库技术; 数据挖掘; 计算几何; 机器学习 中图分类号:TP3 文献标识 码: A 文章编号: 1672- 5565( 2005) - 01- 0037- 05
DNA 计算解决问题的基本思想: 利用 DNA 特殊 的双螺旋结构 和碱基互补配 对原则对问题 进行编
码, 运算对象映射成 DNA 分子链, 在 DNA 溶液的试 管里, 在生物酶的作用下, 生成各种数据池, 然后按 照一定的规则将原始问题的数据运算高度并行地映 射成 DNA 分子链的可控的生化过程。最后, 利用分 子生物技术如聚合酶链反应 PCR、聚合重叠放大技 术 PoA、超声波降解、亲和层析、克隆、诱变、分子纯 化、电泳、磁珠分离等, 破获运算结果。虽然 DNA 计 算机目前还只能解决一些极其简单的问题实例, 并 且存在许多不足和障碍( 如可靠性、灵活性、运输和 逻辑等方面) , 但它在特定的复杂问题或领域, 已显 示出极大的潜力, 这一新领域的巨大潜力值得重视 和培育。DNA 计算机的研究必将对传统的计算机体 系结构与并行计算的研究产生推动作用。
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工具, 有助于实现了解健康与有病神经系统功能的 最终目标。
脑是生物体内结构和功能最复杂的组织, 人脑 内有神经细胞上千亿, 神经突触超过 1 014 个, 是接 受外界信号、产生感觉、形成意识、进行逻辑思维、发 出指令产生行为的指 挥部[ 16] 。人脑是极为 精巧和 完善的信息处理系统, 是人体内外环境信息获得、存 储、处理、加工和整合的中枢。人脑的结构和功能极 其复杂, 需要从不同的层次对其进行研究, 包括: 从 DNA、RNA 、蛋白 、神 经 元、神 经网 络 到 全 脑。 其 中 对 神经网络和全脑功能的研究近年来发展很快, 成为 神经信息学研究的重点。神经信息学主要从信息和 信息处理的观点来研究人脑, 研究神经系统信息的 载体形式, 神经信息的产生、传输与加工, 以及神经 信息的编码、存储与提取机理等, 并从系统和信息的 观点建立以生物学实际为基础的神经网络模型。
有的机遇与挑战。
1 数据库技术与海量存储技术
生物信息数据库具有数据结构复杂、数据量增 长迅速等特点。很多数据库涉及非结构化的数据, 如 PDB 中的蛋白质三级结构等[ 6] , 传统的关系数据 库已不能适应其发展, 因此必须要采用面向对象的 数据库技术来处理复杂结构的生物数据。生物信息 数据库具有种类繁多的特点, 目前各种生物信息数 据库有 500 多 种, 分布 在全 球各 个数 据库 服务 器 中[ 7] 。这些数据库的结构各异, 这使很多从事生物 学研究的人一筹莫展, 有必要采用分布式数据库技 术对这些数据库进行集成与整合。另外, 生物数据
2 机器学习与数据挖掘
蛋白质分子是由 20 种不同氨基酸通过肽键连 接而成的共价多肽链, 天然蛋白质在生理条件下都 有着自己特定的空间结构[ 9] 。遗传信息由 DNA 到 RNA 再到蛋白质的过程, 一直是分子生物学研究的 中心, 通常称之为中心法则[ 9] 。经过多年的努力, 由 DNA 到 RNA 再到多肽链合成的基本过程已经基本 清楚。但是以一定氨基酸序列连接形成的多肽链是 如何形成有一定空间结构的具有生理功能的蛋白质 分子仍然是分子生物学中心法则中目前尚未解决的 问题。早在 20 世纪 60 年代, White 和 Anfinsen 进行 的牛胰核糖核酸酶复性的经典实验表明[ 7] : 某些蛋 白质在体外的一定条件下解聚失活后可以自动折叠 而恢复其原有高级结构与活性, 也即意味着蛋白质 的氨基酸序列及环境决定其三维构象。蛋白质的一 级结构决定高级结构是进行蛋白质结构预测的理论 基础。蛋白质结构预测是生物信息学的核心问题, 在这方面主要的研究在于如何通过已知的蛋白质一
Abstract: The opportunities and challenges when bioinformatics meets computer science are discussed. Bioinformatics is a fast- growing subject and it is also the most important applied field of the computer science. Also the developments of bioinformatics bring many new tasks to computer science and then promote the development of computer science. In this paper, we discuss the promotion of bioinformatics to computer science from many aspects including database technology, massive storage technology, data mining, computer geometry, grid computing , machine learning, artificial intelligence, web service. Key words: bioinformatics; database technology; data mining; computer geometry; machine learning
级结构序列和其对应的三级结构序列来挖掘知识, 从而形成蛋白质一级结构序列与三级结构的对应关 系的知识。
机器学习的主 要任务是 如何从 一些观测 数据 ( 样本) 出发得出目前尚不能通过原理分析或试验得 到的规律。利用这些规律去分析客观对象, 对未来 数据或无法观测的数据进行预测( 图 1) 。
图 1 蛋白质结构序列机器学习示意图
自 1994 年 Adleman 在5科学6期刊上发表了第一 篇关于 DNA 分子算 法的开创性 文章[ 17] 以来, DNA 计算迅速成为活跃的研究领域。DNA 计算机被证明 是通用计算机系统. 自 Watson ) Crick 揭开 DNA 的奇 妙结构以来, 生物、化学和基因工程技术正处在日新 月异的巨大进步和发展中. 它将提供更多的、新的供 计算使用的人工合成酶。Adleman 的实验就是这个 正在蓬勃兴起的科学新领域的一次展示, 生物计算 机能彻底实现现有计算机所无法真正实现的大规模 并行处理和组合运算功能, 是彻底解决包括 NP 等困 难问题的突破口之一。
Opportunities and challenges: when computer science meets bioinformatics
HE Hong- Bo, TAN Xiao- Chao, LБайду номын сангаас Bin, LI Yi- Bing
(11College of Physics and College of Inf ormation, Central South University, Changsha 410083 , P. R. China ; 21College of inf ormation science and engineering , Central south university , changsha , H unam, China )
以生物学实际为基础的神经网络模型的研究对 仿脑计算的研究具有极大的促进作用。人工智能正 在最新神经科学与心理科学成果的启发下朝着人工 心智、情感计算与仿脑计算的方向发展。
4 DNA 计算
科学家普遍认为, 目前计算机的缩微化己接近 极限。要在高性能计算上有所突破, 从原理上创新 是一条出路。DNA 计算作为其中一个代表之一正受 到人们的普遍关注。
3 人工心智与仿脑计算
了解脑及其全部功能是 21 世纪重大挑战之一。 人类脑计划开始于 1993 年[ 4] 。这项行 动的主要目 标: 创立以 web 为基础的神经科学所有数据的数据 库, 并提供数据分析、整合、合成、建模与模拟的先进
第1 期
何红波, 等: 生物信息学对计算机科学发展的机遇与挑战
收稿日期: 2004- 05- 24; 修回日期: 2005- 01- 04 基金项目: 国家自然科学基金( 60371046) 与湖南省自然科学基金资助。 作者简介: 何红波( 1972- ) , 男, 博士, 教授。主要研究方向: 生物信息学, 人工生命, 人工智能, 网络计算等, E- mail: mri@ csu. edu. cn