我极端答允楼主的不雅点：生物信息学=“生物学+数学+ 筹备机科学”约略是毕达哥拉斯说过：“数学是最好意思的”，还有肖似的“世界即是数学”的不雅点，等等，这些皆是表述生物信息学所必需事前持有的不雅点。人命科学是一门到面前为止最为复杂的科学，这极少咱们学生物的皆深有体会：尽管咱们学过高档数学、量子力学、晶体化学等课程，但当咱们面对生物学时，那些学问总显得是那么毛糙，而自以为博古通今的咱们老是显得那么无助。生物信息学为释解咱们的疑忌指明了一条切实可行的标的：“用物理学和化学，以至是东谈主文科学学问去了解生物学，用数学去成就合理的模子，用筹备机科学去具体化这些模子并得以应用，继而去进一步交融生物学”。我想这即是对生物信息学最无缺的界说。趁机说一句，有些东谈主认为生物信息学即是编写和使用一些分析器用，这是对生物信息学的单方面交融。举个例子：将某基因A敲除后对其进行全基因组抒发谱分析，有些基因抒发上调、有些基因的抒发会下调。这些基因应该和被敲除的基因A在细胞信号传导通路上相距很近，或受其影响很大。那么它们哪些是A的上游信号，谁又在其卑鄙呢？ 它们互相之间的相对位置又是如何呢？ 这个问题约略很冒昧，利用所谓的隐马氏、聚类、判断等等难谈能解决吗？细胞信号转导是高度非线性的，推来推去终末又回到了拓扑学、突变论、隐约分形论，终末也只可冠以“复杂表面”不败露之。是以生物信息学方兴未已，她的发展依赖于数学、物理、化学以至是东谈主文科学的发展。（试想：好意思国东谈主义了本.***恨得牙床痒痒,而***见了***想叫爹,你说相同的大脑构造,对于并吞个东谈主的响应咋就那么不同呢? 呵呵)是啊，是以嘛，生物信息学在一个国度的应用进程，翻新进程...很猛进程上能体现一个国度的科技创造力，基础科学...以至概述国力，这个国度所处的全球经济链的位置。就像咱们造喷射引擎，亦然一个系统工程。一个触及到制造业，一个触及到医药，经济和民生。同道们加油啊~约略跑题了....xixi雪山飞鸿 wrote:我极端答允楼主的不雅点：生物信息学=“生物学+数学+ 筹备机科学”约略是毕达哥拉斯说过：“数学是最好意思的”，还有肖似的“世界即是数学”的不雅点，等等，这些皆是表述生物信息学所必需事前持有的不雅点。...本东谈主就狡计在研究生阶段从生物切入这个标的[insect molecular biolog & bioinformatics], 初学前先上前辈们讨教这个学科的将来发展出息[科学研究方面]？我想大众皆是从bioinformatics的内涵出手，来研究生物信息学的研究内容。从bioinformatics这个词来看，是对于生物的信息学，是为了探索人命的第三本体－－信息是如何畅通的，是如安在性运道动中产生作用的。那么，从事该研究的东谈主员需要掌持生物和信息两门学科，因为是要研究的信息是具有生物学风趣。若要成为顶尖的研究东谈主员，你我智商一般的东谈主也别再作念梦。许多从事生物信息学的留学生原本在国内是学数学的高才生，自后才转到生物学方面从事生物统计学，再转到生物信息学。是以你我一般智商的东谈主只是混混。要想成为顶尖的生物信息学研究东谈主员，需要醒目数学、筹备机和生物科学，我说“生物科学”起始包括普通和分子遗传学，然后再是生物学、细胞生物学、分子生物学，再是生物化学等等。要达到国际一流的研究，频繁是一个团队，单凭个东谈主的力量是难告成的。相等正确，也很critical。这亦然我学筹备机，学生物信息，然后学统计学的原因之一，当今又在啃生物的原因。很累....不外很有乐趣笑一剑anren wrote:许多从事生物信息学的留学生原本在国内是学数学的高才生，自后才转到生物学方面从事生物统计学，再转到生物信息学。是以你我一般智商的东谈主只是混混。要想成为顶尖的生物信息学研究东谈主员，需要醒目数学、筹备机和生物科学，我说“生物科学”起始包括普通和分子遗传学，然后再是生物学、细胞生物学、分子生物学，再是生物化学等等。要达到国际一流的研究，频繁是一个团队，单凭个东谈主的力量是难告成的。happy666 wrote:后悔学习生物信息学硕士在国内很难找责任如果找不来的话，我就唯有作it了请问这位老兄本科是学啥专科的啊？生物信息学标的真的就这样难找责任吗？要想有舒服的责任必须得放洋么？面前国内基本是这样的......zwj97208 wrote:请问这位老兄本科是学啥专科的啊？生物信息学标的真的就这样难找责任吗？要想有舒服的责任必须得放洋么？对啊 我也不知谈以后能在国内找见什么责任的望望有莫得契机就颠了楼上的 年老大姐确凿了不得！小弟很佩服 。你们讲的 说的 。我皆看进去 了 。我当今还莫得达到你们的 那种专科水平。我只是很有深嗜深嗜看些新鲜的 东西，听一些新鲜的 见地。今天胡为乱做了。谢谢！有时候我一定常来逛逛！举头太空望，无我这般东谈主！研究的相等是非真的太谢谢大众了，让咱们晚辈能对生物信息 学有个现行的了解也许多少年昔日后，当咱们国度我方的生物信息学也很教训的时候，我想东谈主们对于你们的在这条谈路所作念的探索息争释会心存感恩的，是你们草创了这个新的范围。我本东谈主本年刚考上硕士 ，生化及分子生物学 雇主可能会让我搞生物信息方面， 咱们有个HLPP的名堂 。我对生物信息学真的是了解很少，渴慕向 前辈们学习。 前辈们欢叫匡助小弟吗，出于尊重，未便让你们公开你们的接洽花式。我的QQ：178504407 E-MAIL：chenfengabj@yahoo.com.cn请欢叫匡助和共同探讨的战友们加我。谢谢！俺亦然作念生物信息的，然而以前既不是学生物的97AI，也不是数学和筹备机专科的97AI，嗅觉要补的课还许多。跟着课题的张开拓当前候很紧，莫得时候让我把生物学和数学以及筹备机的课全部补一遍，看到什么皆不懂，但是我也莫得毁灭。咱们这种布景的有个上风，生物、数学、筹备机咱什么也不怕，这些学问皆能学得懂，以前得交叉学科布景也没白资历。面前我进行课题调研，继承hypothesis-drive的研究方法，仍是在一定的范围里巨额阅读生物学文件，找到了我方感深嗜深嗜的研究内容，当今正在进行Methods learning，啃啃统计和机器学习的一套东东，希望下半年能作念好准备，全面开动作念一个我方设计的大题，要道方法如果翻新地。面前手上基本在作念data-drive的事情，用的是公用的数据或者别东谈主发表的数据，探讨和总结一些生物学律例，不指望发高分著作，先连连手。本东谈主本科是医学信息布景的,当今国内一个National Lab读硕, 极有可能被分派去搞生物信息. 然而筹备机编程很薄弱, 数学也即是高数会极少. 特地愿准备到海外读PHD, 有空大众多多交流. daisunup@yahoo.com.cn MSN: daigsun@hotmail.com共同擢升,共同跨越!上头有一又友说得很好, 生物信息学得跟产业阿谀才会有用武之地.其实, 不管什么学科皆得跟施行应用相阿谀,才有其发展出息.咱们实验室每周皆要分析巨额的DNA数据, 这为生物信息学的应用提供了一个很好的用武之地.前次健忘说团队的事情了，这位仁兄相等对，要达到一流的生物信息学的研究，一个优秀的团队是实足不可少的，从海外许多科研团队皆不错看到水灵的案例，单单个东谈主的力量很难告成，从上头大众的交流也不错看出来，中国有句老话,"贪多嚼不烂"。是以，个东谈主以为国内有学科上风的大学，校内，校际一定要强强赓续，成就跨学科研究机制，加强各研究小组之间的合营，同期密切接洽产业。国度很早就建议生物期间产业要行动新的经济增长点，希望大众皆来作念点施行的。我不想在这里研究国内科研的东谈主文环境...但是大事皆是从点滴作念起，希望咱们这些有包袱感念搞科研的年青一代肃肃极少，尽量争取替代那些“老一代的官学”，为我方的深嗜深嗜同期也为“民族兴旺”作念点施行的........是以从另外一个角度来计划问题，就个东谈主来讲，要在生物信息范围赢得告成，不詈骂要“样样醒目”，但是有3点个东谈主认为实足不可忽略：1.塌实的基础学问。2.醒目一个交叉标的（个东谈主认为感深嗜深嗜的）。3.强烈的团队合营意志。笑一剑anren wrote:要达到国际一流的研究，频繁是一个团队，单凭个东谈主的力量是难告成的。呵呵，看了这样久，我也来插一句。我我方本科生物布景，硕博期间学的筹备机，选修了统计、机器学习和数据挖掘，也算交叉了一把。个东谈主嗅觉玩生物信息就不要给我方划身分，学生物的就多学筹备，要嗅觉跟玩筹备的一样；学筹备的要多看生物，搞得跟生物学家似的。这样智力搞好！另外，对于生物信息是数据驱动如故想法驱动，我认为是兼有，要随时温雅新的大规模数据源，同期又要有一些生物不雅点和明锐性。应该是以一个生物学家的目光看大规模数据，建议问题；象统计学家一样分析数据，索取参数；象物理学家一样成就模子解释问题；象筹备机模范员一样高质料编程，转换算法，作念出预测；终末，又象生物学家把预测回来湿实验，考证方法。这天然不可能一个东谈主惩办，是以需要一个好的队列，智力终末作念出东西。但是每个东谈主皆应该对其中几个方法比较醒目，对其他方法有成见才行。对极,对极,确乎需要一个好的队列!像我这样的只是在责任当中需要使用生物信息学器用，难谈要去学编程吗？晕哦！我学姐通过卵白质组学赢得了巨额的数据，需要我去进一步分析，从中找出有用的要道卵白进一步研究，我当今头皆大了，确乎很难啊！好多东西以前没学过，不外，缓缓的也上手了！我是学肿瘤的，即是编程不会，筹备机还轻易，看面容很费事哦像我这样的只是在责任当中需要使用生物信息学器用，难谈要去学编程吗？晕哦！我学姐通过卵白质组学赢得了巨额的数据，需要我去进一步分析，从中找出有用的要道卵白进一步研究，我当今头皆大了，确乎很难啊！好多东西以前没学过，不外，缓缓的也上手了！我是学肿瘤的，即是编程不会，筹备机还轻易，看面容很费事哦佩服lylover昆季很深切！向你学习！近来实验发放，是以到生物信息板块来望望，亦然想学点实用的东西。因为平时总听别东谈主说生物信息好，不必作念实验就能发著作。即是嗅觉作念实验太苦了，是以才想耍点留神眼，找点捷径。但是，嗅觉要在这上出收货如故很难啊！我就暂且把我方定位成一个爱好者吧～～趁机问问，面前来看搞生物的行状，哪些期间是最有出息的？(国内/海外)当今比较热的system biology.monking wrote:佩服lylover昆季很深切！向你学习！近来实验发放，是以到生物信息板块来望望，亦然想学点实用的东西。因为平时总听别东谈主说生物信息好，不必作念实验就能发著作。即是嗅觉作念实验太苦了，是以才想耍点留神眼，找点捷径。但是，嗅觉要在这上出收货如故很难啊！我就暂且把我方定位成一个爱好者吧～～趁机问问，面前来看搞生物的行状，哪些期间是最有出息的？(国内/海外)我是本科是生物医学工程专科的 ,硕博期间运转学习生物信息学,看了诸位能手的深切见地,确凿受益良多啊，谢谢诸位了，！我是准备作念基因抒发谱聚类分析这块，求教一下，要加强哪方面的学问啊，编程就用MATLAB行吗？温雅ing...这一块莫得什么新的东西，不值得研究...whitey83 wrote:我是本科是生物医学工程专科的 ,硕博期间运转学习生物信息学,看了诸位能手的深切见地,确凿受益良多啊，谢谢诸位了，！我是准备作念基因抒发谱聚类分析这块，求教一下，要加强哪方面的学问啊，编程就用MATLAB行吗？温雅ing...谢谢john_jxw 的回复！请问你以为 哪些标的比较有研究价值啊？咱们专科刚运转作念生物信息学这个标的，条目有限，只可利用电脑和网络作念些表面上的研究，对于我这种情况哪个标的比较合适啊？费事你给指点一下吧，相等感谢！诸位有什么看法也说来听听啊！john_jxw wrote:这一块莫得什么新的东西，不值得研究...一般clustering/biclustering 和MDS(multidimentional scaling),discriminant analysis沿途用，要道看你要解决什么问题了！你狡计用这类分析方法来研究什么？whitey83 wrote:谢谢john_jxw 的回复！请问你以为 哪些标的比较有研究价值啊？咱们专科刚运转作念生物信息学这个标的，条目有限，只可利用电脑和网络作念些表面上的研究，对于我这种情况哪个标的比较合适啊？费事你给指点一下吧，相等感谢！诸位有什么看法也说来听听啊！谢谢john_jxw，我准备作念聚类算法方面的研究，不知谈这块可研究的空间大不大，难度如何样，你对这块看法如何啊 ？ john_jxw wrote:一般clustering/biclustering 和MDS(multidimentional scaling),discriminant analysis沿途用，要道看你要解决什么问题了！你狡计用这类分析方法来研究什么？谢谢大众的指点我谈谈我的想法：数学学遏制数学和概率统计就敷裕了？生物方面的学问似乎不是那么难筹备机密道即是报率工头，我方摸索太费事了我想学java工程师，是否可行？？生物信息学的近况与瞻望（The Current Status and The Prospect of Bioinformatics）中国科学院院士 张春霆(天津大学人命科学与工程研究院 天津300072) 原文绽放:>摘 要: 本文答谢了生物信息学产生的布景，生物学数据库，生物信息学的主要研究内容，与生物信息学关系密切的数学和筹备机科学期间范围，生物信息学产业等内容，瞻望了其将来并建议了多少在我国发展生物信息学的建议。注重指出，交融巨额生物学数据所包括的生物学风趣已成为后基因组期间极其症结的课题。生物信息学的作用将日益症结。有根由认为，本日生物学数据的宏大鸠合将导致症结生物学律例的发现。生物信息学的发展在国内、外基本上皆处在起步阶段。因此，这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好契机。 要道词：东谈主类基因组计划 生物信息学 生物信息学产生的布景有东谈主说，基于序列的生物学期间仍是到来，尽管对"序列生物学"这一提法可能有所争议，但是本日像潮流般涌现的序列信息却是据理力求的事实。自从1990年好意思国启动东谈主类基因组计划以来，东谈主与模式生物基因组的测序责任进展极为飞速。迄今已完成了约40多种生物的全基因组测序责任，东谈主基因组约3x109碱基对的测序责任也接近完成。至2000年6月26日，被誉为人命"阿波罗计划"的东谈主类基因组计划，经过好意思、英、日、法、德和中国科学家的缺乏竭力，终于完成了责任草图，这是东谈主类科学世上又一个里程碑式的事件。它预示着完成东谈主类基因组计划仍是计日而待。适度面前为止，仅登录在好意思国GenBank数据库中的DNA序列总量已卓绝70亿碱基对。在东谈主类基因组计划进行经由中所鸠合起来的期间和教授，使得其它生物基因组的测序责任不错完成得更快捷。不错斟酌，今后DNA序列数据的增长将更为惊东谈主。生物学数据的鸠合并不单是表当今DNA序列方面，与其同步的还有卵白质的一级结构，即氨基酸序列的增长。此外，迄今为止，已有一万多种卵白质的空间结构以不同的分辨率被测定。基于cDNA序列测序所成就起来的EST数据库其记录已达数百万条。在这些数据基础上派生、整理出来的数据库已达500余个。这一切组成了一个生物学数据的海洋。不错打一个譬如来阐述这些数据的规模。有东谈主揣摸，东谈主类（包括仍是损失的和仍然活着的）所说过的话的信息总量约为5唉字节（1唉字节等于1018字节）。而如今生物学数据信息总量已接近以至卓绝此数目级。这种科学数据的急速和海量鸠合，在东谈主类的科学研究历史中是空前的。 数据并不等于信息和学问，但却是信息和学问的源头，要道在于如何从中挖掘它们。与正在以指数花式增长的生物学数据比拟，东谈主类相关学问的增长（和马虎地用每年发表的生物、医学论文数来代表）却十分安谧。一方面是巨量的数据；另一方面是咱们在医学、药物、农业和环保等方面对新学问的渴求，这些新学问将匡助东谈主们改善其糊口环境和擢升生活质料。这就组成了一个极大的矛盾。这个矛盾就催生了一门新兴的交叉科学，这即是生物信息学。好意思国东谈主类基因组计划实践五年后的总结答谢中，对生物信息学作了以下界说：生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、处理、存储、分发、分析息争释等在内的悉数方面，它概述愚弄数学、筹备机科学和生物学的各式器用，来答谢和交融巨额数据所包含的生物学风趣。生物信息学这又名词的出现只是是几年前的事情，但是筹备生物学这又名词的出现要早的多。鉴于这两门学科之间并莫得或难以界定严格的分界线，在这里统称为生物信息学。 生物学数据库《Nucleic Acids Research》杂志连气儿七年在其每年的第一期中缜密先容最新版块的各式数据库。在2000年1月1日出书的28卷第一期中缜密地先容了115种通用和专用数据库，包括其缜密描述和探问网址。迄今为止，生物学数据库总额已达500个以上。在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等。在卵白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等。在卵白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等。在卵白质结构分类方面有SCOP和CATH等。应该指出，险些悉数这些数据库对学术研究部门或东谈主员来说皆是免费的，不错免费下载或提供免费服务。但是鉴于额外多的数据库的谋划者们靠近着财务紧缺的境地，这种免费的场地还能保管多久就不知所以了。有的数据库，如SWISS-PROT，已运转向贸易用户每年收取数千至数万好意思元不等的使用费。其它数据库暂时如故免费的，但不知是否弥远免费。如果一些症结的数据库对学术研究部门运转收费，这对于我国生物信息学的发展詈骂常不利的。中国事一个基因信息资源大国，咱们应当攥紧开拓我国自有的数据库，活着界上作念出咱们我方的孝敬，在对等的基础上与海外分享生物信息资源。 生物信息学的主要研究内容生物信息学主要包括以下几个主要研究范围，但是限于篇幅，这里仅列出其称呼并只作念冒昧先容。 1. 序列比对（Alignment）。基本问题是比较两个或两个以上美艳序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础，相等症结。两个序列的比对有较教训的动态计划算法，以及在此基础上编写的比对软件包--BALST和FASTA，不错免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有症结的应用。有时两个序列总体并不很相似，但某些局部片段相似性很高。Smith-Waterman算法是解决局部比对的好算法，过失是速率较慢。两个以上序列的多重序列比对面前还短缺快速而又十分灵验的算法。2. 结构比对。基本问题是比较两个或两个以上卵白质分子空间结构的相似性或不相似性。已有一些算法。3. 卵白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最症结的课题之一。从方法上来看有演绎法和归纳法两种门道。前者主如果从一些基本旨趣或假定起程来预测和研究卵白质的结构和折叠经由。分子力学和分子能源学属这一范围。后者主如果从不雅察和总结已知结构的卵白质结构律例起程来预测未知卵白质的结构。同源模建和指认（Threading）方法属于这一范围。诚然经过30余年的竭力，卵白结构预测研究近况远远不可知足施行需要。4. 筹备机扶持基因识别(仅指卵白质编码基因)。基本问题是给定基因组序列后，正确识别基因的范围和在基因组序列中的精准位置.这是最症结的课题之一，并且越来越症结。经过20余年的竭力，建议了数十种算法，有十种阁下症结的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物筹备机扶持基因识别相对容易些，收尾好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出肇端密码子、剪切位点和拒绝密码子，是个额外防碍的问题，研究近况不可令东谈主舒服，仍有巨额的责任要作念。 5. 非编码诀别析和DNA谈话研究，是最症结的课题之一。在东谈主类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它频繁称为"垃圾"DNA，其实极少也不是垃圾，只是咱们暂时还不知谈其症结的功能。分析非编码区DNA序列需要骁勇的设想和清新的研究念念路和方法。DNA序列行动一种遗传谈话，不仅体当今编码序列之中，并且隐含在非编码序列之中。6. 分子进化和比较基因组学，是最症结的课题之一。早期的责任东如果利用不同物种中并吞种基因序列的异同来研究生物的进化，构建进化树。既不错用DNA序列也不错用其编码的氨基酸序列来作念，以至于可通过相关卵白质的结构比对来研究分子进化。以上研究仍是鸠合了巨额的责任。连年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从通盘基因组的角度来研究分子进化提供了条目。不错遐想，比较两个或多个无缺基因组这一责任需要新的念念路和方法，天然也渴慕得到更丰硕的后果。这方面可作念的责任是许多的。7. 序列叠加群（Contigs）安装。一般来说，把柄现行的测序期间，每次响应只可测出500 或更多一些碱基对的序列，这就有一个把巨额的较短的序列整体组成了叠加群（Contigs）。渐渐把它们拼接起来形成序列更长的叠加群，直至得到无缺序列的经由称为叠加群安装。拼接EST数据以发现全长新基因也有肖似的问题。仍是清晰，这是一个NP-完备性算法问题。8. 遗传密码的发源。遗传密码为什么是当今这样的？这一直是一个谜。一种最冒昧的表面认为，密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次随机的事件而形成的，并被固定在当代生物终末的共同先人里，一直延续于今。不同于这种"冻结"表面，有东谈主曾分别建议过选拔优化、化学和历史等三种学说来解释遗传密码。跟着各式生物基因组测序任务的完成，为研究遗传密码的发源和查考上述表面的真伪提供了新的素材。9. 基于结构的药物设计。东谈主类基因组计划的方针之一在于答谢东谈主的约10万种卵白质的结构、功能、互相作用以及与各式东谈主类疾病之间的关系，寻求各式调解和防护方法，包括药物调解。基于生物大分子结构的药物设计是生物信息学中的极为症结的研究范围。为了扼制某些酶或卵白质的活性，在已知其3级结构的基础上，不错利用分子对接算法，在筹备机上设计扼制剂分子，行动候选药物。这种发现新药物的方法有强盛的人命力，也有着宏大的经济效益。 10. 其他。如基因抒发浦分析，代谢网络分析；基因芯片设计和卵白质组学数据分析等，逐渐成为生物信息学中新兴的症结研究范围。这里不再赘述。 与生物信息学关系密切的数学范围限于篇幅，仅列出它们的称呼。统计学，包括多元统计学，是生物信息学的数学基础之一；概率论与速即经由表面，如连年来兴起的隐马尔科夫链模子（HMM），在生物信息学中有症结应用；运筹学，如动态计划法是序列比对的基本器用，最优化表面与算法，在卵白质空间结构预测和分子对接研究中有症结应用，拓扑学，这里指几何拓扑，在DNA超螺旋研究中是症结器用，在多肽链折叠研究中也有应用；函数论，如傅里叶变换和小波变换等皆是生物信息学中的老例器用；信息论，在分子进化、卵白质结构预测、序列比对中有症结应用，而东谈主工神经网络方规矩用途极为平日；筹备数学，如常微分方程数值解法是分子能源学的基本器用；群论，在研究遗传密码和DNA序列的对称性方面有症结应用；组合数学，在分子进化和基因组序列研究中十分有用。原则上讲，各式数学表面或多或少或平直或迤逦皆应该在生物学研究中有各式种种的应用，其中包括生物信息学，这种情况正像昔日的一、两个世纪，数学应用于物理学一样。并且，生物信息学的发展，又为数学的发展提供了一个新的机遇，可能会产生一些新的分支科学。 与生物信息学密切相关的筹备机科学期间 起始是网络期间和数据库（极端是关系型数据库）管制期间，包括极为症结的实验室数据信息管制系统（LIMS）。其它诸如数据整合和可视化、数据挖掘（Data Mining）、基于Unix操作系统的各式软件包以及东谈主工智能，和一些症结算法的复杂性研究。生物信息学工业生物信息学不仅具有症结的科学风趣，并且具有宏大的经济效益。它既属于基础研究，以探索生物学天然学天然律例为己任；又属于应用研究，它的许多研究后果不错较快或立即产业化，成为价值很高的家具。生物信息学的这一特色在现存的许多学科中险些是唯独无二的。 这里仅举一个例子来阐述生物信息学工业的后劲。据报导，唯有50名职工的德国Lion生物信息学公司，将通过扫描全球数据库中的序列来发现500个可能的药物作用靶点，以一亿好意思元的价钱预售给德国Bayer公司。又据报导，生物信息学产业的市集在1998年仍是达到10亿好意思元，而到2002年揣摸可增长到2000亿好意思元以上。这是一笔宏大的钞票，任何政府的科技方案东谈主皆不可对此有眼无瞳。NIH已向好意思国国会建议投资160亿好意思元在好意思国成就5~20个将生物学与筹备阿谀起来的中心。法国议会科技方案评估办公室，最近评估了基因工程、生物信息学和组合化学等学科的应用出息及法国的对策。好意思国出现了无数的基于生物信息学的公司，实践了许多生物信息学研究计划，主要与药物设计，基因工程药物，生物芯片，代谢工程与化学工程密切相关。生物信息学工业是学问经济的一个典型，后劲宏大。瞻望与建议生物学是生物信息学的中枢和灵魂，数学与筹备机期间则是它的基本器用。这极少必须注重指出。预测生物信息学的将来主要即是要预测他对生物学的发展将带来什么样的根人道的冲突。这种预测是十分防碍的，以至险些不可能。但是东谈主类科学研究史标明，科学数据的巨额鸠合将导致症结的科学律例的发现。举例：对数百颗天体运行数据的分析导致了开普勒三大定律和万有引力定律的发现；数十种元素和上万种化合物数据的鸠合导致了元素周期表的发现；氢原子光谱学数据的鸠合促成了量子表面的建议，为量子力学的成就奠定了基础。历史的教授值得注重，有根由认为，本日生物学数据的宏大鸠合也将导致症结生物学律例的发现。生物信息学的发展在国内、外基本上皆处在起步阶段，所领有的条目也大体调换，即使我国相关条目差一些，但辞别也不大。因此，这是我国生物学赶超国际先进水平的一个百年一遇的极好契机。时不可失，时不再来，鉴于生物信息学在我国生物信息学和经济发展中的症结风趣和其发展的遑急性，因此，由国度露面组织世界的力量，搞个肖似"两弹一星"那样的，但是，规模要小的多，用钱也少的多的生物信息学发展计划，不是不不错计划的。要充分推崇中央与地点，生物学科研究东谈主员等方方面面的积极性。生物信息学研究投资少，收效快，可充分推崇我国才略资源丰富的所长，是极熟察宜我国国情的一项研究范围。要在大学里成就生物信息学专科，竖立硕士点和博士点，培养专门东谈主才。不错组织一无数数学、物理、化学和筹备机科技责任者，在自发的基础上，学习相关的生物学学问，开展多方面的生物信息学研究。经过十几年或更长的时候的竭力，逐渐使我国成为生物信息学研究强国，是完全有可能的。上传吧，我需要。 另外，请问，你在那处责任？想和你接洽，如何？您在哪个实验室啊？/能否接洽一下：我的QQ：274892558，MSN：wzpwls@hotmail.com上传什么啊？你是问我吗？我在清华大学读研，不外面前的专科不是生物信息学生物信息学，我就个东谈主的一些学习和应经心得来谈谈其中的卵白结构模拟。结构生物学在研究卵白结构与功能方面的研究中起到了很症结的作用，但由于测定卵白三维结构的方法对卵白量的要求很高，是以不可知足日益增长的新发现的卵白种类的需要。并且当今仍是运转参预卵白组期间。正因为这个原因，卵白三维结构预测得以大肆发展。当今险些每一期的protein science和biochemistry皆相关于这方面的内容。应该来说是比较热点的了。而领先进行结构模拟的一些实验室，比如sali等实验室，跟研究者们成就了相等好的交流基础。每个注册MODELLER的研究者皆被自动加到email list中，不错让每个东谈主的问题得到尽可能的回应，如果在list中得不到回应，sali lab行动原创者，会提供忘我的匡助。至于生物信息学（结构预测）的发展，我以为在药物设计方面应该应用出息很遍及。筹备机的高速发展，越来越多的卵白结构得以在试验水平上的领略，繁密优秀东谈主士聚焦生物信息学，这皆为卵白结构预测提供了很好的泥土。我可爱这个范围，但刚初学，希望得到诸位信息版高手的指点！看到大众的是非研究，我也来说几句．本东谈主本年研二，正准备多了解一下这方面的情况，考生物信息学学的博士，看来如故要正式。我胁制了作念生物信息学的东谈主和用生物信息学的东谈主。我是纯学生物的，数学功底很差，筹备机用的还不错，但是要我去编成，那是不可能。看来是不相宜作念生物信息学了。但是面前招生物信息学的东谈主，也有许多是用生物信息学的，而不单是是作念生物信息学的。我想学药物生物信息学，生物信息学的发展给咱们提供了无比大的信息量，而这些信息咱们并莫得好好的利用。但国内作念这方面的东谈主很少，请诸位前辈给我指点一下。我当今在恶补统计学。有时候除了筹备机外，爱重一下统计学。速即经由阿，之类的MCMC...bucuiping wrote:看到大众的是非研究，我也来说几句．本东谈主本年研二，正准备多了解一下这方面的情况，考生物信息学学的博士，看来如故要正式。我胁制了作念生物信息学的东谈主和用生物信息学的东谈主。我是纯学生物的，数学功底很差，筹备机用的还不错，但是要我去编成，那是不可能。看来是不相宜作念生物信息学了。但是面前招生物信息学的东谈主，也有许多是用生物信息学的，而不单是是作念生物信息学的。我想学药物生物信息学，生物信息学的发展给咱们提供了无比大的信息量，而这些信息咱们并莫得好好的利用。但国内作念这方面的东谈主很少，请诸位前辈给我指点一下。Post is deletedonly english versions i got, can not find any chinese versions,hahaoldfish wrote:最佳不要用汉文的统计学课本女色网