生物信息

主要课程基础化学、普通生物学、生物化学、微生物学、细胞生物学、分子生物学、基因组学、基因工程、计算机与操作系统、信号处理原理、生物信息学、数据结构编程(Java)、文件和数据库管理、数据结构与算法、人工智能系统、用户界面和软件设计、数字图象处理等。毕业生适宜从事生物信息学及相关专业的科学研究、教学和开发应用等工作，也可以继续攻读生物信息学、生命科学、计算机科学等学科.

一.生物信息学是一门收集、分析遗传数据以及分发给研究机构的新学科（Bioinformatics is a new subject of genetic data collection,analysis and dissemination to the research community）。（林华安，Dr. Hwa A. Lim，1987)二.生物信息学特指数据库类的工作，包括持久稳固的在一个稳定的地方提供对数据的支持（Bioinformatics refers to database-like activities,involving persistent sets of data that are maintained in a consistent state over essentially indefinite periods of time）。（林华安，Dr. Hwa A. Lim，1994)三.生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。（Luscombe,2001)具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：⑴新算法和统计学方法研究；⑵各类数据的分析和解释；⑶研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向：基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初级阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。

生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。

属于理学门类生物科学类学科。生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义，研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面。生物信息学（Bioinformatics）是生命科学和计算机科学在各自迅猛发展的过程中相结合形成的一门新兴的交叉学科，它通过综合利用分子生物学、计算机科学和信息技术来揭示大量而复杂的生物数据所蕴含的生物学奥秘。其主要研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索、处理及利用。该学科现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力的重大前沿领域，是生命科学和医学等领域的关键技术和方法，正在深刻影响和改变医疗、健康、环境、能源、生物以及食品等行业和领域。整个社会对于生物信息学人才的需求的缺口正迅速扩大。

生物信息学专业主要课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。 生物信息学专业简介 生物信息学是分子生物学和计算机科学相互交叉形成的新兴前沿学科。本专业是根据21世纪最具市场活力的新兴生物信息产业市场需求而设置的新专业。 本专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。 学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。 本专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。 生物信息学专业就业前景如何 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。 它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。

生物信息学的方法包括如下：生物信息学的研究重点主要体现在基因组学和蛋白质学两方面,具体地说就是从核酸和蛋白质序列出发, 分析序列中表达结构和功能的生物信息 。生物信息学的基本任务是对各种生物分析序列进行分析, 也就是研究新的计算机方法, 从大量的序列信息中获取基因结构、功能和进化等知识。而在序列分析中, 将未知序列同已知序列进行相似性比较是一种强有力的研究手段,从序列的片段测定, 拼接, 基因的表达分析, 到RNA和蛋白质的结构功能预测。物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列的相似性比较。生物信息学中的序列比对算法的研究具有非常重要的理论意义和实践意义。基因组中由寡核苷酸串联,重复排列的DNA序列,构成数量可变的串联重复序列,其中,微卫星DNA又称为短串联重复片列，是一种可遗传的不稳定的且具有高度多态性的短核苷酸重复序列,具有种类多,分布广,高度多态性等特点,这种多态性标志已广泛用于遗传病及亲子鉴定等.短序列比对中，一般常用的算法主要有三个：（1） 空位种子片段索引法，首先将读段切分，并选取其中一段或几段作为种子建立搜索索引，再通过查找索引、延展匹配来实现读段定位，通过轮换种子考虑允许出现错配）的各种可能的位置组合；无论在发育期还是在成人体内，既有大量的新细胞产生，也有大量的旧细胞死亡，这是生物体的一种自然现象。为了维持机体组织中适宜的细胞数量，在细胞分裂和细胞死亡之间需要一种精确的动态平衡。由于这种生成与死亡的有序流程，在胚胎和成人期便维持着人体组织的适宜细胞数量。而这种精密地控制细胞的消亡过程就称为程序性细胞死亡。正常的生命需要细胞分裂以产生新细胞，并且也要有细胞的死亡，由此人体和生物的器官才得以维持平衡。

生物信息学是用数学、物理和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织，分析呈现指数增长的生物学数据的一门学科，包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟，基因遗传和物理图谱的处理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发现和蛋白质结构的预测等。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据(基因组DNA序列信息、蛋白质编码区的信息等)，其研究工具是计算机，通过包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟)，形成相应的生物信息数据，为生物、农业、医药、环境等生命科学与生物技术及相关领域的研究和应用提供高效、快速的生物信息资源和技术支持。免费领取自考学习资料、知识地图：https://wangxiao.xisaiwang.com/zikao/xxzl/n126.html?fcode=h1000026

编程，统计，一定的生物学知识

本科期间没什么区别，本科都生物学基础

生物信息学专业就业方向及前景分析如下：生物信息学专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。 一、生物信息学专业简介 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。 二、生物信息学专业培养要求 学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。 三、生物信息学专业学科要求 该专业对生物、计算机科目要求较高。该专业适合对自然科学感兴趣，热爱生物信息研究的学生就读。 四、生物信息学专业知识能力 1.掌握普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学等基本知识和实验技能； 2.掌握计算机科学与技术基本知识和编程技能(包括计算机应用基础、Linux基础及应用、数据库系统原理、模式识别与预测、生物软件及数据库、Perl编程基础等)，具备较强的数学和统计学素养(高等数学I、II、生物统计学等)； 3.掌握生物信息学、基因组学、计算生物学、蛋白质组学、生物芯片原理与技术的基本理论和方法，初步具备综合运用分子生物学、计算机科学与技术、数学、统计学等知识和技能，解决生物信息学基本问题的能力； 4.掌握生物信息学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、结果分析、撰写论文、参与学术交流的能力； 5.熟悉国家生物信息产业政策、知识产权及生物安全条例等有关政策和法规； 6.了解生物信息学的理论前沿、应用前景和最新发展动态； 7.具有较好的科学人文素养和较强的英语应用能力，具备较强的自学能力、创新能力和独立解决问题的能力； 8.具有良好的思想道德素质和文化素养，身心健康； 具有较好的科学素质、竞争意识、创新意识和合作精神。

生物信息学专业就业方向本专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。就业方向：生化、科研类单位：生物研究、基因组学研究、蛋白质组学研究； 医药类企业：生物工程、生物技术、生物制药、药品研发、药品销售等等。考研方向：生物学、生物化学与分子生物学、生物医学工程、生物工程等。生物信息学专业就业前景生物信息学是一门新兴学科，起步于20世纪90年代，至今已进入"后基因组时代"，生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义，研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面。我国生物学本科教育主要围绕两个专业——生物科学和生物技术进行，而生物信息学相关课程通常作为这两个专业高年级学生的选修课，且要求学生们已修完大部分专业必修课以及一些计算机课程，如C语言等。教学实践表明，这一安排基本上符合国内本科生教育的实际情况，有利于本科生们掌握生物信息学的基本知识和工作原理，激发他们今后深入研究的兴趣。世界上越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。

高考 填报志愿 时，生物信息 专业怎么样 、主要学什么、 就业前景 好吗等是广大考生和家长朋友们十分关心的问题。以下是 为大家整理的生物信息 专业介绍 、主要课程、培养目标、 就业 前景等信息，希望对大家有所帮助。1、生物信息学专业简介 生物信息学(Bioinformatics)是 研究生 物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和 计算机 科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。2、生物信息学专业主要课程 普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。3、生物信息学专业培养目标 培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗 医药 、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等 工作 的高级科学技术人才。培养要求 学生主要 学习 生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。4、生物信息学专业 就业方向 与就业前景 本专业学生 毕业 后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管 理工 作

生物信息学的主要是用不同的高大上的编程算法（比如数据挖掘），针对生物体内一些富含信息的分子进行解析。生物体内富含信息的分子最典型的莫过于携带遗传信息的DNA、RNA和携带功能信息（主要是免疫功能信息）的蛋白质。因此对于DNA、RNA的碱基序列的变化和包含信息的解析，以及对于蛋白质四级结构（主要应该还是氨基酸序列）的变化和包含信息的解析应该是生物信息学的主要内容。（1）生物分子数据的收集与管理；（2）数据库搜索及序列比较；（3）基因组序列分析；（4）基因表达数据的分析与处理；（5）蛋白质结构预测。

生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。尤其是随着人类基因组计划的完成和其他模式生物的基因组计划的进行，如何处理海量的分子生物学信息是一个巨大的挑战，此时就很大程度上要依靠生物信息学来解读这些信息了。

生物专业

生物信息学是干什么的介绍如下：生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学专业毕业生可从事科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作。生物信息学专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。生物信息学专业就业岗位包括：销售代表、医药代表、销售工程师、销售经理、区域销售经理、临床医药代表、医疗器械销售代表、销售助理、医疗器械销售人员、销售专员、销售主管、招商经理等等。生物信息学是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。生物信息学经历的阶段：1.前基因组时代（20世纪90年代前）这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。2.基因组时代（20世纪90年代后至2001年）这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统地建立和交互界面工具的开发等。3.后基因组时代（2001至今）随着人类基因组测序工作的完成，各种模式生物基因组测序的完成，生物科学的发展已经进入了后基因组时代，基因组学研究的重心由基因组的结构向基因的功能转移。

目前的生物信息学哪个方向比较流行生物信息学在短短十几年间，已经形成了多个研究方向，以下简要介绍一些主要的研究重点。 如基因表达谱分析，代谢网络分析；基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等，逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域；在学科方面，由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学，功能基因组学，比较基因组学，蛋白质学，药物基因组学，中药基因组学，肿瘤基因组学，分子流行病学和环境基因组学，成为系统生物学的重要研究方法。从发展不难看出，基因工程已经进入了后基因组时代。我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习，和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识。

俗话说：学以致用。你需要了解你学生物信息将来要干嘛，有目标的准备学习，应该是最高效的。比如你想毕业找工作，做生物信息分析，那编程语言一定要掌握，perl python R 都是很好的学习语言，有必要假期去生物信息公司实习，会学到比学校更多的东西。如果往后深造读研，那要把基础知识学扎实了。多了解考研的规划等。

这类研究一般是分析自己或者合作者实验室里未发表的数据，并试图获得新的生物学发现。相比与0级，这已经有很大的进步，并且是训练生物信息学者最好的途径之一。可以练习将已有的生物信息学技术来做出真正生物学发现的技巧，学习更多的生信技术和生物学知识，可以启发、衍生出2级和3级的好课题。评价1级科研的功底和水平要看数据有多复杂, 是否需要生信人员写一些程序和算法（而不是只用他人的工具），生信分析在整个研究中的有重要性 (最重要的假设发现是不是由生物信息分析出来的，文章中生信图表的个数)，实验与计算的结合程度 （实验与计算 环环相扣，而不是高通量实验数据获得完跟个生信分析就拉倒），以及研究中生物学的发现是不是真的有意思，等等。因此兄弟我的看法是，1级虽然是“入门级”，但非常非常重要，所有生信专业研究生的必经之路，非生信领域的学者或学生，能达到1级中已可算是高手，进阶到1级上那就是凤毛麟角了。

吉林农业大学生物信息学挺好的。本专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业技 术和技能的训练，掌握生物学、计算机及信息科学等基本理论知识，能在教学、科研、高新技术产业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的交叉复合型人才。培养要求：本专业学生主要学习数理基础、生物学、计算机及信息科学的基本理论和基本知识，接受生物信息学与计算机科学理论和应用研究方面的科学思维培养和基本技能训练，掌握扎实的科学理论基础知识，具有一定的生物信息处理和技术研发的能力。吉林农业大学（Jilin Agricultural University）位于吉林省长春市，是吉林省省属重点大学、吉林省人民政府与农业部合作共建大学，入选中西部高校基础能力建设工程。截至2016年11月，学校占地面积319.02公顷，总建筑面积80.2万平方米，固定资产总额逾22亿元，图书馆藏书246.68万册。毕业生应获得的知识和能力：1、具有良好的职业道德、高度社会责任感和丰富的人文科学素养。2、掌握数理、生物学和计算机及信息科学等方面的基本知识和理论。3、掌握计算机、信息科学技术和生物信息学的相关技术.4、具有运用生物信息技术解决基因组学、蛋白质组学、代谢组学、生物医药等实际问题的初 步能力。5、熟悉生物信息学相关科技方面的方针、政策和法规。6、了解生物信息学的理论前沿、应用前景和发展动态。7、具有初步的科学研究和实际工作能力，具有一定的批判性思维能力，具有适应社会需求、 继续深造的潜能，以及应对危机与突发事件的初步能力。8、具有一定的国际视野和初步的交流、竞争与合作能力。

1．掌握普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学等基本知识和实验技能；2．掌握计算机科学与技术基本知识和编程技能(包括计算机应用基础、Linux基础及应用、数据库系统原理、模式识别与预测、生物软件及数据库、Perl编程基础等)，具备较强的数学和统计学素养(高等数学I、II、生物统计学等)；3．掌握生物信息学、基因组学、计算生物学、蛋白质组学、生物芯片原理与技术的基本理论和方法，初步具备综合运用分子生物学、计算机科学与技术、数学、统计学等知识和技能，解决生物信息学基本问题的能力；4．掌握生物信息学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、结果分析、撰写论文、参与学术交流的能力；5．熟悉国家生物信息产业政策、知识产权及生物安全条例等有关政策和法规；6．了解生物信息学的理论前沿、应用前景和最新发展动态；7．具有较好的科学人文素养和较强的英语应用能力，具备较强的自学能力、创新能力和独立解决问题的能力；8．具有良好的思想道德素质和文化素养，身心健康；9．具有较好的科学素质、竞争意识、创新意识和合作精神。

1、生物技术：是应用生物学、化学和工程学的基本原理，利用生物体包括微生物，动物细胞和植物细胞或其组成部分细胞器和酶来生产有用物质，或为人类提供某种服务的技术。本专业学生主要学习生物技术方面的基本理论、基本知识，受到应用基础研究和技术开发方面的科学思维和科学实验训练，具有较好的科学素养及初步的教学、研究、开发与管理的基本能力。 2、生物工程：是分子遗传学、微生物学、细胞生物学、生物化学、化学工程和能源学等各学科的结合，其应用范围十分广泛，包括医药、食品、农林、园艺、化工、冶金、采油、发酵罐新技术和新底物的环保等方面。本专业学生主要学习微生物学、生物化学、化学工程、发酵工程等方面的基本理论和基本知识，受到生物细胞培养与选育、生物技术与工程等方面的基本训练，具备在生物技术与工程领域从事设计、生产、管理和新技术研究、新产品开发的基本能力。 3、生物信息学：是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

尤其这两年，就业形势不是很好，应该只能在科研机构工作,当然，大学不会只教你生物信息学的，其他地方，例如制药、化妆品行业，都可以就业的。

生物信息学就业方向及前景：生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。专业分析：1、我国生物学本科教育主要围绕两个专业——生物科学和生物技术进行，而生物信息学相关课程通常作为这两个专业高年级学生的选修课，且要求学生们已修完大部分专业必修课以及一些计算机课程，如C语言等。2、教学实践表明，这一安排基本上符合国内本科生教育的实际情况，有利于本科生们掌握生物信息学的基本知识和工作原理，激发他们今后深入研究的兴趣。世界上越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。就业前景：1、本专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。2、生物信息学是分子生物学和计算机科学相互交叉形成的新兴前沿学科，本专业是根据21世纪具市场活力的新兴生物信息产业市场需求而设置的新专业。3、我国生物学本科教育主要围绕两个专业——生物科学和生物技术进行，而生物信息学相关课程通常作为这两个专业高年级学生的选修课，且要求学生们已修完大部分专业必修课以及一些计算机课程，如C语言等。

生物信息学就业前景如下:生物信息学专业的就业前景还是不错的,毕业生主要到生物及与生物相关的科学技术和其他领域从事科研、教学、技术及相关管理工作。1.科研方向:各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位等。2.微生物方向:医疗卫生单位、生物制药厂、疫苗生产厂“等。3.动植物方向:养殖场、畜牧兽业单位、园艺场、种苗公司等。4.其他方向:销售业务等。在所有专业中排名第155，在理学类中排名第6。就业前景怎么样？市场需求：2021年较2020年变化+36%。工资怎么样？平均工资：￥19.5K。生物信息学是一门交叉科学，它随1990年人类基因组计划的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。当前，生物信息学在国内外的发展基本上都处于起步阶段，各国所拥有的条件也大体相同。因此，这是我国生物信息学研究赶超国际先进水平的极好机会。生物信息学研究投资少，见效快，可充分发挥我国基因信息资源丰富的优势。

1,测序与序列比对(Sequence Alignment) 测序是生物信息学的基础和主要数据来源，可以是人类数据也可以是其他的数据。序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的. 2, 蛋白质结构比对和预测 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要. 3, 基因识别,非编码区分析研究. 基因识别的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确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等. 4, 分子进化和比较基因组学 分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因；Paralogous: 相同种族,不同功能的基因；Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现. 5, 序列重叠群(Contigs)装配 根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题. 6, 遗传密码的起源 通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材. 7, 基于结构的药物设计 人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益. 8.生物系统的建模和仿真 随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究 热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应 用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨 识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系 统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。 9.生物信息学技术方法的研究 生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统 计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难， 需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可实现性。 10, 生物图像 没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？ 外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？ 有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。 11, 其他 如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.

生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：⑴新算法和统计学方法研究；⑵各类数据的分析和解释；⑶研制有效利用和管理数据新工具。

生物信息学毕业能干科研、疾病分析诊断等工作。生物信息学是一门新兴的学科，更是一种重要的研究开发工具，它融合了多种学科，算是一种交叉科学。当前，生物信息学在我国发展基本上处于刚刚起步的阶国家非常重视这个方面，因此会加大力度投入。所以社会对这类人才的需求量是非常大的，并且出现了供不应求的局面，所以学习这个专业的学生未来的就业前景是非常广阔的。为了适应国家大力推进教育人才培养模式改革的需要，我国将加快生物信息学学科的建设和发展，所以这个专业在未来是非常吃香的。并且这个专业毕业的学生就业面比较广，薪资水平普遍都比较高。现如今大学生的就业形势越来越严峻，填报志愿的时候大家还是谨慎为好，最好是填报自己比较感兴趣的专业。生物信息学：生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。它在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信首备息。

生物专业

院校专业：基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：071003培养目标培养目标 培养目标：本专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业技 术和技能的训练，掌握生物学、计算机及信息科学等基本理论知识，能在教学、科研、高新技术产 业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的交叉复合型人才。培养要求：本专业学生主要学习数理基础、生物学、计算机及信息科学的基本理论和基本知 识，接受生物信息学与计算机科学理论和应用研究方面的科学思维培养和基本技能训练，掌握扎 实的科学理论基础知识，具有一定的生物信息处理和技术研发的能力。毕业生应获得以下几方面的知识和能力：1．具有良好的职业道德、高度社会责任感和丰富的人文科学素养；2．掌握数理、生物学和计算机及信息科学等方面的基本知识和理论；3．掌握计算机、信息科学技术和生物信息学的相关技术；4．具有运用生物信息技术解决基因组学、蛋白质组学、代谢组学、生物医药等实际问题的初 步能力；5．熟悉生物信息学相关科技方面的方针、政策和法规；6．了解生物信息学的理论前沿、应用前景和发展动态；7．具有初步的科学研究和实际工作能力，具有一定的批判性思维能力，具有适应社会需求、 继续深造的潜能，以及应对危机与突发事件的初步能力；8．具有一定的国际视野和初步的交流、竞争与合作能力。主干学科：生物学、计算机科学。核心知识领域：基础生物学、生物化学和分子生物学、基因与基因组学、概率论与数理统计、 生物信息学、数据结构与算法、计算机网络。核心课程示例（以下课程按每16学时折合1学分）：示例一：普通生物学及实验（理论课48学时，实验课16学时）、生物化学（理论课64学 时，实验课32学时）、分子生物学（48学时）、生物信息学（48学时）、序列与基因组分析（32学 时）、蛋白质组学（32学时）、系统生物学（32学时）、发育生物学（理论课32学时，实验课16 学时）等。示例二：普通生物学（理论课40学时，实验课16学时）、遗传与进化（56学时）、生物化学 （48学时）、分子生物学（48学时）、数据库原理（理论课32学时，实验课8学时）、Perl程序设计 （理论课32学时，实验课16学时）、数据结构（理论课40学时，实验课8学时）、生物统计学（理 论课40学时，实验课8学时）、生物信息学（理论课40学时，实验课16学时）、基因组学（40学 时）、蛋白质组学（理论课32学时，实验课24学时）、生物信息程序设计（理论课32学时，实验课 24学时）等。示例三：动物学（48学时）、植物学（56学时）、微生物学（48学时）、生物化学（88学时）、遗 传学（64学时）、生物统计学（56学时）、UNIX/LINUX（48学时）、分子生物学（64学时）、数据库 技术（64学时）、基因工程（48学时）等。主要实践性教学环节：生物信息及数据处理实践、综合实践、毕业设计（论文）等。主要专业实验：生物化学与分子生物学实验、遗传学实验、生物学数据库及实验、计算机网络 技术与应用实验等。修业年限：四年。授予学位：理学学士或工学学士。 职业能力要求职业能力要求 专业教学主要内容专业教学主要内容《生物信息学》、《普通生物学》、《生物化学》、《分子生物学》、《遗传学》、《计算生物学》、《基因组学》、《生物芯片原理与技术》、《蛋白质组学》、《Perl/Python语言编程》专业（技能）方向专业（技能）方向生化、科研类单位：生物研究、基因组学研究、蛋白质组学研究； 医药类企业：生物工程、生物技术、生物制药、药品研发、药品销售。职业资格证书举例职业资格证书举例 继续学习专业举例 就业方向就业方向 生物信息学专业就业方向生物信息学专业毕业生可从事科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作。生物信息学专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。生物信息学专业就业岗位包括：销售代表、医药代表、销售工程师、销售经理、区域销售经理、临床医药代表、医疗器械销售代表、销售助理、医疗器械销售人员、销售专员、销售主管、招商经理等等。 对应职业（岗位）对应职业（岗位） 其他信息：专业 学历层次 门类 学科 生物科学 本科 理学 生物科学类 生物技术 本科 理学 生物科学类 生物信息学 本科 理学 生物科学类 生态学 本科 理学 生物科学类

生物信息学已成为当今世界科学的流行语。大约一二十年前，人们将生物学和计算机科学视为两个完全不同的领域。人们可以了解生物及其功能，而另一个则可以了解计算机和基础理论。然而，目前，这两个领域之间似乎只是分离，而这个新领域，生物信息学，已经成为计算机科学和生物学的结合。什么是生物信息学？根据维基百科，生物信息学是一个跨学科领域，开发用于理解生物数据的方法和软件工具。作为一门跨学科的科学领域，生物信息学将计算机科学，统计学，数学和工程学结合起来，分析和解释生物学数据。各种生物分析导致指数量的生物数据，并且使用手动方法分析它们变得非常困难。这就是计算机科学拯救的地方。各种计算技术用于通过自动化过程更准确和有效地分析生物数据。因此，生物信息学可以被认为是解决生物学和医学问题的数据科学领域。

生物信息学专业主要课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。 扩展资料 　　生物信息学专业简介 　　生物信息学是分子生物学和计算机科学相互交叉形成的新兴前沿学科。本专业是根据21世纪最具市场活力的.新兴生物信息产业市场需求而设置的新专业。

目录 1 拼音 2 英文参考 3 生物信息学当前主要研究内容 3.1 获取人和各种生物的完整基因组 3.2 发现新基因和新的单核苷酸多态性 3.3 基因组中非编码蛋白质 3.4 在基因组水平研究生物进化 3.5 完整基因组的比较研究 3.6 从功能基因组到系统生物学 3.7 蛋白质结构模拟与药物设计 3.8 生物信息学的应用与发展研究 1 拼音 shēng wù xìn xī xué 2 英文参考 Bioinformatics 生物信息学（Bioinformatics）是一门新兴的交叉学科。很多人会认为：生物信息学既涉及生物又涉及物理，一定是一个内容十分广泛的学科领域。其实它的内涵十分具体，范围非常明确。生物信息学是伴随基因组研究而产生的，因此它的研究内容就紧随着基因组研究而发展。 广义地说，生物信息学从事对基因组研究相关生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释。这一定义包括了两层含义，一是对海量数据的收集、整理与服务，也就是管好这些数据；另一个是从中发现新的规律，也就是用好这些数据。 具体地说，生物信息学是把基因组 D NA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和 R NA基因的编码区；同时，阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质，破译隐藏在 D NA序列中的遗传语言规律；在此基础上，归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律。 生物信息学还利用基因组中编码区的信息进行蛋白质空间结构的模拟和蛋白质功能的预测，并将此类信息与生物体和生命过程的生理生化信息相结合，阐明其分子机理，最终进行蛋白质、核酸的分子设计、药物设计和个体化的医疗保健设计。 基因组信息学、蛋白质的结构计算与模拟以及药物设计，这三者紧密地围绕着遗传信息传递的中心法则，因而必然有机地连接在一起。 为什么基因组研究需要依赖生物信息学呢？首先伴随着基因组研究，相关信息出现了爆炸性增长，迫切需要对海量生物信息进行处理。自1995年科学家破译了全长为180万核苷酸的嗜血流感杆菌基因组以来，到目前已有大约60个微生物和若干真核生物，如：酵母、线虫、果蝇、拟南芥的完整基因组完成测序。至2001年的春天，科学家又公布了人类基因组的绝大部分序列，即：人类基因组的工作草图。这些成就意味着基因组的研究将全面进入信息提取和数据分析的崭新阶段。根据国际数据库的统计，1999年12月DNA堿基数目为30亿，2000年4月DNA堿基数目是60亿，现在这一数目已达140亿，大约每14个月翻一番。同时，电子计算机芯片对于数字处理能力的增长也相当于每18个月翻一番。因此，计算机能够有效地管理和运行海量数据。 但是，更为本质的原因是基因组数据的复杂性。所谓某种生物的基因组就是指该生物所有遗传物质的总和。生物的遗传物质是一类称为脱氧核糖核酸（DNA）的生物大分子，它是由4种核苷酸串接起来组成的，通常用字符 A、 T、 G、 C代表。通俗地说，生物的遗传密码就是这4个字符连接起来的线状长链。这种链往往很长，比如：人的遗传密码就含有32亿个字符，将它们堆起来就构成了一部100多万页、每页有3000字符的“天书”。这本“天书”包含了人体的结构和功能以及生命活动过程的大量信息，却仅仅由4个字符组成，既无词法，又无句法，还没有标点符号，看起来每一页都是相似的。如何读懂它是个极大的难题。基因组研究最终是要把生物学问题转化成对数字符号的处理问题。要解决这样的问题就必须发展新的分析理论、方法、技术、工具，就必须依赖计算机的信息处理。 从事生物信息学研究应具备多方面的科学基础。首先，它需要一定的计算能力，包括相应的软、硬设备。要有各种数据库或者能与国际、国内的数据库系统进行有效的交流。要有发达、稳定的互联网络系统；同时，生物信息学需要强有力的创新算法和软件。没有算法创新，生物信息学就无法获得持续的发展。最后，它要与实验科学，特别是与自动化的大规模高通量的生物学研究方法与平台技术建立广泛、紧密的联系。这些技术，既是产生生物信息数据的主要方法，又是验证生物信息学研究结果的关键手段。因此，从事生物信息学研究的人员也必须具备多学科交叉的知识。 我国生物信息学的研究和应用有一定的基础，因而有望取得突破性成果，这对于增强我国在基础研究领域的实力，在某些方面占据国际领先地位是十分重要的。生物信息学成果的应用也会产生巨大的社会效益和经济效益。 3 生物信息学当前主要研究内容 3.1 获取人和各种生物的完整基因组 基因组研究的首要目标是获得人的整套遗传密码。人的遗传密码有32亿个堿基，而现在的 D NA测序仪每个反应只能读取几百到上千个堿基。也就是说，要得到人的全部遗传密码首先要把人的基因组打碎，测完一个个小段的序列后再把它们重新拼接起来。 但是，我们很容易想象：如果把一本书撕成大小一样的碎片，就再也无法把它们重新正确地拼接起来，这是因为撕的同时丢失了书的上下文联系。这该如何办呢？我们可以取两本一样的书，按照不同的撕法把它们分头打碎。通过不同碎片互相参照，找到相同的单词，就可以部分恢复书的上下文联系。撕的书越多，恢复的上下文联系也越多。因此要获得人的整套遗传密码就不能把人的32亿堿基只测一遍，往往要测很多遍。比如，今年初在《自然》、《科学》两杂志上公布的人类基因组工作草图报道，它含有约29亿堿基，其物理图谱覆盖率为96％，序列覆盖率为94％。有大于90％的连续序列群已大于10万堿基；有约25％的连续序列群已等于或大于千万堿基。在这些序列中发现了3－4万个编码蛋白质的基因。得到这样的图就是相当于把人类基因组测了大约5遍才实现的。要作到这一点就需要把几千万个小片段通过比对再连接起来，这就是常说的基因组序列数据的拼接和组装。 在基因组大规模测序的每一个环节都与信息分析紧密相关。从测序仪的光密度采样与分析、堿基读出、载体标识与去除、拼接、填补序列间隙，到重复序列标识、读框预测和基因标注，每一步都是紧密依赖生物信息学的软件和数据库的。其中，序列拼接和填补序列间隙是最为关键的首要难题。其困难不仅来自它巨大的海量数据，而且在于它含有高度重复的序列。为此，这一过程特别需要把实验设计和信息分析时刻联系在一起。另一方面，必须按照不同步骤的要求，发展适当的算法及相应的软件，以应对各种复杂的问题。国际上很多著名的基因组研究中心，都有自己的拼接和组装策略，并且这样的工作都是在超级计算机上完成的。 有了完整基因组，人类对自身的认识就更为细致、更为精确。比如：发现在我们的基因组中真正编码蛋白质（称为外显子）等的部分很少，只占1．1％；外显子与外显子之间的区域（称为内含子）占了24％；而基因与基因之间的间隔序列却占了75％，也就是说在人类基因组中不编码蛋白质的区域占了绝大部分。发现人类编码蛋白的基因较之其它生物体的基因更为复杂，有更为丰富的剪接方式。发现基因组中片段重复现象很普遍，这反映了人类复杂的进化历史。发现人的第13号染色体比较稳定，而男性的第12号染色体和女性的第16号染色体是易变的，等等。 3.2 发现新基因和新的单核苷酸多态性 发现新基因是当前国际上基因组研究的热点，使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。比如：啤酒酵母完整基因组所包含的约6000个基因，大约60％是通过信息分析得到的。 （1）基因的电脑克隆 利用 E ST数据库发现新基因也被称为基因的电脑克隆。 E ST序列是基因表达的短 c DNA序列，它们携带着完整基因的某些片段的信息。到2001年10月，GenBank的EST数据库中人类 E ST序列已超过380万条，它大约覆盖了人类基因的90％以上。 我国早在1996年就开始了通过电脑克隆寻找新基因的研究。它的原理非常简单，就是找到属于同一基因的所有 E ST片段，再把它们连接起来。由于 E ST序列是全世界很多实验室随机产生的，所以属于同一基因的很多 E ST序列间必然有大量重复小片段，利用这些小片段作为标志就可以把不同的 E ST连起来，直到发现了它们的全长，这样我们就可以说通过电脑克隆找到了一个基因。如果这个基因以前未曾发现过，那我们就找到了一个新基因。但是进行电脑克隆程序设计是复杂的，计算量是巨大的。 （2）从基因组 D NA序列中预测新基因 从基因组序列预测新基因，本质上是把基因组上编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开来。对于理论方法来讲就是要找到在编码区和非编码区哪些数学、物理学特征是不一样的。将这些序列与已知基因数据库进行比较，就可以发现新的基因了。 发现了新基因就会使我们对生命活动的认识加深一步。据1999年12月2日《自然》杂志，人的第22号染色体数据已鉴定出679个基因，其中55％的基因是未知的。有35种疾病与该染色体突变相关，像免疫系统疾病、先天性心脏病和精神分裂症。但是，要将人类的所有基因及其相应的蛋白质以及与它们相关的功能完整而正确地整合到一个索引中，依然是一个十分重要、十分艰巨的任务。国际人类基因组协作组正着手建立完整的“整合基因索引”及与之相关的“整合蛋白索引”。 （3）发现单核苷酸多态（ S NP） 有的人吸烟喝酒却长寿，也有人自幼就病痛缠身；同一种治疗肿瘤的药物对一些人非常有效，对另一些人则完全无效。这是为什么？答案是他们基因组中存在的差异。这种差异很多表现为单个堿基上的变异，也就是单核苷酸的多态性（ S NP）。 现在普遍认为 S NP研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为 S NP将提供一个强有力的工具，用于高危群体的发现、疾病相关基因的鉴定、药物的设计和测试以及生物学的基础研究等。 S NP在基因组中分布相当广泛，近来的研究表明在人类基因组中每300堿基对就出现一次。大量存在的 S NP位点，使人们有机会发现与各种疾病，包括肿瘤相关的基因组突变；从实验操作来看，通过 S NP发现疾病相关基因突变要比通过家系来得容易；有些 S NP并不直接导致疾病基因的表达，但由于它与某些疾病基因相邻，而成为重要的标记。 S NP在基础研究中也发挥了巨大的作用，近年来对 Y染色体 S NP的分析，使得在人类进化、人类种群的演化和迁徙领域取得了一系列重要成果。 3.3 基因组中非编码蛋白质 区域的结构与功能研究 近年来的研究表明，在细菌这样的微生物中，非编码蛋白质的区域只占整个基因组序列的10％到20％。随着生物的进化，非编码区越来越多，在高等生物和人的基因组中非编码序列已占到基因组序列的绝大部分。这表明：这些非编码序列必定具有重要的生物功能。普遍的认识是，它们与基因的表达调控有关。 对人类基因组来说，迄今为止，人们真正掌握规律的只有 D NA上的编码蛋白质的区域（基因），最新资料说明这部分序列只占基因组的1．1％。仅占人类基因组1．1％的编码区的相关研究已经缔造了数十名诺贝尔奖获得者，98％非编码区蕴含的成果数量将是十分可观的，因此寻找这些区域的编码特征、信息调节与表达规律是未来相当长时间内的热点课题，是取得重要成果的源泉。 3.4 在基因组水平研究生物进化 近几年来，随着基因组序列数据的大量增加，对序列差异和进化关系的争论也越来越激烈。首先发现同一种群基于不同分子序列所重构出的进化树可能不同。同时，对“垂直进化”和“水平演化”之间关系的讨论正逐渐引起人们的重视。也就是近年来发现了基因的“横向迁移现象”。即：基因可以在同时存在的种群间迁移，其结果虽可导致序列差异，但这种差异与进化无关。甚至，对人类基因组的分析发现，有几十个人的基因只与细菌基因相似，而在果蝇、线虫中都不存在。如果以人的这些基因序列来研究进化将会得到荒谬的结论。所以在当前的分子进化研究中必须选择垂直进化的分子作为样本。特别是：在分子进化分析中，“相似性”和“同源性”是两个不同的概念。相似性只反映两者类似，并不包含任何与进化相关的暗示。同源性则是与共同祖先相关的相似性。 3.5 完整基因组的比较研究 在后基因组时代，完整基因组数据越来越多，有了这些资料人们就能对若干重大生物学问题进行分析研究，如：生命是从哪里起源的？生命是如何进化的？遗传密码是如何起源的？估计最小独立生活的生物体至少需要多少基因？这些基因是如何使生物体活起来的？等等。这些重大的问题只有在基因组水平上才能回答。举例来说，鼠和人的基因组大小相似，都含有约30亿堿基对，基因的数目也类似，且大部同源。可是鼠和人差异却如此之大，这是为什么？同样，有的科学家估计不同人种间基因组的差别仅为0．1％；人猿间差别约为1％。但他们表型间的差异十分显著。因此，这种差异不仅应从基因、 D NA序列找原因，也应考虑到整个基因组、考虑染色体组织上的差异。这一工作开创了比较基因组学。 科学家们发现：全部基因可以按照功能和系统发生分为若干类，其中包括与复制、转录、翻译、分子伴娘、能量产生、离子转运、各种代谢相关的基因。这一工作也为蛋白质分类提供了新的途径。同时，科学家们通过几个完整基因组的比较，统计出维持生命活动所需要的最少基因的个数为250个左右。同样，当我们比较鼠和人的基因组就会发现，尽管两者基因组大小和基因数目类似，但基因组的组织却差别很大。例如存在于鼠1号染色体上的基因已分布到人的1、2、5、6、8、13、18号7个染色体上了。研究表明在同一界中，某些核糖体蛋白排列顺序的差异能反映出物种间的亲缘关系，亲缘关系越近，基因排列顺序越接近。这样就可以通过比较基因的排列顺序来研究物种间的系统发育关系。 我国从1998年开始就开展了微生物完整基因组的大规模测序和分析工作。现在正进行和已完成的有：我国自行鉴定的 T hermotogales科的高温真细菌、泉生热袍菌；福氏痢疾杆菌；钩端螺旋体出血黄疸型赖株；表皮葡萄球菌；菊花黄单胞菌。我国科学家在完成人类基因组的1％测序工作的同时，最近又完成了具有4．3亿堿基对的水稻基因组的“工作草图”。这些数据将为我国在这一领域的研究提供最直接的素材。 3.6 从功能基因组到系统生物学 在不同的组织中表达基因的数目差别是很大的，脑中基因表达的数目最多，约有3－4万个转录子，有的组织中只有几十或几百个基因表达。同一组织在不同的个体生长发育阶段，表达基因的种类、数量也是不同的，有些基因是在幼年时期表达的，有些是中年阶段表达的，有些要到老年时期才表达。我们不仅需要了解基因的序列，还要了解基因的功能，也就是要了解在不同的时间、不同的组织中基因的表达谱。这就是通常所说的功能基因组研究。 为了得到基因的表达谱，国际上在核酸和蛋白质两个层次上都发展了新技术。这就是在核酸层次上的基因芯片（或称 D NA芯片）技术和在蛋白质层次上的大规模蛋白质分离和序列鉴定技术，也称蛋白质组技术。由于芯片上样品点的密度很大，可以达到每片几十万，因此表达谱数据挖掘和知识发现就成了该研究成功与否的关键。无论是生物芯片还是蛋白质组技术的发展，都更强烈地依赖于生物信息学的理论、技术与数据库。下一步，功能基因组研究将朝着复杂系统的方向发展，即：探讨生物系统中各部分、各层次的相互作用，从而进入系统生物学的领域。 3.7 蛋白质结构模拟与药物设计 蛋白的空间结构模拟和药物设计已有二三十年的历史。随着人类基因组研究的飞速发展，这一领域面临着新的态势，即：找到人类3—4万个基因的堿基序列是指日可待的事，因而确定它们表达产物的氨基酸顺序也会逐渐实现，此时预测这些蛋白的空间结构，进而实现针对性的药物设计，就成了迫在眉睫的任务。这也是大规模的计算问题。 3.8 生物信息学的应用与发展研究 生物信息学的研究结果不仅具有重要的理论价值，也可直接应用到工农业生产和医疗实践当中去。因此，生物信息学相关的分析与应用算法、软件和数据库，都具有重要的经济价值，最终都会形成商品，提供经济和社会效益。 （1）疾病相关的基因信息及相关算法和软件开发 很多疾病与基因突变或基因多态有关，有人估计与癌症相关的原癌基因约有1000个，抑癌基因约有100个。约有6000种以上的人类疾患与各种人类基因的变化相关联。更多的疾病是环境（包括致病微生物）与人类基因（基因产物）相互作用的结果。随着人类基因组计划的深入，当我们知道了人类全部基因在染色体上的位置、它们的序列特征（包括 S NPs）以及它们表达规律和产物（ R NA和蛋白质）特征以后，人们就可以有效地判定各种疾患的分子机制，进而发展合适的诊断和治疗手段。为此，有两项生物信息学工作是重要的：一是构建与疾病相关的人类基因信息数据库（包括 S NP数据库），二是发展有效地分析基因分型数据的生物信息学算法，特别是将 S NP数据与疾病和致病因素相关的计算方法。 （2）建立与动、植物良种繁育相关的基因组数据库，发展分子标记辅助育种技术 根据不同物种间的进化距离和功能基因的同源性，可以比较容易地找到各种家畜、经济作物与其经济效益相关的基因，并进一步认识它们发育、生长和抗逆的各种途径和机制。在此基础上，利用相关的基因组分子标记，可以加快育种的速度，对它们按照人们的愿望加以改造。 （3）研究与发展药物设计软件和基于生物信息的分子生物学技术 人类基因组信息为药物发展提供了新的候选分子和新的候选药靶基因。同时，分子生物学常用的表达载体、 P CR和杂交引物以及各种试剂盒（包括 D NA芯片）的设计必须依赖于核酸的序列信息。基因组信息学提供的大量信息为这类技术的发展提供了广阔的天地。

生物信息学专业学什么？ 快车教育，某名企人力资源总监曾先生表示，生物信息学（Bioinformatics）是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。那么生物信息学专业好不好？下面让快车教育我为各位看官总结一下生物信息学专业的主要课程、专业知识以及专业技能的情况吧！ 一、生物信息学专业主要课程： 普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。 二、生物信息学专业知识与技能： 1．掌握普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学等基本知识和实验技能； 2．掌握计算机科学与技术基本知识和编程技能(包括计算机应用基础、Linux基础及应用、数据库系统原理、模式识别与预测、生物软件及数据库、Perl编程基础等)，具备较强的数学和统计学素养(高等数学I、II、生物统计学等)； 3．掌握生物信息学、基因组学、计算生物学、蛋白质组学、生物芯片原理与技术的基本理论和方法，初步具备综合运用分子生物学、计算机科学与技术、数学、统计学等知识和技能，解决生物信息学基本问题的能力； 4．掌握生物信息学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、结果分析、撰写论文、参与学术交流的能力； 5．熟悉国家生物信息产业政策、知识产权及生物安全条例等有关政策和法规； 6．了解生物信息学的理论前沿、应用前景和新发展动态； 7．具有较好的科学人文素养和较强的英语应用能力，具备较强的自学能力、创新能力和独立解决问题的能力； 8．具有良好的思想道德素质和文化素养，身心健康； 9．具有较好的科学素质、竞争意识、创新意识和合作精神。 以上是关于大学本科专业生物信息学专业学什么的分析情况，更多高考专业生物信息学专业分析资讯敬请关注快车教育职业规划频道。

生物信息专业是干什么的介绍如下：生物信息学专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。就业方向：生化、科研类单位：生物研究、基因组学研究、蛋白质组学研究; 医药类企业：生物工程、生物技术、生物制药、药品研发、药品销售等等。生物信息学专业就业前景怎么样生物信息学是一门新兴学科，起步于20世纪90年代，至今已进入"后基因组时代"，生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义，研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面。生物信息学是一门以生物学、数学和信息科学为基础的交叉科学，它通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义。生物信息学培养具备生命科学和医学基础知识，掌握与生物信息学相关的信息科学、计算机科学、数学和生物技术等基本理论知识和技能，实践能力强，受过严格的科学实验训练，具备较强的知识更新能力和创新能力的高素质人才。毕业后能从事生物信息学及相关领域的科学研究、技术开发、服务、管理和教育等工作。我国生物学本科教育主要围绕两个专业——生物科学和生物技术进行，而生物信息学相关课程通常作为这两个专业高年级学生的选修课，且要求学生们已修完大部分专业必修课以及一些计算机课程，如C语言等。教学实践表明，这一安排基本上符合国内本科生教育的实际情况，有利于本科生们掌握生物信息学的基本知识和工作原理，激发他们今后深入研究的兴趣。世界上越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。生物信息学专业的意义在哪生物信息学是分子生物学和计算机科学相互交叉形成的新兴前沿学科，生物信息学是根据21世纪具市场活力的新兴生物信息产业市场需求而设置的新专业。我国生物学本科教育主要围绕两个专业——生物科学和生物技术进行，而生物信息学相关课程通常作为这两个专业高年级学生的选修课，且要求学生们已修完大部分专业必修课以及一些计算机课程，如C语言等。同时，越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。据有关数据显示，目前对生物信息学专业需求最大的是制药和生物工程领域，占社会总需求的45%，所以想要找到对口的工作并不难。

生物信息学属于理学，是分子生物学和计算机科学相互交叉形成的新兴前沿学科，本专业是根据21世纪最具市场活力的新兴生物信息产业市场需求而设置的新专业。专业培养德智体美全面发展，具备生物信息学的基本理论、基本知识和基本技能，并能在高等学校或科研机构和政府机构及相关行业的企业、事业部门等从事生物信息和生物信息软件、产品的研究与教学、生产与开发、经营与管理等方面工作的高级复合型科技人才。要求学生具有计算机技术背景，通晓分子生物学知识，熟练运用生物信息处理软件的生物学～计算机两栖复合应用型的基本理论、基本知识和基本技能。生物信息学主要课程和就业方法主要课程：动物生物学、植物生物学、微生物学、基础生物化学、生物信息学、遗传学、数据库、计算机操作系统、生物统计学、分子生物学、发育生物学及计算机模拟、生物芯片技术、神经生物学、基因工程、软件工程、信息论、计算机图形学等。生物信息技术专业毕业生可从事科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作。

生物信息学是一门工具课而已，讲的是数据库的使用、软件使用以及网络资源的利用，相当于是个计算机辅助分子生物学的具体操作。主要课程：基础化学、普通生物学、生物化学、微生物学、细胞生物学、分子生物学、基因组学、基因工程、计算机与操作系统、信号处理原理、生物信息学、数据结构编程(Java)、文件和数据库管理、数据结构与算法、人工智能系统、用户界面和软件设计、数字图象处理等。毕业生适宜从事生物信息学及相关专业的科学研究、教学和开发应用等工作，也可以继续攻读生物信息学、生命科学、计算机科学等学科.大学阶段，接触的分子类实验比较少，所以很少用到，以至于工具课变成了boring的天书。记得我自己上这门课的时候，听懂的寥寥无几，何况当时还学ftp获取序列，根本用不到的东西。直到后来读研了，自己做东西了，才慢慢学，慢慢学，终于了解了一点皮毛。再具体一点：就生物类研究生吧，做科研之前恐怕读上半年文献，那算是少的，而且大部分是要求读英文文献的，那么entrez-pubmed就是你研一的开机主页。

一、生物信息学专业介绍 1、生物信息学专业简介 生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。 2、生物信息学专业主要课程 普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。 3、生物信息学专业培养目标 培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。 培养要求 学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。 4、生物信息学专业就业方向与就业前景 本专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。 二、生物信息学专业大学排名 1.华中农业大学A++ 2.中南大学A+ 3.哈尔滨医科大学A+ 4. 上海交通大学 A+ 5. 天津医科大学 A 6.华中科技大学A 7. 东南大学 A 8. 大连理工大学 A 9. 苏州大学 A 10.福建医科大学A 11. 重庆医科大学 A 12. 同济大学 A

生物信息学（bioinformatics）利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学以各种各样的生物学数据为研究材料，通过计算机处理后再进行结果解读，处理方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。当前主要的研究方向有：序列比对、序列组装、基因识别、基因重组、蛋白质结构预测、基因表达、蛋白质反应的预测，以及进化模型创建等。拓展资料：生物医学专业本科阶段的核心课程主要有三大类：生命科学核心课程、基础医学核心课程和信息科学核心课程。生命科学核心课程主要是生物学基础类的课程，如生命科学基础、细胞与生物分子、遗传与发育等。基础医学核心课程主要是涉及人体的一些基础课程，如人体结构与功能学、疾病基础、感染与免疫学、药理学与药物研发、神经科学等；信息科学核心课程主要涉及如何收集、处理、分析、评价生物医学数据，如Python使用、生物序列分析、自然语言及人工智能等。生物科学专业因为实在离实际应用太远，只能科研一条路走到黑。生物信息学的稍好一些，因为学习了信息科学计算机的技术，无论是继续深造还是找工作都比纯生物要好。生物信息竞争比较小，因为纯生物专业的毕业生大多不会计算机。但是计算机专业毕业生很少去从事生物相关行业。缺点是生物信息学在研究中主要是辅助性质，是个工具不是主导。想自己搞个大名堂出来是很难的，其次分子生物学的发展现状在可以预见的将来也没有什么赚大钱的机会。

生物信息学是一门以生物学、数学和信息科学为基础的交叉科学，它通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取、加工、存储、分析和解释，来阐明大量生物数据所包含的生物学意义。【培养目标】培养具备生命科学和医学基础知识，掌握与生物信息学相关的信息科学、计算机科学、数学和生物技术等基本理论知识和技能，实践能力强，受过严格的科学实验训练，具备较强的知识更新能力和创新能力的高素质人才。【主修课程】有《生物信息学》、《普通生物学》、《生物化学》、《分子生物学》、《遗传学》、《计算生物学》、《基因组学》、《生物芯片原理与技术》、《蛋白质组学》、《Perl/Python语言编程》等。【就业前景】毕业后能从事生物信息学及相关领域的科学研究、技术开发、服务、管理和教育等工作。

生物信息学是普通高等学校本科专业。生物信息学是普通高等学校本科专业，属于生物科学类专业。该专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力。能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。生物信息学开设背景：生物信息学专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力。能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。

生物信息学是一门跨学科的科学领域，它结合了生物学、计算机科学和统计学的知识和技术，旨在研究和解释生物学数据。生物信息学的主要目标是通过分析和解释生物学数据来揭示生物系统的结构、功能和演化。生物信息学的主要课程涵盖了多个领域，包括计算机科学、生物学、数学和统计学。下面是一些生物信息学的主要课程：1.生物学基础：这门课程介绍了生物学的基本概念和原理，包括细胞结构与功能、基因组学、蛋白质结构与功能等。学生将学习如何理解和解释生物学数据。2. 计算机编程：生物信息学需要使用计算机编程来处理和分析大量的生物学数据。这门课程将教授学生如何使用编程语言（如Python、R）来处理和分析数据，以及如何开发生物信息学工具和算法。3. 数据库和数据管理：生物信息学需要处理和管理大量的生物学数据，包括基因组序列、蛋白质结构、基因表达数据等。这门课程将介绍数据库的基本概念和技术，以及如何有效地存储和管理生物学数据。4. 生物信息学算法：这门课程将介绍常用的生物信息学算法和技术，包括序列比对、基因预测、蛋白质结构预测等。学生将学习如何使用这些算法来解决生物学问题。5. 统计学和机器学习：生物信息学需要使用统计学和机器学习的方法来分析和解释生物学数据。这门课程将介绍统计学和机器学习的基本原理和方法，并教授学生如何应用这些方法来分析生物学数据。6. 生物信息学应用：这门课程将介绍生物信息学在不同领域的应用，包括基因组学、蛋白质组学、转录组学等。学生将学习如何将生物信息学方法应用于解决实际的生物学问题。生物信息学的学习需要学生具备扎实的生物学、计算机科学和统计学基础，同时也需要具备良好的问题解决能力和创新思维。通过学习生物信息学，学生可以为生物学研究和生物医学领域的发展做出贡献，推动生物科学的进步。

生物信息学的研究重点主要体现在基因组学和蛋白质学两方面,具体地说就是从核酸和蛋白质序列出发, 分析序列中表达结构和功能的生物信息 。生物信息学的基本任务是对各种生物分析序列进行分析, 也就是研究新的计算机方法, 从大量的序列信息中获取基因结构、功能和进化等知识。而在序列分析中, 将未知序列同已知序列进行相似性比较是一种强有力的研究手段,从序列的片段测定, 拼接, 基因的表达分析, 到RNA和蛋白质的结构功能预测。物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列的相似性比较。生物信息学中的序列比对算法的研究具有非常重要的理论意义和实践意义。基因组中由寡核苷酸串联,重复排列的DNA序列,构成数量可变的串联重复序列,其中,微卫星DNA又称为短串联重复片列，是一种可遗传的不稳定的且具有高度多态性的短核苷酸重复序列,具有种类多,分布广,高度多态性等特点,这种多态性标志已广泛用于遗传病及亲子鉴定等.短序列比对中，一般常用的算法主要有三个：（1） 空位种子片段索引法，首先将读段切分，并选取其中一段或几段作为种子建立搜索索引，再通过查找索引、延展匹配来实现读段定位，通过轮换种子考虑允许出现错配）的各种可能的位置组合；无论在发育期还是在成人体内，既有大量的新细胞产生，也有大量的旧细胞死亡，这是生物体的一种自然现象。为了维持机体组织中适宜的细胞数量，在细胞分裂和细胞死亡之间需要一种精确的动态平衡。由于这种生成与死亡的有序流程，在胚胎和成人期便维持着人体组织的适宜细胞数量。而这种精密地控制细胞的消亡过程就称为程序性细胞死亡。正常的生命需要细胞分裂以产生新细胞，并且也要有细胞的死亡，由此人体和生物的器官才得以维持平衡。

大海之所以浩瀚,是因为有无数的河流注入他的身体,河流汇入大海,就要适应海的咸味、海的波澜。同样，一个新员工进入一个好的公司也要适应、融入公司的环境、制度、文化,最终成为公司不可或缺的力量。新员工进入公司,一般需要经过一段时间的培训。在此期间,新员工对公司有一个全方位的了解,认识并认同公司的事业及企业文化,理解接受公司的共同语言和行为规范;明确自己的岗位职责、工作任务和工作目标;掌握工作要领、工作程序和工作方法,尽快进入岗位角色。由于新员工和企业处于相互熟悉磨合的过程,或多或少地要面临许多问题和困惑。如果这种心理困惑得不到解决的话,就会给今后的日常工作带来不必要的麻烦,甚至很快就会跳槽。因此,新员工遇到心理问题时有必要在试用期间乃至今后工作中及时向领导反映问题,解决问题,以适应新的环境。想克服这些障碍,不是没有办法的:第一，要了解自己的期望。究竟自己对公司的期望是什么?而这个期望又是否合理呢?我们的期望,往往建基于旧有的文化观点,跟眼下身处的社会往往有很大的分别。所以,要随时修正自己的期望,以便适应一种新的生活体验。第二,要乐于聆听、观察和发问。对于一个我们不熟悉的地方,要多聆听别人的意见,细心观察他们的行为,和抱有勇于发问的精神。第三，新员工进入一个陌生的环境工作,一定要能够给自己定好位,根据现实情况及时调整自己的职业理想和目标;善待自己,注意保持生理和心理的健康,调整好自己的心态;工作脚踏实地,做好本职工作,不好高骛远;不断学习、创新,随时保证知识的更新;强化协作精神和团队精神,尽快融入集体和同事中;及时归纳总结,从总结中提升自己的业务能力。要做到厚积薄发,练好基本功,抓住机遇,尽快成长起来,为公司的发展贡献自己的力量。新员工需要完成的另一个角色转变就是从“新”向“老”员工的角色转变,这是一个对新环境、新工作的认知过程;另一方面是“新”作为起点到他职业生涯的一个阶段的开始,新人培训是一个了解职位和业务流程,配备相关知识和基本技能,以及调整新员工进入工作状态的全过程。第四，新员工应摆正心态。态度决定一切,多做事,不要对一些无关紧要的事斤斤计较。积极、有效地既求助于他人,同时又给予他人支援,这样能充分利用公司资源,又能借助别人提供的基础,吸取别人的经验,很快进入角色。求助别人没有什么不光彩的,求助是参与群体奋斗的最好形式。别人不会因你的问题多，而嫌你笨,多数人都喜欢你向他请教,多熟悉一份业务对新员工未来成长极为有利。乐于助人将得到大家的喜欢。也不必为多做分外的事情与同事搞的不愉快。如果封闭自己,怕分工不划算,想单打独斗,搞出点明堂来,往往是不现实的。实践是提高水平的基础,它充分地检验了一个人的不足,只有暴露出来,才会有进步。实践再实践,尤其对新员工十分重要。只有实践后善于去总结,才会有飞跃的提高。要摆正自己的位置,不怕做小角色,才有可能做大角色。有一句明言:“没有记录的公司,是迟早要跨掉的!”多么尖锐，一个不善于总结的公司会有什么前途,个人不也是如此吗?多数新员工都是从基层做起。成功学家罗素塞吉说过:“没有家庭背景的年轻人最好的出头之道是:“第一,找个职位;第二,守紧口风;第三,多多观察;第四,保持忠诚;第五,使老板相信,你少不了他;第六,彬彬有礼。”只有凭借实际能力与责任心定位,对于个人的评价以及应得到的回报主要取决于实干中体现出来的贡献度。新员工也许会感受到公司没有想象的公平。真正绝对的公平是没有的,只有在努力者面前,机会才是均等的。只要不懈努力,让你的主管了解你,要承受得起做好事反受委屈,“烧不死的鸟就是凤凰”,没有一定的承受能力,今后如何做大梁?其实一个人的命运,就掌握在自己的手上。生活的评价,是会有误差的,但决不至于黑白颠倒,差之千里。太阳总会升起,哪怕暂时还在地平线下。第五，想成功就要丢掉速成的幻想,现实生活中能把某一项技术精通是十分困难的。如果想提高效益、待遇,只有把精力集中在一个有限的工作面上,不然就很难熟能生巧。什么都想会,什么都想做,就意味着什么都不精通,做任何一件事对于新员工都是一个学习和提高的机会,都不是多余的。努力钻进去,兴趣自然在。把自己锻炼成业精于勤,行成于思,有真正动手能力和管理能力的企业骨干。关注企业发展战略规划,企业文化建设规划与员工职业生涯规划有机结合是十分必要的,积极投入到工作中,适应了岗位工作的员工就会成为优秀员工。机遇偏爱踏踏实实的工作者。作为一个新员工要勤于动脑、动手,要深入透彻地分析,找出一个环节的问题,找到解决的办法,踏踏实实地一点一点地去做。建立良好的人与人之间的关系,不断的欣赏新生活,独立自主,不受文化和环境的束缚，适应公司的环境、制度、文化,磨炼自己,使自己更好地融入集体。

按照内容来说，生物统计和生物信息确实是属于工具的，搞分子实验的不一定都会，我们师兄做信号通路的一般用不到生物统计，不过我们做小RNA的做靶标预测就需要用到数据库了。这两个专业的学生，做的实验一般都是编程问题，我有个同学正在做，生物信息学更偏重于计算机，而另一个女生做的统计，偏重于数学，实际上对于生物学只要度过本科， 有个较深层次的了解，就够了， 相关文献方面和我们做的实验都是不一样的。他们有属于自己的竞争力，和我们做的方面不同，就像搞植物分类的人和做分子的就很少存在竞争。一个课题组内的人，必然是全套实验流程都需要了解的，数据之间共享。隔壁实验室的师兄师姐则是女生做细胞方面的内容，男生做分子方面内容，分工明确。但是数据方面是共通的。

‍‍从开始进入生物信息这个领域，同时伴随而来的名词有：生物信息学，计算生物学，系统生物学，生物统计学~我没有严格考证过这些名词的由来，就我五年的博士生活中的学习过程，谈一下这些学科的异同吧。我上过生物系的生物信息学，计算机系的生物信息学，生物系的生物统计学，生物系的计算生物学，旁听过医学院的生物统计学和流行病学，旁听过生物系的人类进化遗传学，旁听过数学系的系统生物学，自学过数学系的概率论~~在学习过程中，学到的是：生物学的生物信息学：首先是讲进化，做序列比对，blast，构建进化树；然后，讲基因功能，基因功能富集分析等。侧重的是，将进化中的生物学原理，参数如何设置，软件如何使用，如何将这些软件应用到生物学问题。计算机系的生物信息学：首先讲的也是进化，但是，讲的是算法设计；然后讲了很多马尔科夫链，HMM模型，序列比对中的blosum62矩阵是怎么来的，如何加快计算效率，如何降低空间存储等等。侧重的是，如何设计合理的算法，给生物学的人使用。生物学的生物统计学：就是系统的讲统计学，从描述数据，到假设检验，到参数估计，印象中，讲假设检验的篇幅很多，每个检验，都会有生物学的案例，让我们明确什么是H0，什么是Ha，然后p-value的解释是什么，参数估计讲的很少。回过头看看，觉得讲的还是很浅显的，但是它是生物学专业必修课，全院学生对我们实验室助教出的题目，都是怨声载道。‍‍

生物信息是数学，生物知识与计算机软件结合的交叉学科（注意学科顺序），生物信息侧重于算法研究，用于研究解释各种组学（基因，蛋白，转录组学等）数据的变化特征，其学科特点还是做基础研究，多挖掘出点新东西，即使这些新东西没经过验证。生物统计是卫生生物领域与统计理论知识相结合的交叉学科，侧重将理论应用到实际领域，学科特点是用一些模型来解释各变异，非常看重p值，侧重验证有无统计学意义。比较侧重于根据实际情况调整模型，使之拟合，用于解释实际。 目前国内较少有生物统计这一二级学科，一般生物统计归入卫生统计或医学统计，也有的院校将生物统计归入生物信息系，不过归后的学科方向比生物统计更深更窄，变成遗传统计学。生物信息和生物统计的区别类似于数学与统计学的区别。

生物信息和生物统计方向有什么不同这是两个专业具体区别如下：生物统计学是把统计学运用于生物实验设计、分析的学科，所以其方法主要是统计学的，可以应用在传统生物学、现代分子生物学、医学、农学等学科。其就业主要是各大生物相关的研究机构的统计服务部门。主要用SAS，R，Matlab等。生物信息则偏重于基因组、蛋白组、相互作用组等分子生物学产生的大数据，所以方法已计算机科学为核心，加之统计、机器学习、算法等方法。其就业现在新一代测序领域很热。主要用python，perl，C，C++，java等。

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（1）生物统计学(Biostatistics)的重点在于 statistics，也就是说从描述数据，到假设检验，到参数估计，都是统计学的知识，只是以生物学为案例。主要处理可转化为矩阵的生物数据，多使用 R、SAS、Matlab，如 GWAS 模型。该专业通常开设在 Public Health 学院，多数都会与其他学院有联合授课。如果去药厂、科研机构、healthcare、甚至保险行业，学统计和学生统没有多大区别，可以等同对待。（2）生物信息学(Bioinformatics) 通常开在生物系或者计算机系。生物系的生物信息学主要研究进化，做序列比对，blast，构建进化树；其次是研究基因功能，基因功能富集分析等。侧重的是，将进化中的生物学原理，参数如何设置，软件如何使用，如何将这些软件应用到生物学问题。计算机系的生物信息学研究的是进化的算法设计，会涉及多马尔科夫链，HMM 模型，序列比对中的blosum62 矩阵是怎么来的，如何加快计算效率，如何降低空间存储等等。侧重的是，如何设计合理的算法，给生物学的人使用。简而言之，生物信息学的重点是 computer science，主要处理序列数据，多使用 Perl、Python、C，如序列拼接。

　　摘 要：随着计算机科学和生物科学的迅猛发展，生物信息学成为一门独立学科，它将会成为21 世纪生命科学中的重要研究领域之一。本文对生物信息学在本科教学中的教学方法、实验教学、考核办法以及如何与现代教育技术相结合进行了初步的探索，并对如何提高教学效果培养跨学科的生物信息学人才做了深入思考。 　　关键词：生物信息学 课堂教学 实验教学 现代教育技术 　　 　　前言 　　 　　生物信息学(Bioinformatics)是一门新兴的交叉学科。广义地说，生物信息学从事对生物信息的获取、加工、储存、分配、分析和解释，并综合运用数学、计算机科学和生物学工具，以达到理解数据中的生物学含义的目标［1］。其含义是双重的:一是对海量数据的收集、整理与服务，即管理好这些数据;二是从中发现新的规律，也就是使用好这些数据。以1987年出现Bioinformatics这一词汇为标志，生物学已不再是仅仅基于试验观察的科学。伴随着21世纪的到来，生物学的重点和潜在的突破点已经由20世纪的试验分析和数据积累，转移到数据分析及其指导下的试验验证上来。生物信息学作为一门学科被广泛研究的根本原因，在于它所提供的研究工具对生物学发展至关重要，因此成为生命科学研究型人才必须掌握的现代知识。今天的实验生物学家，只有利用计算生物学的成果，才能跳出实验技师的框架，作出真正创新的研究。现在基因组信息学和后基因组信息学资源已经成了地球上全人类的共同财富。如何获取和利用基因组和后基因组学提供的大量信息，如何具有享用全人类共有的资源的初步能力，成了当今世纪生命科学学生必须掌握的基本技术和知识以及必须具有的初步能力［2］。 　　生物信息学以互联网为媒介，数据库为载体，利用数学知识、各种计算模型，并以计算机为工具，进行各种生物信息分析，以理解海量分子数据中的生物学含义。区别于其他生命科学课程，其在教学过程中要求有发达的互联网和计算机作为必备条件。调查显示国内高校都已建立校园网，其中拥有1000M主干带宽的高校已占调查总数的64.9%，2005年一些综合类大学和理工类院校已率先升级到万兆校园网［3］，这些都为生物信息学课程在高校开设提供了良好的物质基础。该门课程与现代网络和信息技术密不可分，在教学工作中充分利用现代教育技术较其他课程更具优势。另外，该门课程尚未完全形成成熟的课程体系，为教师学习借鉴先进的教育思想与教学实践经验，在各方面尝试教学改革提供了广阔的空间。 　　 　　1 课堂教学 　　 　　生物信息学主要以介绍原理、方法为主，深入浅出，注重知识更新。课堂讲授以介绍生物信息学的相关算法、原理、方法为主，而这也是教学的重点和难点。在教学中对于这部分内容应遵循深入浅出、避繁就简的原则，结合具体实例分析算法，避免空洞复杂的算法讲解，以免学生觉得枯燥乏味、晦涩难懂，产生畏惧心理，望而生畏;注重讲解算法的思想和来龙去脉，让学生真正掌握解决问题的思路，培养其科学思维能力，并采用探讨式教学鼓励学生思考，通过讨论与研究的方式循序渐进地掌握复杂的内容，介绍相关的教学和物理学知识，使学生充分体会到生物信息学与其他学科的关系及其他学科的思想方法对于生物科学的重要性，培养其自觉地将其他学科的方法和思想应用于解决生物学问题的科学素质。在教学工作中教师必须能够紧跟学科发展方向，随时进行知识更新，了解最新的前沿动态，掌握新方法，将最新的知识和方法教给学生。同时，也要在教学中鼓励学生通过各种途径自觉地关注学科发展动态，拓宽知识面，培养其自学能力和创新意识。 　　 　　2 充分利用现代化教育技术，采用启发式教学 　　 　　目前，高等院校在教室内配备的多媒体投影播放系统促进了多媒体教学的广泛应用。生物信息学采用多媒体教学是适应学科特点、提高教学效果和充分利用现代化教育技术的一项基本要求。作为生物信息学教学的基本模式，多媒体教学使讲解的内容更加直观形象，尤其是对于具体数据库的介绍以及数据库检索、数据库相似性搜索、序列分析和蛋白质结构预测等内容涉及的具体方法和工具的讲解，可以激发学生的学习兴趣，加深学生对知识的理解和掌握，提高学生理论与实践相结合的能力。同时，由于生物信息学依赖于网络资源和互联网上的分析工具和软件，教室内的多媒体计算机连接到互联网，极大地提高了教学效果。但在实际教学中发现，多媒体教室也有局限性，学生主要以听讲为主，不能及时实践，教师讲解与学生实践相脱节，如果将生物信息学课程安排在计算机房内进行，并采用多媒体电子教室的教学方式，就可以解决上述问题。在教学中采用启发式教学，可为学生建立教学情景，学生通过与教师、同学的协商讨论、参与操作，能够发现知识、理解知识并掌握知识。 　　 　　3 采用讲、练做一体化的教学模式，注重学生实践能力的培养 　　 　　生物信息学课堂教学应积极学习借鉴职业培训和计算机课程教学中讲、练、做一体化的教学模式，在理论教学中增加实训内容，在实践教学中结合理论讲授，改变传统的以教师为中心、以教材和讲授为中心的教学方式。根据教学内容和学生的认知规律，应灵活地采用先理论后实践或先实践后理论或边理论边实践的方法，融生物信息学理论教学与实践操作为一体，使学生的知识和能力得到同步、协调、综合的发展。 　　通常可采用先讲后练的方法，即首先介绍原理、方法，之后设计相关的实训内容让学生上机实践。对于操作性内容和生物信息分析的方法和工具的讲解可采取进行实际演示的方法，教师边讲解边示范，学生在听课时边听讲、边练习，或者教师讲解结束后学生再进行练习。理论与实践高度结合，可充分发挥课堂教学的生动性、直观性，加深学生对知识的理解，培养和提高学生的实践操作能力。 　　 　　4 优化生物信息学实验教学内容，发挥网络教学优势 　　 　　生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实际需要，培养学生综合运用生物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力，提高学生应用理论知识解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。 　　生物信息学实验教学内容的选择与安排应按照循序渐进的原则，针对特定的典型性的生物信息学问题设计，以综合性、设计性实验内容为主，明确目的要求，突出重点，充分发挥学生的主观能动性和探索精神，以激发学生学习的主动性和创造性为出发点，加强学生创新精神和实验能力的培养。生物信息学实验教学以互联网为媒介、计算机为工具，全部在计算机网络实验室内完成。在教学中，充分利用网络的交互特点实现信息技术与课程的结合。教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工具等传递给学生，学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教师在网上批改实验报告后将成绩和 评语 发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。教师可以通过网上论坛、聊天室和及时通讯工具QQ、MSN等对学生的实验进行指导，与其讨论问题等。网络环境下的生物信息学实验教学不仅能提高学生的学习兴趣，给学生的学习和师生的互动带来极大的方便，提高教师的工作效率，而且可以及时了解掌握学生的学习情况，有利于教师不断调整教学方案，达到更好的教学效果。 　　 　　5 生物信息学采用无纸化考试，加强实践能力考核 　　 　　生物信息学主要是学习利用互联网、计算机和应用软件进行生物信息分析的基本理论和基本方法。考试重点是考查学生对生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和对结果的分析解释能力。因此，在生物信息学考试中可尝试引入实践技能考试，通过上机实践操作重点考核学生知识应用能力。实践技能考试采用无纸化考试方式，学生在互联网环境下，对序列进行生物信息分析并对结果进行解释，不仅可考查学生对基本知识和基本原理的掌握，而且可考查学生进行生物信息分析的实际能力和分析思考能力。通过实践技能考试，淡化理论考试，克服传统的死记硬背，可促进学生注重提高理论用于实践的综合能力，同时可更有效地提高学生计算机应用能力。学生成绩评定大部分是以学生的考试成绩为主，难以对学生的学习情况和学习过程作全面地评价。因此，除采用实践技能考试并将其作为学生成绩的主要部分外，还应加强对学生平时学习态度、学习能力、创新思维等方面的考查。 　　总之，生物信息学教学是网络环境下生物教学的全新内容。上述教学措施提高了学生的学习积极性、实践操作能力、解决实际问题的综合应用能力及创新能力，收到了良好的教学效果，得到了学生的普遍欢迎，具有较强的可操作性和实践性。在今后的教学实践中，教师自身素质的提高和进一步的教学改革，将会不断完善生物信息学教学，培养具有跨越生命科学、信息科学、数理科学等不同领域的“大科学”素质和意识的生物信息学人才。 　　 　　参考文献: 　　[1]赵国屏等.生物信息学[M].科学出版社，2002. 　　[2]钟杨，张亮，赵琼.简明生物信息学[M].北京:高等教育出版社，2001. 　　[3]教育部科技发展中心对大学校园网建设应用状况调查结果显示.千兆已成主流，应用全面透[J].中国教育网络，2005，(5):36-39.

生物信息学目前主要是为科技工作者服务的，产业化目前没有完全形成。而其在健康领域的应用就厉害了，生物信息一旦迈入健康领域，就与人们的生活息息相关，那其产业化就指日可待了、但是健康领域的很多技术仍有待积累以及科研仍需进步。总之，还是很有前景的，生物信息发达了，生物产业化也多少会有点带动作用！

生物技术是以现代生命科学为基础，结合其他基础科学，采用先进的科学技术手段，按照预先的设计改造生物体或加工生物原料，为人类生产出所需产品或达到某种目的。所以，也有人将生物技术称作生物工程。　　21世纪的生物技术发展越来越快，为人类作出了巨大贡献。总体上看，生物科学技术与有关科学的综合渗透以及研究技术和手段的革新是现代生物科学的显著特点和发展趋势。而分开来看，现代生物学研究发展的热点领域有：基因组学、生物信息学、抗体工程技术、组织工程学以及生态学等。同时，现代生物技术也由以前的研究型向现在的应用性发展。　　现代生物科学的发展，是生物科学与数学、物理学、化学等科学之间相互交叉、渗透和相互促进的结果。其他相关科学推动了生物科学对生命现象和本质的研究不断深入和扩大，生物科学的发展也为其他相关科学提出了许多新的研究课题，开辟了许多新的研究领域。可见，生物科学与有关科学的高度的双向渗透和综合，也已经成为当代生物科学的一个显著特点和发展趋势。　　现代生物科学的新进展，许多是在采用先进的技术和手段的条件下取得的，这些新技术有：DNA重组技术，DNA合成技术，快速DNA序列测定技术，蛋白质人工合成技术，蛋白质序列测定技术，核酸分子杂交技术，限制性内切酶片段长度多样性技术，反义RNA技术，聚合酶链反应扩增技术，单克隆抗体技术，脉冲电泳技术，磁力共振技术，扫描隧道和原子力显微技术，同步辐射技术，电子计算机技术，等等。可见，研究技术和手段的革新是当代生物科学的另一个显著特点和发展趋势。　　分开来看，生物科学技术拥有众多分支学科技术，现代生物学研究的热点领域有：基因组学、生物信息学、抗体工程技术、组织工程学、干细胞研究、药物分子设计以及行为科学、生态学等。　　近年来国际上组织工程研究的总体趋势主要表现在：　　（1）组织工程种子细胞来源和大规模扩增技术；　　（2）仿生型细胞外支架材料的研制：注重支架材料表面修饰、不同种类支架材料复合应用。　　（3）组织工程产品生产质量控制体系建立的研究：国内外均已经开始着手建立各种组织工程产品进入临床前的质量检测标准的制订。　　（4）组织工程产品生物力学检测体系的建立：组织工程产品生物力学性能的好坏，直接影响临床应用的效果，相关研究已逐步引起关注。　　生物技术的众多分支共同发展，并相互促进，令生物科学技术日益壮大。　　同时，现代生物技术也由以前的研究型向现在的应用性发展。首先在微观上，对核酸、蛋白质的改良和创新正在有条不紊的进行中。其次，在宏观上，各种转基因产品也相继问世，为人类美好的生活谱写了辉煌的一页。

院校专业：基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：071003培养目标培养目标 培养目标：本专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业技 术和技能的训练，掌握生物学、计算机及信息科学等基本理论知识，能在教学、科研、高新技术产 业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的交叉复合型人才。培养要求：本专业学生主要学习数理基础、生物学、计算机及信息科学的基本理论和基本知 识，接受生物信息学与计算机科学理论和应用研究方面的科学思维培养和基本技能训练，掌握扎 实的科学理论基础知识，具有一定的生物信息处理和技术研发的能力。毕业生应获得以下几方面的知识和能力：1．具有良好的职业道德、高度社会责任感和丰富的人文科学素养；2．掌握数理、生物学和计算机及信息科学等方面的基本知识和理论；3．掌握计算机、信息科学技术和生物信息学的相关技术；4．具有运用生物信息技术解决基因组学、蛋白质组学、代谢组学、生物医药等实际问题的初 步能力；5．熟悉生物信息学相关科技方面的方针、政策和法规；6．了解生物信息学的理论前沿、应用前景和发展动态；7．具有初步的科学研究和实际工作能力，具有一定的批判性思维能力，具有适应社会需求、 继续深造的潜能，以及应对危机与突发事件的初步能力；8．具有一定的国际视野和初步的交流、竞争与合作能力。主干学科：生物学、计算机科学。核心知识领域：基础生物学、生物化学和分子生物学、基因与基因组学、概率论与数理统计、 生物信息学、数据结构与算法、计算机网络。核心课程示例（以下课程按每16学时折合1学分）：示例一：普通生物学及实验（理论课48学时，实验课16学时）、生物化学（理论课64学 时，实验课32学时）、分子生物学（48学时）、生物信息学（48学时）、序列与基因组分析（32学 时）、蛋白质组学（32学时）、系统生物学（32学时）、发育生物学（理论课32学时，实验课16 学时）等。示例二：普通生物学（理论课40学时，实验课16学时）、遗传与进化（56学时）、生物化学 （48学时）、分子生物学（48学时）、数据库原理（理论课32学时，实验课8学时）、Perl程序设计 （理论课32学时，实验课16学时）、数据结构（理论课40学时，实验课8学时）、生物统计学（理 论课40学时，实验课8学时）、生物信息学（理论课40学时，实验课16学时）、基因组学（40学 时）、蛋白质组学（理论课32学时，实验课24学时）、生物信息程序设计（理论课32学时，实验课 24学时）等。示例三：动物学（48学时）、植物学（56学时）、微生物学（48学时）、生物化学（88学时）、遗 传学（64学时）、生物统计学（56学时）、UNIX/LINUX（48学时）、分子生物学（64学时）、数据库 技术（64学时）、基因工程（48学时）等。主要实践性教学环节：生物信息及数据处理实践、综合实践、毕业设计（论文）等。主要专业实验：生物化学与分子生物学实验、遗传学实验、生物学数据库及实验、计算机网络 技术与应用实验等。修业年限：四年。授予学位：理学学士或工学学士。 职业能力要求职业能力要求 专业教学主要内容专业教学主要内容《生物信息学》、《普通生物学》、《生物化学》、《分子生物学》、《遗传学》、《计算生物学》、《基因组学》、《生物芯片原理与技术》、《蛋白质组学》、《Perl/Python语言编程》专业（技能）方向专业（技能）方向生化、科研类单位：生物研究、基因组学研究、蛋白质组学研究； 医药类企业：生物工程、生物技术、生物制药、药品研发、药品销售。职业资格证书举例职业资格证书举例 继续学习专业举例 就业方向就业方向 生物信息学专业就业方向生物信息学专业毕业生可从事科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作。生物信息学专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。生物信息学专业就业岗位包括：销售代表、医药代表、销售工程师、销售经理、区域销售经理、临床医药代表、医疗器械销售代表、销售助理、医疗器械销售人员、销售专员、销售主管、招商经理等等。 对应职业（岗位）对应职业（岗位） 其他信息：毕业生能胜任理、工、农、医、环境等领域的研究、开发、管理以及教学研究，化学、药学、医疗、生化制药、生物工程、无机新材料、化工、轻工、能源等行业，以及厂矿企业、事业、技术和行政部门从事应用研究、科技开发和管理工作。 生物医学工程专业相对来说就业前景不错。该专业毕业的研究生具有将生物、医学与工程技术相结合的综合能力。 此专业是应用最先进的理工科的理论与方法来研究人的生命现象与规律，其研究领域极其广泛，其研究方向也非常多。生物医学工程领域也是今后几十年内最容易出现理论突破和技术创新的学科领域之一。 我国生物学本科教育主要围绕两个专业——生物科学和生物技术进行，而生物信息学相关课程通常作为这两个专业高年级学生的选修课，且要求学生们已修完大部分专业必修课以及一些计算机课程，如C语言等。教学实践表明。 这一安排基本上符合国内本科生教育的实际情况，有利于本科生们掌握生物信息学的基本知识和工作原理，激发他们今后深入研究的兴趣。世界上越来越多的政府部门、教育机构和企业都呼吁加快培养各类生物信息学人才。

生物信息学分析能作为基础研究课题申报可能不同的大学考试科目不相同。虽然是生物信息学专业，但不同的研究方向科目也不同。政治英语统考主要课程：无机化学、分析化学(含仪器分析)、有机化学、物理化学(含结构化学)、化学工程基础等。 专业课可能会有这些：数学一 生物化学 生命科学导论 生物信息学 计算机基础 程序设计 概率论与数理统计 自动控制原理 根据学校不同 专业课不同 就业前景：主要到化学及与化学相关的科学技术和其他领域从事科研、教学、技术及相关管理工作。就业前景不错

编辑部只有合作期刊统计源科技核心《现代生物医学进展》

新发现这个是杂志，每月一本。报刊亭应该有

生物信息学不算冷门专业生物信息学是一门交叉学科是综合利用生物学、计算机科学和信息技术还有数学工具，来解释和阐明非常多的生物数据所包含的生物学意义。生物信息学毕业后可以在生化、科研类单位，从事生物研究、基因组学研究、蛋白质组学研究；也可在医药类企业，从事生物工程、生物技术、生物制药、药品研发、药品销售等工作。生物信息学是中国普通高等学校本科专业,同时也是一个交叉学科,包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面。生物信息学专业就业前景生物信息学是一门交叉科学,它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面,它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具专业性质生物信息学专业。属于生物科学类专业，生物科学类专业，属于理学这个学科门类。在生物科学类专业里面，既有比较传统的生物类专业，比如生物科学。生物信息学很差吗?生物信息学不差。生物信息学专业属于生物科学类专业，是本科专业:生物信息学专业学制年限一般为四年，毕业后可被授予工学或理学学士。网络上关于“生物信息学很差吗?很烂吗?是最差的专业吗”等问题，都属于无稽之谈，事实上生物信息学专业不是差专业，生物信息学是一个真的很好的专业，非常值得2023年的高三同学报考。生物信息学专业不好就业吗?生物信息学专业是好就业的。根据学职平台职业调查，生物信息学专业的学生毕业后比较好找工作，三年内平均月薪如下：生物信息学专业工资水平超7500元的省市有:江苏、广东;生物信息学专业工资水平超5000元的省市有:福建。由此可见，生物信息学是一个比较好就业、薪资相对还算不错的大学专业，生物信息学并非是不好就业的天坑专业，生物信息学专业很难就业吗、真的没出路吗等担忧纯属杞人忧天。生物信息学是冷门专业吗?根据河南省教育考试院公布的2021年报考数据可知，生物信息学专业在本科一批、本科二批的招生计划总人数达90人，报考人数达36人，实际录取人数达90人。生物信息学专业的报考人数少于招生计划人数，从这个角度看:生物信息学专业是冷门专业，不是热门专业。生物信息学专业难学吗?学什么?生物信息学专业不难学，学习难度不算大。生物信息学专业主要学:普通生物学，生物化学，分子生物学，遗传学，生物信息学，计算生物学。基因组学，生物芯片原理与技术，蛋白质组学，模式识别与预测，数据库系统原理，Linux基础及应用，生物软件及数据库，Perl编程基础等。

培养目标：培养信息技术在医学中应用、研究和开发的基本能力，具备在医疗卫生、生物科学和医学工程等相关部门和领域从事计算机应用、软件研究及开发、网络管理等工作的能力。就业方向：医学信息学专业毕业生可从事医疗卫生、生物科学和医学工程等相关部门和领域从事计算机应用、软件研究及开发、网络管理等工作。12022年生物信息学专业就业就业薪酬统计通过441份生物信息学专业就业状况分析，生物信息学专业平均薪酬水平为 8290 元。若按照工作经验和工龄来统计，生物信息学专业应届毕业生工资7430，3-5年工资9060，0-2年工资9300，6-7年工资11330，8-10年工资15500。你认为上面关于生物信息学专业的就业薪酬统计准确吗？太高还是太低了？22022年生物信息学专业就业排名统计生物信息学专业就业前景怎么样？根据16003份就业数据分析出：生物信息学专业在所有 1099个专业中，就业排名第120；生物信息学专业在理学36个专业中，就业排名第5；生物信息学专业在生物科学类4个专业中，就业排名第1。3生物信息学专业就业区域和方向统计生物信息学专业就业方向有哪些？哪个地区需求量比较大？根据16003份就业数据分析出：需求生物信息学专业最多的地区是 北京，占24%；需求生物信息学专业最多的方向是 制药/生物工程，占51%。

很多种分类方法，不知道你想说哪种呢？有一级数据和二级数据之分。前者是未经加工未经分析的原始数据，也叫raw数据，就是本来的各种序列的排布之类的。后者是一些加工过的，有加工者理解在其内的，比如说：其中某些基因是治病基因的（基因注释）等。也有按照内容分的，有DNA序列，cDNA序列，ncDNA序列，RNA序列，蛋白质序列等等各种。也有其他的分类方法，诸如按照测序方法分类的，按照测序的实验室分类的。

该分析工具的网址如下 FGENESH - HMM-based gene structure prediction 进入该网址之后，输入该基因的fasta序列，关于目标基因的fasta序列，fig.1即为所示，我们以小麦中的基因为例分析。 根据fig.2所示，将fasta序列输入进去，选择小麦（triticum aestivum），然后search。图3展示了分析结果，可以看到我们这个序列比对到了正义链，因为我们用的例子是该基因的转录本，所以只包括黄色的部分，即CDSo序列，这也和我们使用的转录本相吻合。下面的是该基因对应的mRNA序列，同样也是1152bp，最下面的是将该mRNA翻译为蛋白质的序列。同样选择好序列和物种，搜索，等待结果。 图5是分析结果，一共鉴定了10个基因，21个外显子，由于篇幅所限，我们只展示了前几个，但是统计的话，正好能对上数目。 图6是紧接上图的具体的序列分析，总共包含10个基因。图8可以看到该基因在拟南芥中的同源基因，具体的生物学注释，就要看自己对这个基因的了解程度了。

首先进行质控过滤得到clean data；然后进行peaks calling，找出peaks；最后对这些peaks进行注释。高级分析包括peaks的富集等等等等

1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。2、生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W.Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。3、生物信息学的主要研究方向：基因组学-蛋白质组学-系统生物学-比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。

做一单生物信息学分析需要至少半个小时。生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。生物信息学的发展经历了3个阶段：第一个阶段是前基因组时代。这一阶段主要是以各种算法法则的建立、生物数据库的建立以及DNA和蛋白质序列分析为主要工作。第二阶段是基因组时代。这一阶段以各种基因组计划测序、网络数据库系统的建立和基因寻找为主要工作。第三阶段是后基因组时代。这一阶段的主要工作是进行大规模基因组分析、蛋白质组分析以及其他各种基因组学研究。以上内容参考：百度百科--生物信息学

1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。 2、生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。 3、生物信息学的主要研究方向：基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。

生物信息学分析是通过计算机科学、统计学和生物学等交叉学科知识，对生物学数据进行处理、分析和解释的过程。星科SCIER认为生物信息学分析包括以下几个方面：1. 数据预处理：生物学数据在采集、存储和处理过程中，可能存在噪音、错误和缺失值等问题。数据预处理是对数据进行质量控制、过滤、归一化和去除噪音等处理，以保证数据的准确性和可靠性。2. 序列分析：生物信息学分析的重要方面是对基因序列和蛋白质序列进行分析。序列分析包括序列比对、序列注释、序列聚类等方法，以发现序列之间的相似性、差异性和功能特征。3. 基因表达分析：基因表达分析是通过比较不同样本的基因表达水平，发现基因的表达模式、关键基因、调控机制等。基因表达分析包括差异分析、聚类分析、生存分析等方法。4. 功能富集分析：功能富集分析是通过对基因或蛋白质进行注释，将其归属到特定的功能通路、生物学过程、分子功能等。功能富集分析可以揭示基因或蛋白质在生命科学中的作用和功能，为后续实验研究提供重要的指导。5. 基因网络分析：基因网络分析是将生物学数据转化为网络结构，通过分析网络的拓扑结构、节点属性等信息，揭示生物学体系中的复杂关系和相互作用。基因网络分析可以帮助研究人员理解基因或蛋白质之间的相互作用，探索生物学过程中的调控机制和信号通路。除了上述几个方面，生物信息学分析还包括结构生物学分析、药物设计分析、系统生物学分析等。随着生物学研究的深入和生物技术的不断发展，生物信息学分析在生命科学中的应用越来越广泛。

告诉你个最直接的方法，就是你看看现在都在招聘什么样的人？我现在就是学生物的，刚刚本科毕业，正在读博士（直接读博士），我觉得生物化学好一点，先别记着做那些偏应用的学科（生物制药，生物技术，生物工程），因为理论可以转向应用但是应用想转到理论很难，但是如果你将来不一定做生物的话，就生物信息学吧。

生物学信息，因此计算机科学为生物信息学的研究和应用提供了非常好的支撑。　　1.序列比对　　序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。　　序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。　　2.数据库搜索　　随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。　　分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。　　3.基因组序列分析　　基因组学研究的首要目标是获得人的整套遗传密码，要得到人的全部遗传密码就要把人的基因组打碎，测完每个小的序列后再把它们重新拼接起来。所以目前生物信息学的大量工作是针对基因组DNA序列的，建立快速而又准确的DNA序列分析方法对研究基因的结构和功能有非常重要的意义。对于基因组序列，人们比较关心的是从序列中找到基因及其表达调控信息，比如对于未知基因，我们就可以通过把它与已知的基因序列进行比较，从而了解该基因相关的生理功能或者提供疾病发病机理的信息，从而为研发新药或对疾病的治疗提供一定的依据，使我们更全面地了解基因的结构，认识基因的功能。因此，如何让计算机有效地管理和运行海量的数据也是一个重要问题。　　4.蛋白质结构预测　　蛋白质是组成生物体的基本物质，几乎一切生命活动都要通过蛋白质的结构与功能体现出来，因此分析处理蛋白质数据也是相当重要的，蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，因此根据蛋白质序列预测蛋白质结构是很重要的问题，这就需要分析大量的数据，从中找出蛋白质序列和结构之间存在的关系与规律。　　蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测，在二级结构预测方面主要有以下几种不同的方法：①基于统计信息；②基于物理化学性质；③基于序列模式；④基于多层神经网络；⑤基于图论；⑥基于多元统计；⑦基于机器学习的专家规则；⑧最邻近算法。目前大多数二级结构预测的算法都是由序列比对算法BLAST、FASTA、CLUSTALW产生的经过比对的序列进行二级结构预测。虽然二级结构的预测方法其准确率已经可以达到80%以上，但二级结构预测的准确性还有待提高。　　在实际进行蛋白质二级结构预测时，往往会把结构实验结果、序列比对结果、蛋白质结构预测结果，还有各种预测方法结合起来，比较常用的是同时使用多个软件进行预测，把各个软件预测结果分析后得出比较接近实际的蛋白质二级结构。将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合分析方法。　　蛋白质二级结构指蛋白质多肽链本身的折叠和盘绕的方式。二级结构主要有α-螺旋、β-折叠、β-转角等几种形式，它们是构成蛋白质高级结构的基本要素，常见的二级结构有α-螺旋和β-折叠。三级结构是在二级结构的基础上进一步盘绕，折叠形成的。研究蛋白质空间结构的目标是为了了解蛋白质与三维结构的关系，预测蛋白质的二级结构预测只是预测蛋白质三维形状的第一步，蛋白质折叠问题是非常复杂的，这就导致了蛋白质的空间结构预测的复杂性。蛋白质三维结构预测方法有：同源模型化方法、线索化方法和从头预测的方法但是无论用哪一种方法，结果都是预测，采用不同的算法，可能产生不同的结果，因此还需要研究新的理论计算方法来预测蛋白质的三维结构。　　图4.1 蛋白质结构　　目前，已知蛋白质序列数据库中的数据量远远超过结构数据库中的数据量，并且这种差距会随着DNA序列分析技术和基因识别方法的进步越来越大，人们希望产生蛋白质结构的进度能够跟上产生蛋白质序列的速度，这就需要对蛋白质结构预测发展新的理论分析方法，目前还没有一个算法能够很好地预测出一个蛋白的三维结构形状，蛋白质的结构预测被认为是当代计算机科学要解决的最重要的问题之一，因此蛋白质结构预测的算法在分子生物学中显得尤为重要。　　5.结束语　　现如今计算机的发展已渗透到各个领域，生物学中的大量实验数据的处理和理论分析也需要有相应的计算机程序来完成，因此随着现代科技的发展，生物技术与计算机信息技术的融合已成为大势所趋。生物学研究过程中产生的海量数据需要强有力的数据处理分析工具，这样计算机科学技术就成为了生物科学家的必然选择，虽然人们已经利用计算机技术解决了很多生物学上的难题，但是如何利用计算机更好地处理生物学中的数据仍是一个长期而又复杂的课题。

高考 填报志愿 时，生物信息技术 专业怎么样 、 就业方向 有哪些、主要学什么是广大考生和家长朋友们十分关心的问题，以下是相关介绍，希望对大家有所帮助。 1、培养目标 本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和分子生物、大数据技术、组学技术及相关法律法规等知识，具备生物分子实验操作、高通量测序操作和生物信息初级分析等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事高通量测序操作、生物信息分析解读和生物数据使用管理等 工作 的高素质技术技能人才。 2、 就业 方向 面向生物学研究人员、数据分析处 理工 程技术人员等职业，高通量测序、生物信息分析和数据管理等岗位（群）。 3、主要专业能力要求 具有生物学、医学和大数据科学等专业知识的应用能力； 具有核酸提取、纯化、扩增（PCR）、电泳、浓度测定等生物分子操作实验的能力； 具有使用移液器、离心机、PCR仪、酶标仪等常用生物实验仪器的能力； 具有高通量测序实验操作的能力； 具有使用常见生物信息分析软件和数据库进行高通量测序数据处理，并进行初步解读的能力； 具有在工具的帮助下看懂英文文献，追踪最新行业信息的能力； 具有理解生物安全、质量管理、医学伦理、环境保护等国家法律和行业规定的能力； 具有较强的集体意识、团队合作意识和良好的 语言 表达能力、文字表达能力、沟通合作能力； 具有探究 学习 、终身学习和可持续发展的能力。 4、主要专业课程与 实习 实训 专业基础课程：生物化学、分子生物学、细胞生物学、系统生物学与生物演化、Linux操作系统、大数据技术基础。 专业核心课程：组学技术与应用、生物分子操作实验技术、高通量测序技术、测序数据分析、生物信息数据库使用与管理、Python语言生物数据管理。 实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行基因操作技术、PCR、高通量测序、生物信息分析和生物信息数据库使用与管理等实训。在生物技术服务、医学检验服务等单位进行岗位实习。 5、接续专业举例 接续高职本科专业举例：合成生物技术、医学生物技术、生物检验检测技术、大数据工程技术、 计算机 应用工程 接续普通本科专业举例：生物信息学、合成生物学、生物技术、生物 医药 数据科学、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术

人机工程学是一门新兴的边缘科学。它起源于欧洲，形成和发展于美国。人机工程学在欧洲称为Ergonomics，这名称最早是由波兰学者雅斯特莱鲍夫斯基提出来的，它是由两个希腊词根组成的。“ergo”的意思是“出力、工作”，“nomics”表示“规律、法则”的意思，因此，Ergonomics的含义也就是“人出力的规律”或“人工作的规律”，也就是说，这门学科是研究人在生产或操作过程中合理地、适度地劳动和用力的规律问题。人机工程学在美国称为“HumanEngineering”（人类工程学）或“HumanFactorEngineering”（人类因素工程学）。日本称为“人间工学”，或采用欧洲的名称，音译为“Ergonomics”，俄文音译名“Эргнотика”在我国，所用名称也各不相，，有“人类工程学”、“人体工程学”、“工效学”、“机器设备利用学”和“人机工程学”等。为便于学科发展，统一名称很有必要，现在大部分人称其为“人机工程学”，简称“人机学”。“人机工程学”的确切定义是，把人—机—环境系统作为研究的基本对象，运用生理学、心理学和其它有关学科知识，根据人和机器的条件和特点，合理分配人和机器承担的操作职能，并使之相互适应，从而为人创造出舒适和安全的工作环境，使工效达到最优的一门综合性学科。

你不会是江科大的吧

生物信息传递的方式之一是——遗传。。。作用原理：通过遗传因子，即一般说的基因来实现。基因通过复制把遗传信息传递给下一代，使后代出现与亲代相似的性状。人类大约有几万个基因，储存着生命孕育生长、凋亡过程的全部信息，通过复制、表达、修复，完成生命繁衍、细胞分裂和蛋白质合成等重要生理过程。基因是生命的密码，记录和传递着遗传信息。研究进展：进入90年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高，同时产业应用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展，这些无疑均给遗传算法增添了新的活力。遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面随着应用领域的扩展，遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习，这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用，五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming,EP）以及进化策略（Evolution Strategy,ES）等进化计算理论日益结合。EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的，同遗传算法一样，它们也是模拟自然界生物进化机制的只能计算方法，即同遗传算法具有相同之处，也有各自的特点。目前，这三者之间的比较研究和彼此结合的探讨正形成热点。

生物信息传递的方式之一是——遗传. 作用原理：通过遗传因子,即一般说的基因来实现.基因通过复制把遗传信息传递给下一代,使后代出现与亲代相似的性状.人类大约有几万个基因,储存着生命孕育生长、凋亡过程的全部信息,通过复制、表达、修复,完成生命繁衍、细胞分裂和蛋白质合成等重要生理过程.基因是生命的密码,记录和传递着遗传信息.研究进展：进入90年代,遗传算法迎来了兴盛发展时期,无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题.尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃,不但它的应用领域扩大,而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高,同时产业应用方面的研究也在摸索之中.此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展,这些无疑均给遗传算法增添了新的活力.遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面 随着应用领域的扩展,遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习,这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法.这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望.二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合,这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义.三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃.这一研究不仅对遗传算法本身的发展,而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的.四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透.所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象,其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象,而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用,五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming,EP）以及进化策略（Evolution Strategy,ES）等进化计算理论日益结合.EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的,同遗传算法一样,它们也是模拟自然界生物进化机制的只能计算方法,即同遗传算法具有相同之处,也有各自的特点.目前,这三者之间的比较研究和彼此结合的探讨正形成热点.

先来看一则招聘信息： 关于生物信息流程，不同的分类标准可能得到不一样的分类结果，比如： A review of bioinformatic pipeline frameworks 这篇综述中，按照隐式公约框架、明确框架、配置框架和基于类的框架等对现代的生物信息流程框架进行分类。 生信分析流程构建的几大流派 按照脚本语言流、Common Workflow language 语言流、Makefile流、配置文件流、Jupyter notebook和R markdown流等分为不同流派。 依我看，生物信息流程无非分为旧方法和新方法两类（废话~~~），分别了解一下。 传统的方法，也是目前最常用的流程搭建方法，尤其是在工业界。 缺点： 最新流行的流程工具，但实际上在工业界并没有普及。 CWL（Common Workflow Language）普通工作流语言和WDL（Workflow Description Language）工作流描述语言。定义每一个计算过程（脚本）的输入和输出，然后通过连接这些输入和输出，构成数据分析流程。 可以在多个平台执行，比如本地服务器、SGE 集群，云计算平台等，可以做到一次编写多处执行。Linux版本最有名的如snakemake, nextflow，bpipe等。图形界面版的如Galaxy，一些商业公司的云平台（拖拉图标即可）。 Cromwell 是 Broad Institute 开发的工作流管理引擎，支持 WDL 和 CWL 两种工作流描述语言。 CWL中snakemake的一个示例语法： 可参考博文： https://www.jianshu.com/p/8e57fd2b81b2 WDL语法结构： 示例： 用法可参考博文： https://wenlongshen.github.io/2018/09/15/Pipelining-Solution-2/ docker不是一个流程方法，只是个封装的容器工具而已，所以这个分类比较牵强，只是上面两种的延伸。我们把自己开发的流程做成Docker镜像，以便使用和分享。 以ChIP-seq等分析时常用的peak calling工具MACS2为例。 具体可参考博文： https://wenlongshen.github.io/2018/09/08/Pipelining-Solution-1/