学习生物数据所包含的生物学意义

[厮守一生]

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。

生物信息学是新生学科，是将计算机科学的算法和技术应用于分子生物学中的学科，主要关注生物数据的管理和分析。

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。

在结构基因组学中，人们尝试为每个观察到的蛋白质指定一个结构。自动发现和数据挖掘可以帮助人们实现这种追求。胡里斯卡（J u r i st i c a）和格拉斯哥（Glasgow）演示了基于案例的推理，能够协助发现每个蛋白质的代表性结构。在2004年度关于人工智能和生物信息学的AA人工智能特刊中，Jurist i c a 、Glasgow和R o st在其所写的调查文章中指出：“在生物信息学近期活动中，发展最快的领域可能是微阵列数据的分析。”

许多研究人员认为，实践将证明来自知识表示和机器学习的人工智能技术是大有用处的。