生物信息学基础，生物信息学主要包括那些方面 _生物信息学

1，生物信息学主要包括那些方面与基因工程、蛋白质工程等相关的基础理论和操作技能【生物信息学基础，生物信息学主要包括那些方面】

2，标题为什么数据库是生物信息学研究的基础是因为建立和完善数据_能够促进生物信息学的发展。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。

3，生物信息学分析能作为基础研究课题申报吗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

4，如何入门生物信息学观音，如自来。观察出生物语言来，才有研究结果。也就是论文。5，学好生物信息学的基础从哪儿开始求大神指教个人感觉，生物背景从熟悉linux系统、常用编程语言（perl、R等）开始，熟悉本领域常用软件；计算机背景当然先了解生物背景知识，然后学习基本的生物信息学理论和算法。6，生物信息学研究的内容生物信息学的主要研究内容1、序列比对（Alignment）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。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。两个序列的比对有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA，可以免费下载使用。这些软件在数据库查询和搜索中有重要的应用。2、结构比对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。已有一些算法。3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是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。同源模建（Homology）和指认（Threading）方法属于这一范畴。虽然经过30余年的努力，蛋白结构预测研究现状远远不能满足实际需要。4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因) 。最重要的课题之一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.这是最重要的课题之一，而且越来越重要。经过20余年的努力，提出了数十种算法，有十种左右重要的算法和相应软件上网提供免费服务。原核生物计算机辅助基因识别相对容易些，结果好一些。从具有较多内含子的真核生物基因组序列中正确识别出起始密码子、剪切位点和终止密码子，是个相当困难的问题，研究现状不能令人满意，仍有大量的工作要做。5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一在人类基因组中，编码部分进展总序列的3~5%，其它通常称为“垃圾”DNA，其实一点也不是垃圾，只是我们暂时还不知道其重要的功能。分析非编码区DNA序列需要大胆的想象和崭新的研究思路和方法。DNA序列作为一种遗传语言，不仅体现在编码序列之中，而且隐含在非编码序列之中。6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一早期的工作主要是利用不同物种中同一种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。以上研究已经积累了大量的工作。近年来由于较多模式生物基因组测序任务的完成，为从整个基因组的角度来研究分子进化提供了条件。7、序列重叠群（Contigs）装配一般来说，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，这就有一个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。拼接EST数据以发现全长新基因也有类似的问题。已经证明，这是一个NP-完备性算法问题。8、遗传密码的起源遗传密码为什么是现在这样的？这一直是一个谜。一种最简单的理论认为，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最后的共同祖先里，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。9、基于结构的药物设计。是最重要的课题之一人类基因组计划的目的之一在于阐明人的约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3级结构的基础上，可以利用分子对接算法，在计算机上设计抑制剂分子，作为候选药物。这种发现新药物的方法有强大的生命力，也有着巨大的经济效益7，生物信息学基础书目有哪些怎么样才能快速入门钟扬的书简明生物信息学郝柏林生物信息学手册杨子恒的PAPER张春霆老先生的文献多看学习简单的计算机语言多看PAPER生物信息的快速入门就是：你把数学跟计算机学明白了，然后天天看paper就行了8，生物信息学是学什么东西生物信息学专业主要的课程有：主干课程：生物学、数学、计算机科学。课程设置：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。生物信息是交叉学科，里面首先肯定包括生物学的知识，主要研究基因组学，蛋白质组学之类的。我是学计算机的，对于我来说，我们能做的生物信息，主要是用计算机去模拟生物过程，比如对rna序列的研究，蛋白质结构的预测等等。当然这里面还会用到统计学的知识，生物化学等等9，什么是生物信息学广义：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。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 DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和 RNA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 DNA序列中的遗传语文规律；在此基础上，归纳、整理与基因组遗传语文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、进化的规律兴趣+动力你就可以成功不过华中农大现在也没有正经的生物信息学的研究方向大多数都是导师需要找一个搞生物信息学的研究生（或者博士生）然后学生自己学习一些基本的知道比如编程啥的（目前perl语言在生物数据处理方面还是比较好的，推荐你学一下）基本上是下面的师兄师姐带下面的师弟师妹不过主要是自己要学习导师是不会教你怎么编程的10，生物学是研究什么和什么的科学生命规律;生命现象生物学是研究生命现象和生命活动规律的科学。生物学（Biology），简称生物，是自然科学六大基础学科之一。生物学最早是按类群划分学科的，如植物学、动物学、微生物学等。由于生物种类的多样性，也由于人们对生物学的了解越来越多，学科的划分也就越来越细，一门学科往往要再划分为若干学科，例如植物学可划分为藻类学、苔藓植物学、蕨类植物学等。在自然科学还没有发展的古代，人们对生物的五光十色、绚丽多彩迷惑不解，他们往往把生命和无生命看成是截然不同、没有联系的两个领域，认为生命不服从于无生命物质的运动规律。不少人还将各种生命现象归结为一种非物质的力，即“活力”的作用。这些无根据的臆测，随着生物学的发展而逐渐被抛弃，在现代生物学中已经没有立足之地了。20世纪特别是40年代以来，生物学吸收了数学、物理学和化学等的成就，逐渐发展成一门精确的、定量的、深入到分子层次的科学，人们已经认识到生命是物质的一种运动形态。生命的基本单位是细胞，它是由蛋白质、核酸、脂质等生物大分子组成的物质系统，生命现象就是这一复杂系统中物质、能和信息三个量综合运动与传递的表现。生命有许多为无生命物质所不具备的特性。生命能够在常温、常压下合成多种有机化合物，包括复杂的生物大分子；能够以远远超出机器的生产效率来利用环境中的物质和能制造体内的各种物质，而不排放污染环境的有害物质；能以极高的效率储存信息和传递信息；具有自我调节功能和自我复制能力；以不可逆的方式进行着个体发育和物种的演化等等，揭露生命过程中的机制具有巨大的理论和实践意义。11，生物信息学的概念利用现代计算机或者信息学的技术辅助生物研究。比如说利用计算机进行DNA序列匹配试验，比如说利用信号与信道编码的原理对特定基因进行分析等等生物信息学（Bioinformatics）：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DNA序列信息分析作为源头，找到基因组序列中代表蛋白质和RNA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DNA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。运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。是综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科。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。