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生物信息学

指数 生物信息学

生物信息學(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)。目前主要的研究方向有:序列比对、序列組裝、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,以及建立进化模型。 生物学技术往往生成大量的嘈杂数据。与数据挖掘类似,生物信息学利用数学工具从大量数据中提取有用的生物学信息。生物信息学所要处理的典型问题包括:重新組裝在霰弹枪定序法测序过程中被打散的DNA序列,从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构,利用mRNA微阵列或质谱仪的数据检验基因调控的假说。 某些人将计算生物学作为生物信息学的同义词处理;但是另外一些人认为计算生物学和生物信息学应当被当作不同的条目处理,因为生物信息学更侧重於生物学领域中计算方法的使用和发展,而计算生物学强调应用信息学技术对生物学领域中的假说进行检验,并尝试发展新的理论。 生物信息学可以定义为对分子生物学中两类信息流的研究:.

67 关系: 基因基因組基因組學基因识别垃圾DNA假说卫生信息技术史密斯-沃特曼算法同源中心法則序列組裝人工生命应用数学微阵列信息可视化信息学医学信息学化学信息学分子生物学共生體學說噬菌体BLAST (生物資訊學)种群突变系统发生学系统生物学系統發生樹统计学生物生物多樣性生物学生物医学工程生物化学生物統計學生物数学生态系统物种DNA序列DNA微陣列DNA測序遗传信息遗传算法药物靶标血紅素高等教育出版社计算生物学计算机科学质谱法迈克尔·沃特曼霰彈槍定序法...霰彈法脱氧核糖核酸蛋白质蛋白质微阵列蛋白质结构蛋白质结构预测蛋白质组学MRNARNA-Seq条目杂交核苷酸氨基酸演化生物学数据数据库数据挖掘 扩展索引 (17 更多) »

基因

基因一词来自希腊语,意思为“生”。是指控制生物性状的遗传信息,通常由DNA序列来承载。基因也可视作基本遗传单位,亦即一段具有功能性的DNA或RNA序列。弄清其序列本身的过程叫基因测序。基因的结构由增强子,启动子及蛋白编码序列组成:即基因产物可以是蛋白质(蛋白质编码基因)及RNA,从而控制生物个体的性状(差異)表现。在一个个体当中所有的基因总和叫基因组。在一个物种中所有等位基因的总合叫基因库。在大多数真核生物中,基因分为细胞核基因及线粒体基因,绿色植物的叶绿体也含有独立于细胞核的叶绿体基因组。人類約有一万九千至兩萬两千個基因。 在真核生物中,染色体在体细胞中是成对存在的。每条染色体上都带有一定数量的基因。一个基因在细胞有丝分裂时有两个对列的位点,称为等位基因,分别来自父与母。依所攜帶性状的表現,又可分为显性基因和隐性基因。 一般来说,同一生物体中的每个细胞體都含有相同的基因(除了已经分化的免疫细胞),但并不是每个细胞中的所有基因携带的遗传信息都会被表現出来。控制基因表达的因素分为传统的遗传学(增强子,启动子序列相关)因素及表观遗传学(DNA甲基化,组蛋白乙酰化和脱乙酰化及RNA干扰相关)因素。職司不同功能的細胞或不同的细胞类型中,活化而表現的基因也不同。在某一细胞类型当中所有被表达的基因叫转录组,所有编码蛋白质的基因叫蛋白质组。通过即时聚合酶链式反应或染色质免疫沉淀-测序可得到转录组及蛋白质组的信息。用电脑处理基因序列的学科叫生物信息学。 人类基因组计划(human genome project, HGP)是一项规模宏大,跨国跨学科的生物信息学项目。其宗旨在于测定组成人类染色体(指单倍体)的30亿个碱基对形成的核苷酸序列,从而繪製人类基因组圖譜,並且辨識其载有的基因,达到破译人类遗传信息的最终目的。该计划起始于1990年于2000年完成。.

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基因組

在生物学中,一个生物体的基因组是指包含在该生物的DNA(部分病毒是RNA)中的全部遗传信息,又稱基因體(genome)。基因组包括基因和非編碼DNA。1920年,德国汉堡大学植物学教授汉斯·温克勒(Hans Winkler)首次使用基因组这一名词。 更精确地讲,一个生物体的基因组是指一套染色体中的完整的DNA序列。例如,生物个体体细胞中的二倍体由两套染色体组成,其中一套DNA序列就是一个基因组。基因组一词可以特指整套核DNA(例如,核基因组),也可以用于包含自己DNA序列的细胞器基因组,如粒线体基因组或叶绿体基因组。当人们说一个有性生殖物种的基因组正在测序时,通常是指测定一套常染色体和两种性染色体的序列,这样来代表可能的两种性别。即使在只有一种性别的物种中,“一套基因组序列”可能也综合了来自不同个体的染色体。通常使用中,“遗传组成”一词有时在交流中即指某特定个体或物种的基因组。对相关物种全部基因组性质的研究通常被称为基因组学,该学科与遗传学不同,后者一般研究单个或一组基因的性质。.

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基因組學

基因组学(Genomics),或基因體學,是研究生物基因组和如何利用基因的一门学科。该学科提供基因组信息以及相关数据系统利用,试图解决生物,医学,和工业领域的重大问题。 基因组学能为一些疾病提供新的诊断、治疗方法。例如,对刚诊断为乳腺癌的女性,一个名为“Oncotype DX”的基因组测试,能用来评估病人乳腺癌复发的个体危险率以及化疗效果,这有助于医生获得更多的治疗信息并进行个性化医疗。基因组学还被用于食品与农业部门。 基因组学的主要工具和方法包括:生物信息学,遗传分析,基因表达测量和基因功能鉴定。.

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基因识别

#重定向 基因预测.

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垃圾DNA

#重定向 非編碼DNA.

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假说

假说(Hypothesis),即指按照预先设定,对某种现象进行的解释,即根据已知的科学事实和科学原理,对所研究的自然现象及其规律性提出的推测和说明,而且數據經過詳細的分類、歸納與分析,得到一個暫時性但是可以被接受的解釋。任何一种科学理论在未得到实验确证之前表现为假设学说或假说。 有的假设还没有完全被科学方法所证明,也没有被任何一种科学方法所否定,但能够产生深远的影响。如1900年德国物理学家马克斯·普朗克为解决黑体辐射谱而首先提出量子论(量子假说),1913年丹麦物理学家尼尔斯·玻尔提出的玻尔原子理论大大推进了现代物理学发展进程。.

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卫生信息技术

卫生信息技术(Health information technology, HIT)是指“卫生信息处理的应用,包括那些为通讯交流和决策制定而对医疗保健信息、数据和知识进行存储、获取、共享和使用时所涉及到的计算机硬件和软件”(Brailer, & Thompson, 2004)。 技术是一个宽泛的概念,涉及到某一物种对于各种工具和技艺的使用和知识,以及它如何影响该物种控制和适应其环境的能力。然而,有种定义显得更为严格但却有些晦涩难懂;“技术”可以指的是物质对象对于人类来说的使用价值,如机器、硬件或器皿用具;但是,“技术”同时还可能涵盖更为广泛的主题,包括各种系统、组织方法以及方法技能。就HIT而言,技术则表示的是那些为了实现卫生信息的沟通交流,可以采取联网方式构建出各种系统的计算机和通讯属性。卫生信息学则是HIT之中另外一个不可分割的组成部分。 信息学是关于信息、信息处理实践以及信息系统工程设计的一门科学。信息学作为基础,支持着计算与通讯技术在医疗保健、健康教育以及生物医学研究领域的学术调查活动和实际应用工作。卫生信息学则是位于信息科学、计算机科学以及医疗保健领域之间的一门交叉学科。卫生信息学阐述的是在计算机科学、数学以及心理学等领域成果的影响下,卫生信息在医疗保健行业内部的交换、共享及使用。卫生信息学工作处理的是为优化卫生与生物医学领域内对于信息的采集、存储、检索和使用而所必需的各种资源、设备和方法。卫生信息学工具包括的不仅仅的是计算机,同时还包括各种临床诊疗指南、形式化医学术语集以及信息与通讯系统。医学信息学、护理信息学以及药学信息学分别是从不同学科角度为卫生信息学提供内容素材的分支学科。过程和人员则是卫生信息学所关注或研究的主要因素。.

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史密斯-沃特曼算法

史密斯-沃特曼算法(Smith-Waterman algorithm)是一种进行局部序列比对(相对于全局比对)的算法,用于找出两个核苷酸序列或蛋白质序列之间的相似区域。该算法的目的不是进行全序列的比对,而是找出两个序列中具有高相似度的片段。 该算法由坦普尔·史密斯(Temple F. Smith)和迈克尔·沃特曼(Michael S. Waterman)于1981年提出。史密斯-沃特曼算法是尼德曼-翁施算法的一个变体,二者都是动态规划算法。这一算法的优势在于可以在给定的打分方法下找出两个序列的最优的局部比对(打分方法使用了置换矩阵和空位罚分)。该算法和尼德曼-翁施算法的主要区别在于该算法不存在负分(负分被替换为零),因此局部比对成为可能。回溯从分数最高的矩阵元素开始,直到遇到分数为零的元素停止。分数最高的局部比对结果在此过程中产生。在实际运用中,人们通常使用该算法的优化版本。.

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同源

在生物学种系发生理论中,若两个或多个结构具有相同的祖先,则称它们同源(Homology)。这里相同的祖先既可以指演化意义上的祖先,即两个结构由一个共同的祖先演化而来(在这个意义上,蝙蝠的翅膀与人类的手臂是同源的),也可以指发育意义上的祖先,即两个结构由胚胎时期的同一组织发育而来(在这个意义上,人类女性的卵巢与男性的睾丸同源)。 同源这一概念需与相似区分开来。比如说,昆虫的翅膀、蝙蝠的翅膀和鸟类的翅膀是相似的,但却不同源,这种现象被称为非同源相似(或同形质,英文:Homoplasy)。这些相似的结构由不同的渠道演化而来,这种演化过程叫做趋同演化(Convergency)。.

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中心法則

分子生物學的中心法则(The central dogma of molecular biology,又譯分子生物學的中心教條),首先由佛朗西斯·克里克於1958年Crick, F.H.C. (1958): Symp.

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序列組裝

序列組裝(Sequence assembly)是生物資訊學中的一種分析方法。此方法通過序列比對和序列合併等演算,將短片段的DNA建構成為較長的連續序列。此技術的創立,是因為被測序的核酸分子通常長度都遠大於目前存在的DNA測序技術。而此分析能試圖從有限長度的DNA測序結果,重建出原本被測序分子的樣貌。 序列組裝最常被使用在高通量測序資料的分析上(例如基因組霰彈槍定序,或者RNA轉錄體測序)。這一類的測序技術會產生大量的測序片段(read,複數reads),而這些片段的長度依照不同的技術,短為數十,長可至上萬個鹼基對(前者如Illumina的定序平台,後者如 SMRT-sequencing或)。而序列組裝旨在合併這些短片段來重建原本的分子序列。 我們可將序列組裝想像成從大量片段的文字中拼湊出一整篇文章的過程:被測序的分子就是那篇文章,而測序片段(reads)就是那段文章中,隨機切取出來的句子。其中一種重建出這段文章的方式,就是找到句子中重疊的部分,因為一旦找到夠多重疊的部分,我們就有機會將每個句子連接到一起,進而得到原始的文章。不難想像,此過程的困難不僅僅在於需要進行大量的片段比對,還會因原本文章的複雜度而製造更多問題:例如原本的文章可能有許多重復的段落,而帶有這些重複段落的文句可能會重疊在一起;又或者我們所拿到的句子中若有錯別字,亦會增加尋找重疊片段的難度。同樣的問題也同樣存在於生物資訊的序列組裝分析裡。.

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人工生命

人工生命(英语:Artificial life),指通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域,是由人工智慧產生的概念。最先由计算机科学家克里斯托弗·兰顿于1987年在洛斯阿拉莫斯国家实验室召开的“生成以及模拟生命系统的国际会议”上提出。.

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应用数学

應用數學(Applied Mathematics)是以應用為目的的明確的數學理論和方法的總稱,研究如何應用數學知識到其他範疇(尤其是科學)的數學分支,可以說是純數學的相反,應用純數學中的結論擴展到物理學等其他科學中,應用數學的發展是以科學為依據,作為科學研究的後盾。包括線性代數、矩陣理論、向量分析、複變分析、微分方程、拉普拉斯變換、傅里葉分析、數值分析、概率论、數理統計、運籌學、博弈論、控制理論、組合數學、資訊理論等許多數學分支,也包括從各種應用領域中提出的數學問題的研究。而大部分應用數學是以作為物理分析的工具。計算數學有時也可視為應用數學的一部分。應用數學大部分的教學範疇都是以物理的模型為基礎進行分析,當中或許搭配了各種數學工具,就為了更貼近物理的系統。 圖論應用在網絡分析,拓撲學在電路分析上的應用,群論在結晶學上的應用,微分幾何在規範場上的應用,自動控制理論在計算上的應用,黎曼幾何應用於相對論,數理邏輯應用於計算機,最小二乘法應用於飛機起降時自動控制,利用數字合成計算機輔助的X射線斷層成像技術(1979年數學家獲得諾貝爾醫學獎)數論應用在密碼學,博弈論、概率論、統計學應用在經濟學,線性規劃用於生產安排調度,都可見數學在不同範疇的應用。.

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微阵列

#重定向 DNA微陣列.

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信息可视化

信息可视化(Information visualization,infovis)是对抽象数据进行(交互式的)可视化表示以增强人类感知的研究。抽象数据包括数值和非数值数据,如文本和地理信息。然而,信息可视化不同于科学可视化:“信息可视化侧重于选取的空间表征,而科学可视化注重于给定的空间表征”。.

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信息学

信息学,旧称情报学(外來語),主要是指以信息为研究对象,利用计算机及其程序设计等技术为研究工具来分析问题、解决问题的学问,是以扩展人类的信息功能为主要目标的一门综合性学科。.

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医学信息学

医学信息学,或称卫生信息学或醫學資訊學, 是信息科学,医学和卫生保健学等学科的交叉学科.

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化学信息学

化学信息学(Cheminformatics)是使用计算机和信息技术应用于化学领域的一系列问题。这些计算机(In silico)技术被用于在制药公司的药物发现过程中。这些方法也可以以各种其他形式用于化学和相关行业。.

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分子生物学

分子生物学(Molecular biology)是对生物在分子層次上的研究。这是一门生物学和化学之间跨学科的研究,其研究领域涵盖了遗传学、生物化学和生物物理学等学科。分子生物学主要致力于对细胞中不同系统之间相互作用的理解,包括DNA,RNA和蛋白质生物合成之间的关系以及了解它们之间的相互作用是如何被调控的。.

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共生體學說

共生体學說(Symbiogenesis),也叫內共生學說(endosymbiotic theory),是關於真核生物細胞中的一些自主細胞器,線粒體和葉綠體起源的學説。根據這個學説,它們起源於共生於真核生物細胞中(之内)的原核生物。這種理論認爲線粒體起源於好氧性細菌(很可能是接近於立克次體的變形菌門細菌,特別是(Pelagibacterales)),而葉綠體源於内共生的光合自營原核生物的藍細菌。這個理論的證據非常完整,目前已經被廣泛接受。.

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噬菌体

噬菌体(bacteriophage)是病毒的一種,其特別之處是專以細菌為宿主,較為熟知的噬菌體是以大腸桿菌為寄主的T2噬菌體。 跟別的病毒一樣,噬菌體只是一團由蛋白質外殼包裹的遺傳物質,大部分噬菌體還長有「尾巴」,用來將遺傳物質注入宿主體內。超過95%已知的噬菌體以雙螺旋結構的DNA為遺傳物質,長度由5,000個碱基对到5,000,000個碱基对不等;餘下的5%以RNA為遺傳物質。正是通過對噬菌體的研究,科學家證實基因以DNA為載體。(见赫希-蔡斯实验)整個噬菌體的長度由20納米到200納米不等。它們的基因組可含有少至四個、多至數百個基因。在注射其基因組進入細胞質後,噬菌體在細菌內複製。噬菌體是在生物圈中最常見的和多樣化的實體。 噬菌體是一種普遍存在的生物體,而且經常都伴隨着細菌。通常在一些充滿細菌群落的地方,如:泥土、動物的內臟裡,都可以找到噬菌體的蹤影。目前世上蘊含最豐富噬菌體的地方就是海水。在海平面,平均每毫升的海水即含有9×108個病毒粒子(virions),並使海水中70%的細菌受到噬菌體的感染。 噬菌体的命名是由希腊语词汇“吞噬”(φαγεῖν)的首字母Φ開始,然後加上一組序號。 在蘇聯、中歐和法國,噬菌體都曾用作抗生素的替代品,作為醫療用品的時間超過90年。英国广播公司 地平线系列(1997年):The Virus that Cures,一部关于噬菌体药物的纪录片。噬菌體治療已經被更多國家的醫師接受,它們被看作是對於許多細菌的菌株可能的治療。.

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BLAST (生物資訊學)

生物信息學中,BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)它是一個用來比對生物序列的一級結構(如不同蛋白質的氨基酸序列或不同基因的DNA序列)的算法。 已知一個包含若干序列的資料庫,BLAST可以讓研究者在其中尋找與其感興趣的序列相同或類似的序列。 例如如果某種非人動物的一個以前未知的基因被發現,研究者一般會在人類基因組中做一個BLAST搜索來確認人類是否包含類似的基因(通過序列的相似性)。BLAST演算法以及實現它的程序由美國國家生物技術信息中心(NCBI)的Eugene Myers、Stephen Altschul、Warren Gish、David J. Lipman及Webb Miller博士開發的。 研究者利用BLAST來解决的其他問题有:.

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种群

种群(英语:Population,或族群)在生物学上,是在一定空间范围内同时生活着的同种生物的全部个体;或者说是有个体组成,能够而且确实进行交配的群体。种群的个体之间一般享有同一个基因库。 它是种群遗传学研究的对象。.

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突变

突变(Mutation,即基因突变)在生物学上的含义,是指细胞中的遗传基因(通常指存在於細胞核中的去氧核糖核酸)发生的改变。它包括单个碱基改变所引起的点突变,或多个碱基的缺失、重复和插入。原因可以是细胞分裂时遗传基因的复制发生错误、或受化学物质、基因毒性、辐射或病毒的影响。 突变通常会导致细胞运作不正常或死亡,甚至可以在较高等生物中引发癌症。但同时,突变也被视为演化的“推动力”:不理想的突变会经天择过程被淘汰,而对物种有利的突变则会被累积下去。中性突變(neutral mutation)对物种沒有影响而逐渐累积,会导致间断平衡。.

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系统发生学

系统发生学(φυλογένεση,φύλο,现代希腊语:fílo - 种系,性别和γεννήση,现代希腊语:jénnissi - 新生,诞生。英语:Phylogenetics,又稱系統發育學,简称为譜系學)是指在地球历史发展过程中生物种系的发生和发展。 这个概念不单止用于动物种系的发生與发展,还会用在系统学各个层面的分类单元上面。它也会被用到某一特征的在生物发育过程中的进化这一方面。 系统发生学的研究是通过以下的手段实现的:.

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系统生物学

系统生物学(Systems biology),是一个试图整合不同层次信息以理解生物系统如何行使功能的学术领域。通过研究某生物系统各不同部分之间的相互关系和相互作用(例如,与细胞信号传送、代谢通路、细胞器、细胞、生理系统与生物等相关的基因和蛋白网络),系统生物学期望最终能够建立整个系统的可理解模型。系统生物学大量使用数学的和计算技术的模型。 特别是从2000年开始,这个概念在各种环境下被广泛用于生物学。人类基因组计划是生物学中应用系统思维的一个例子,它导致新的合作的方式来处理在遗传学生物学领域的问题。系统生物学的目标之一是模拟和发现涌现的特性,细胞的,组织的和生物体的特性,作为一个系统,其理论描述只能用系统生物学的技术进行。这些通常涉及代谢网络或细胞信号传送网络。 系统生物学开始于对基因和蛋白质的研究,该研究使用高通量技术来测定某物种在给定条件干涉下基因组和蛋白质组的变化。研究基因组的高通量技术包括用来测定mRNA变化的生物芯片技术。高通量蛋白质组学方法包括质谱,该技术用于鉴定蛋白质,检测蛋白修饰和量化蛋白质表达水平。.

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系統發生樹

系統發生樹(phylogenetic tree)又稱演化樹或进化树(evolutionary tree),是表明被認爲具有共同祖先的各物種間演化關係的樹状图。是一種親緣分支分類方法(cladogram)。在图中,每個節點代表其各分支的最近共同祖先,而節點间的綫段長度對應演化距離(如估計的演化時間)。.

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统计学

统计学是在資料分析的基础上,研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料,以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来,它廣泛地應用在各門學科,從自然科学、社會科學到人文學科,甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨,統計的面貌也逐漸改變,與資訊、計算等領域密切結合,是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中,可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形,這個用法稱作為描述統計學。另外,觀察者以數據的形態,建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型,以之來推論研究中的步驟及母體,這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.

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生物

生物(拉丁语,德语: Organismus, ,又称有機體)是指稱類生命的个体。在生物学和生态学中, 地球上约有870萬種物種(±130萬),其中650萬種物種在陆地上,220万种生活在水中。 生物最重要和基本的特徵在生物會進行新陳代謝及遺傳兩點,前者說明所有生物一定會具備合成代谢以及分解代谢(兩個是完全相反的兩個生理反應過程),並且可以將遺傳物質複製,透過自我分裂生殖(無性生殖)或有性生殖,交由下一代繁殖下去以避免滅絕,这是類生命现象的基础。 生命的起源和生命各个分支之间的关系一直存在争议,古早的生命分類已經過時,近代古典生物學的分類又受到分子生物學的挑戰。一般而言,我們將生物分為兩大類:原核生物和真核生物。原核生物分为兩大域:细菌(Bacteria)和古菌(Archaea),这两个域相互之间的关系并不比他们和真核生物的关系更为接近。在演化史的研究上,原核生物和真核生物之间一直缺乏联系。類似麻煩的還有病毒與內共生細菌等的分類,隨著現代生物化學的研究逐漸深入,出現了有如物理學中存在量子現象一般,在特定微觀世界下許多傳統認知出現錯誤,導致以往常理被顛覆的情況。 真核生物的特徵是有細胞核以及其他膜狀細胞器(例如動物和植物體內的粒線體粒線體也可以說是植物動物體的發電廠因為他可以製造很多的能量,以及植物及藻類中的葉綠素),一種假說是叶绿体和线粒体是由内共生细菌(endosymbiotic bacteria)演化而来T.Cavalier-Smith (1987) The origin of eukaryote and archaebacterial cells, Annals of the New York Academy of Sciences 503, 17–54 。多细胞生物(又稱至於生物實在30班一年且出來則指包含多于一个细胞的生物,在地質學上直到五億年前才出現大爆發。.

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生物多樣性

生物多樣性是生命變化的程度。這可以是指在一個區域、生物群系或行星範圍之內的基因變化、物種變化或生態系統變化。陸地生物多樣性在靠近赤道的低緯度地區往往是最高的,這似乎是由於溫暖的氣候和高初級生產的結果。海洋生物多樣性在西太平洋沿海海岸,和在各大洋中緯度帶往往是最高的,在那裡海洋表面溫度最高。 生物多樣性是生物界一個較新的概念。簡單來說,是指所有不同種類的生命,生活在一個地球上,其相互交替、影響令地球生態得到平衡。亦可解釋為:單位面積內生物種種類的數目,表示生物群落中顯示生態地位多樣化與基因變異。最後,生物多樣性是為維護生態平衡,且有公約。 生物多樣性包括三個層面:遺傳多样性(基因多樣性)、物种多样性、生态系统多样性。.

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生物学

生物学研究各種生命(上图) 大肠杆菌、瞪羚、(下图)大角金龟甲虫 、蕨類植物 生物學(βιολογία;biologia;德語、法語:biologie;biology)或稱生物科學(biological sciences)、生命科學(life sciences),是自然科學的一大門類,由經驗主義出發,廣泛研究生命的所有方面,包括生命起源、演化、分佈、構造、發育、功能、行為、與環境的互動關系,以及生物分類學等。現代生物學是一個龐大而兼收並蓄的領域,由許多分支和分支學科組成。然而,盡管生物學的範圍很廣,在它裡面有某些一般和統一概念支配一切的學習和研究,把它整合成單一的,和連貫的領域。在總體上,生物以細胞作為生命的基本單位,基因作為遺傳的基本單元,和進化是推動新物種的合成和創建的引擎。今天人們還了解,所有生物體的生存以消耗和轉換能量,調節體內環境以維持穩定的和重要的生命條件。 生物學分支學科被研究生物體的規模所定義,和研究它們使用的方法所定義:生物化學考察生命的基本化學;分子生物學研究生物分子之間錯綜復雜的關系;植物學研究植物的生物學;細胞生物學檢查所有生命的基本組成單位,細胞;生理學檢查組織,器官,和生物體的器官系統的物理和化學的功能;進化生物學考察了生命的多樣性的產生過程;和生態學考察生物在其環境如何相互作用。最終能夠達到治療診斷遺傳病、提高農作物產量、改善人類生活、保護環境等目的。.

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生物医学工程

生物醫學工程(Biomedical engineering)是一门年轻的交叉学科,与生物工程密切相关;其主要特点是运用工程学和应用科学的知识和技术解决生物学和医学领域的科学问题,充分研究生命系统及其行为,以及开发相关的生物医学系统和设备,最终帮助患者得到更好的照料以及提高健康个体的生活质量。该专业对疾病治疗、社会经济发展都有着深远意义,因而成为各国科学家的研究热点,是一门具有着巨大发展潜力的“朝阳学科”。 生物医学工程师常同医生、治疗师以及学术界研究者共同工作,以解决临床问题。同该专业相关的应用实例包括生物兼容的假体、醫療器械、診斷設備、植入装置、物理治疗设备以及可穿戴设备等。.

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生物化学

生物化学(biochemistry,也作 biological chemistry),顾名思义是研究生物体中的化学进程的一门学科,常常被简称为生化。它主要用于研究细胞内各组分,如蛋白质、糖类、脂类、核酸等生物大分子的结构和功能。而对于化学生物学来说,则着重于利用化学合成中的方法来解答生物化学所发现的相关问题。 虽然存在着大量不同的生物分子,但实际上有很多大的复合物分子(称为“聚合物”)是由相似的亚基(称为“单体”)结合在一起形成的。每一类生物聚合物分子都有自己的一套亚基类型。例如,蛋白质是由20种氨基酸所组成,而脱氧核糖核酸(DNA)由4种核苷酸构成。生物化学研究集中于重要生物分子的化学性质,特别着重于酶促反应的化学机理。 在生物化学研究中,对细胞代谢和内分泌系统的研究进行得相当深入。生物化学的其他研究领域包括遗传密码(DNA和RNA)、 蛋白质生物合成、跨膜运输(membrane transport)以及细胞信号转导。.

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生物統計學

生物統計學(有时也称生物计量學)是统计学的原理和方法在生物学研究中的应用,是一门应用数学,最常见的是应用于医学。.

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生物数学

#重定向 數理生物學.

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生态系统

生态系统(Ecosystem)是指在一个特定环境内,相互作用的所有生物和此一环境的統稱。此特定環境裡的非生物因子(例如空氣、水及土壤等)與其間的生物之间具交互作用”Biology Concepts & Connections Sixth Edition”, Campbell, Neil A. (2009), page 2, 3 and G-9.

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物种

种(Species)或稱物种,生物分类的基本单位,位于生物分类法中最後一级,在属之下。較為籠統的概念,是指一群或多或少与其它这样的群体形态相同,並能够交配繁殖出具生殖能力後代的相关生物群体。以演化生物學家恩斯特·麥爾的定义来说,物种是:「能够(或可能)相互配育的自然种群的类群,这些类群与其它这样的类群在生殖上相互隔离着。」昆虫学家陈世骧(1978)对物种所下定义为:「物种是繁殖单元,由又连续又间断的居群所组成;物种是进化单元,是生物系统线上的基本环节,是分类的基本单元。」。 在分类学中,一个物种被赋予一个拉丁化的雙名法名称。该名称使用斜体印刷,手写时则加上底線;属名首字母大写,屬名之後紧跟一个唯一的形容词,這個詞稱為種小名或種加詞,其首字母不可大寫。只有完整的双名制名称才称为「种名」,而非仅仅是双名制名称的第二个部分。例如人的种名叫Homo sapiens(智人),而不是sapiens。 物种也是演化和生物多样性的基本单元。.

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DNA序列

#重定向 核酸序列.

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DNA微陣列

DNA微陣列(DNA microarray)又稱DNA陣列或DNA晶片,比較常用的名字是基因晶片(gene chip)。是一塊帶有DNA微阵列(microarray)的特殊玻璃片或矽晶元片,在數平方公分之面積上佈放數千或數萬個核酸探針;檢體中的DNA、cDNA、RNA等與探針結合後,藉由--或電流等方式偵測。經由一次測驗,即可提供大量基因序列相關資訊。它是基因组学和遗传学研究的工具。研究人員應用基因芯片就可以在同一時間定量的分析大量(成千上万个)的基因表現,具有快速、精確、低成本之生物分析檢驗能力。.

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DNA測序

DNA测序(DNA sequencing,或譯DNA定序)是指分析特定DNA片段的碱基序列,也就是腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T)、胞嘧啶(C)與鳥嘌呤的(G)排列方式。快速的DNA测序方法的出现极大地推动了生物学和医学的研究和发现。 在基础生物学研究中,和在众多的应用领域,如诊断,生物技术,法医生物学,生物系统学中,DNA序列知识已成为不可缺少的知识。具有现代的DNA测序技术的快速测序速度已经有助于达到测序完整的DNA序列,或多种类型的基因组测序和生命物种,包括人类基因组和其他许多动物,植物和微生物物种的完整DNA序列。 RNA測序則通常将RNA提取后,反转录为DNA后使用DNA测序的方法进行测序。目前应用最广泛的是由弗雷德里克·桑格发明的Sanger双脱氧链终止法(Chain Termination Method)。新的测序方法,例如454生物科学的方法和焦磷酸测序法。.

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遗传信息

#重定向 核酸序列.

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遗传算法

遗传算法(genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题,一定数量的候选解(称为个体)可抽象表示为染色體,使种群向更好的解进化。传统上,解用二进制表示(即0和1的串),但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始,之后一代一代发生。在每一代中评价整个种群的适应度,从当前种群中随机地选择多个个体(基于它们的适应度),通过自然选择和突变产生新的生命种群,该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。.

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药物靶标

药物靶标是指体内具有药效功能并能被药物作用的生物大分子,如某些蛋白质和核酸等生物大分子。那些编码靶标蛋白的基因也被称为靶标基因。事先确定靶向特定疾病有关的靶标分子是现代新药开发的基础。更通俗地讲,就是使用某种药物作用在生物大分子上,影响该生物大分子,从而对疾病产生疗效。这个生物大分子就是药物靶标。.

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血紅素

血紅素在不同地區有不同含意,可以指:.

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高等教育出版社

等教育出版社,簡稱高教社,是一家直属于中华人民共和国教育部的专业教育出版机构,成立于1954年5月,主要出版高等教育、职业教育、成人及社会教育等教育类、专业类、科技类出版物。.

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计算生物学

计算生物学(Computational Biology)是生物学的一个分支。根据美国国家卫生研究所(NIH)的定义,它是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术,用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。该领域被广泛定义,包括计算机科学,应用数学,动画,统计学,生物化学,化学,生物物理学,分子生物学,遗传学,基因组学,生态学,进化,解剖学,神经科学和科学可视化的基础。 计算生物学与不同,生物计算是计算机科学和计算机工程的子领域,使用生物工程和生物学建造计算机,但是类似于生物信息学,这是一个跨学科的科学,使用计算机存储和处理生物数据。.

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计算机科学

计算机科学用于解决信息与计算的理论基础,以及实现和应用它们的实用技术。 计算机科学(computer science,有时缩写为CS)是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域;有些强调特定结果的计算,比如计算机图形学;而有些是探討计算问题的性质,比如计算复杂性理论;还有一些领域專注于怎样实现计算,比如程式語言理論是研究描述计算的方法,而程式设计是应用特定的程式語言解决特定的计算问题,人机交互则是專注于怎样使计算机和计算变得有用、好用,以及随时随地为人所用。 有时公众会误以为计算机科学就是解决计算机问题的事业(比如信息技术),或者只是与使用计算机的经验有关,如玩游戏、上网或者文字处理。其实计算机科学所关注的,不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序的性质,更要通过现有的知识创造新的程序或者改进已有的程序。 尽管计算机科学(computer science)的名字里包含计算机这几个字,但实际上计算机科学相当数量的领域都不涉及计算机本身的研究。因此,一些新的名字被提议出来。某些重点大学的院系倾向于术语计算科学(computing science),以精确强调两者之间的不同。丹麦科学家Peter Naur建议使用术语"datalogy",以反映这一事实,即科学学科是围绕着数据和数据处理,而不一定要涉及计算机。第一个使用这个术语的科学机构是哥本哈根大学Datalogy学院,该学院成立于1969年,Peter Naur便是第一任教授。这个术语主要被用于北欧国家。同时,在计算技术发展初期,《ACM通讯》建议了一些针对计算领域从业人员的术语:turingineer,turologist,flow-charts-man,applied meta-mathematician及applied epistemologist。 三个月后在同样的期刊上,comptologist被提出,第二年又变成了hypologist。 术语computics也曾经被提议过。在欧洲大陆,起源于信息(information)和数学或者自动(automatic)的名字比起源于计算机或者计算(computation)更常见,如informatique(法语),Informatik(德语),informatika(斯拉夫语族)。 著名计算机科学家Edsger Dijkstra曾经指出:“计算机科学并不只是关于计算机,就像天文学并不只是关于望远镜一样。”("Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes.")设计、部署计算机和计算机系统通常被认为是非计算机科学学科的领域。例如,研究计算机硬件被看作是计算机工程的一部分,而对于商业计算机系统的研究和部署被称为信息技术或者信息系统。然而,现如今也越来越多地融合了各类计算机相关学科的思想。计算机科学研究也经常与其它学科交叉,比如心理学,认知科学,语言学,数学,物理学,统计学和经济学。 计算机科学被认为比其它科学学科与数学的联系更加密切,一些观察者说计算就是一门数学科学。 早期计算机科学受数学研究成果的影响很大,如Kurt Gödel和Alan Turing,这两个领域在某些学科,例如数理逻辑、范畴论、域理论和代数,也不断有有益的思想交流。.

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质谱法

质谱(mass spectrometry,缩写:MS)是一种电离化学物质并根据其质荷比(质量-电荷比)对其进行排序的分析技术。简单来说,质谱测量样品内的质量。 质谱法被用于许多不同领域,并被用于纯样品和复杂混合物。 质谱是离子信号作为质荷比的函数的曲线图。这些频谱被用于确定样品的元素或,颗粒和分子的质量,并阐明分子的化学结构,如肽和其他化合物。 在典型的质谱法中,可以是固体,液体或气体的样品被电离,例如用电子轰击它。 这可能导致一些样品的分子破碎成带电的碎片。 然后,这些离子根据其质荷比被分离,通常通过加速它们并使其经受电场或磁场:相同质荷比的离子将经历相同数量的偏转。离子通过能够探测带电粒子的机制被探测到,例如一个电子倍增管。 结果被显示为作为质荷比的函数的已经探测离子的相对丰度的频谱。 样品中的原子或分子可以通过将已知质量与鉴定的质量相关联或通过特征分解模式来鉴定。.

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迈克尔·沃特曼

迈克尔·斯宾塞·沃特曼(Michael Spencer Waterman,),美国生物信息学家,南加州大学数学与计算机科学学院联合主任。此前,他曾在洛斯阿拉莫斯国家实验室和爱达荷州州立大学的任职。他在俄勒冈州班顿附近长大,并在俄勒冈州立大学获得数学学士学位,1969年从密歇根州立大学获统计和概率博士学位。 沃特曼是计算生物学领域的创始人之一。他专注于应用数学、统计学和计算机科学技术在分子生物学问题上的应用。他的工作提供了一些在该领域的最广泛使用的工具,特别是史密斯-沃特曼算法(与坦普尔·史密斯共同研发)是许多序列比较方案的基础。1988年,沃特曼和埃里克兰德的发表具有里程碑意义的论文,描述了一项用数学模型进行印迹法作图的工作。这为许多后来的DNA作图和测序项目,特别是人类基因组计划奠定了理论基础。.

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霰彈槍定序法

霰彈槍定序法(Shotgun sequencing,又称鸟枪法)是一种广泛使用的为长DNA测序的方法,比傳統的定序法快速,但精確度較差。曾經使用於塞雷拉基因組(Celera Genomics)公司所主持的人類基因組計畫。 霰彈槍測序法的思想是將基因組打斷為數百萬個DNA片段,然後用一定的演算法將片斷的序列信息重新整合在一起,從而得到整個基因組序列。為了提高這一方法的效率,1980年代,測序和片斷信息整合達到了自動化。這一方法雖然已被用於序列長達6百萬個鹼基對的細菌基因組測序,但對於人類基因組中3千萬個鹼基對的序列測定,這一技術能否成功在當時還未有定論。 Category:分子生物学 Category:生物技術.

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霰彈法

#重定向 霰彈槍定序法.

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脱氧核糖核酸

--氧核醣核酸(deoxyribonucleic acid,縮寫:DNA)又稱--氧核醣核酸,是一種生物大分子,可組成遺傳指令,引導生物發育與生命機能運作。主要功能是資訊儲存,可比喻為「藍圖」或「配方」。其中包含的指令,是建構細胞內其他的化合物,如蛋白質與核醣核酸所需。帶有蛋白質編碼的DNA片段稱為基因。其他的DNA序列,有些直接以本身構造發揮作用,有些則參與調控遺傳訊息的表現。 DNA是一種長鏈聚合物,組成單位稱為核苷酸,而糖類與磷酸藉由酯鍵相連,組成其長鏈骨架。每個糖單位都與四種鹼基裡的其中一種相接,這些鹼基沿著DNA長鏈所排列而成的序列,可組成遺傳密碼,是蛋白質氨基酸序列合成的依據。讀取密碼的過程稱為轉錄,是根據DNA序列複製出一段稱為RNA的核酸分子。多數RNA帶有合成蛋白質的訊息,另有一些本身就擁有特殊功能,例如核糖體RNA、小核RNA與小干擾RNA。 在細胞內,DNA能組織成染色體結構,整組染色體則統稱為基因組。染色體在細胞分裂之前會先行複製,此過程稱為DNA複製。對真核生物,如動物、植物及真菌而言,染色體是存放於細胞核內;對於原核生物而言,如細菌,則是存放在細胞質中的拟核裡。染色體上的染色質蛋白,如組織蛋白,能夠將DNA組織並壓縮,以幫助DNA與其他蛋白質進行交互作用,進而調節基因的轉錄。.

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蛋白质

蛋白质(protein,旧称“朊”)是大型生物分子,或高分子,它由一个或多个由氨基酸残基组成的长链条组成。氨基酸分子呈线性排列,相邻氨基酸残基的羧基和氨基通过肽键连接在一起。蛋白质的氨基酸序列是由对应基因所编码。除了遗传密码所编码的20种“标准”氨基酸,在蛋白质中,某些氨基酸残基还可以被改變原子的排序而发生化学结构的变化,从而对蛋白质进行激活或调控。多个蛋白质可以一起,往往是通过结合在一起形成稳定的蛋白质复合物,发挥某一特定功能。 与其他生物大分子(如多糖和核酸)一样,蛋白质是地球上生物体中的必要组成成分,参与了细胞生命活动的每一个进程。酶是最常见的一类蛋白质,它们催化生物化学反应,尤其对于生物体的代谢至关重要。除了酶之外,还有许多结构性或机械性蛋白质,如肌肉中的肌动蛋白和肌球蛋白,以及细胞骨架中的微管蛋白(参与形成细胞内的支撑网络以维持细胞外形)。另外一些蛋白质则参与细胞信号传导、免疫反应、细胞黏附和细胞周期调控等。同时,蛋白质也是动物饮食中必需的营养物质,这是因为动物自身无法合成所有氨基酸,动物需要和必须从食物中获取必需氨基酸。通过消化过程将蛋白质降解为自由氨基酸,动物就可以将它们用于自身的代谢。.

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蛋白质微阵列

蛋白质微阵列(Protein microarray,亦称为蛋白质芯片)是将不同的具有生物活性的蛋白质分别置于微量板的不同孔内来进行蛋白质功能筛选的文库。它实质上是cDNA阵列文库的继续。.

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蛋白质结构

蛋白质结构是指蛋白质分子的空间结构。作为一类重要的生物大分子,蛋白质主要由碳、氢、氧、氮、硫等化学元素组成。所有蛋白质都是由20种不同的L型α氨基酸连接形成的多聚体,在形成蛋白质后,这些氨基酸又被称为残基。蛋白质和多肽之间的界限并不是很清晰,有人基于发挥功能性作用的结构域所需的残基数认为,若残基数少于40,就称之为多肽或肽。要发挥生物学功能,蛋白质需要正确折叠为一个特定构型,主要是通过大量的非共价相互作用(如氢键,离子键,范德华力和疏水作用)来实现;此外,在一些蛋白质(特别是分泌性蛋白质)折叠中,二硫键也起到关键作用。为了从分子水平上了解蛋白质的作用机制,常常需要测定蛋白质的三维结构。由研究蛋白质结构而发展起来了结构生物学,采用了包括X射线晶体学、核磁共振等技术来解析蛋白质结构。 一定数量的残基对于发挥某一生物化学功能是必要的;40-50个残基通常是一个功能性结构域大小的下限。蛋白质大小的范围可以从这样一个下限一直到数千个残基。目前估计的蛋白质的平均长度在不同的物种中有所区别,一般约为200-380个残基,而真核生物的蛋白质平均长度比原核生物长约55%。更大的蛋白质聚合体可以通过许多蛋白质亚基形成;如由数千个肌动蛋白分子聚合形成蛋白纤维。.

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蛋白质结构预测

蛋白质结构预测(Protein structure prediction)是指从蛋白质的氨基酸序列中预测蛋白质的三维结构。也就是说,从蛋白质的一级结构预测它的折叠和二级、三级、四级结构。结构预测与的反问题有着根本的不同。蛋白质结构预测是生物信息学与理论化学所追求的最重要目标之一;它在医学上(例如,在药物设计)和在生物技术上(例如,新的酶的设计)都是非常重要的。每隔两年,当前蛋白质结构预测技术的性能在(CASP)实验中被评测。蛋白质结构预测的网络服务器连续的评测是由社区项目执行。.

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蛋白质组学

蛋白质组学(proteomics,又譯作蛋白質體學),是對蛋白质特别是其结构和功能的大规模研究,是在90年代初期,由Marc Wikins和學者們首先提出的新名詞。更重要的是,基因组是相当稳定的实体,而蛋白质组通过与基因组的相互作用而不断发生着改变。一个生命体在其机体的不同部分以及生命周期的不同阶段,其蛋白表达可能存在巨大的差异。 蛋白质组是由有机体或系统产生或修饰的整套蛋白质。 这随着时间和细胞或有机体经历的不同要求或压力而变化。蛋白质组学是一个跨学科的领域,它从人类基因组计划的遗传信息中受益匪浅,它还涵盖了新兴的科学研究和从细胞内蛋白质组成,结构和其独特活动模式的整体水平探索蛋白质组学。它是功能基因组学的重要组成部分。 蛋白质组学研究的关键技术包括质谱分析、X射线晶体学、核磁共振和凝胶电泳。 有两种蛋白质组学方法:活体样品研究和重组蛋白合成。在第二种情形下,用遗传工程方法来克隆待合成的DNA模板,以及把这些基因剪切到宿主细胞(典型的是细菌)中,后者被培养用于大规模蛋白表达。 接着,被合成蛋白需要被从宿主细胞中提取和纯化。纯化的蛋白随后通过结晶(及X-射线晶体衍射)或核磁共振来确定其结构。.

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MRNA

#重定向 信使核糖核酸.

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RNA-Seq

#重定向 RNA测序.

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条目

條目是百科全書所含內容的基礎分割單位(在词典中则称为词条),有一個單一的主題,用於闡述一件事物、一個人物、或他們具備特定主題的組合,並且對該對條目所描述之事物作出一個客觀的介定。 一般而言,百科条目的标题(称为条头)通常为名词或名词性词组。.

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杂交

杂交(英語:hybrid)是一个涉及有性繁殖过程,是指二倍体或多倍体染色体在减数分裂后,与另一组分裂后的同源染色体重新配对,形成新的染色体称为杂交种,一般可以含有以下含义::.

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核苷酸

核苷酸(Nucleotide)为核酸的基本组成单位。核苷酸由一個含氮鹼基作為核心,加上一個五碳糖和一個或者多个磷酸基團組成。含氮碱基有五种可能,分别是腺嘌呤、鸟嘌呤、胞嘧啶、胸腺嘧啶和尿嘧啶。五碳糖为脱氧核糖者称为脱氧核糖核苷酸(DNA的單體),五碳糖为核糖者称为核糖核苷酸(RNA的單體)。 根据构成核酸的核苷酸数量分为寡核苷酸(少于或等于15个核苷酸)和多核苷酸(15个核苷酸以上)。.

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氨基酸

胺基酸是生物學上重要的有機化合物,它是由胺基(-NH2)和羧基(-COOH)的官能團組成的,以及一個側鏈连到每一個胺基酸。胺基酸是構成蛋白質的基本單位。賦予蛋白質特定的分子結構形態,使他的分子具有生化活性。蛋白質是生物体內重要的活性分子,包括催化新陳代謝的酶(又称“酵素”)。 不同的胺基酸脱水缩合形成肽(蛋白質的原始片段),是蛋白質生成的前.

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演化生物学

演化生物学(evolutionary biology)是生物学的的一个分支,其关注的是所产生地球上生命多样性的演化的研究。研究演化生物学的人被称为一个演化生物学家。演化生物学家研究物种的起源和新物种的起源。.

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数据

資料(data),是指未經過處理的原始記錄。一般而言,資料缺乏組織及分類,無法明確的表達事物代表的意義,它可能是一堆的雜誌、一大疊的報紙、數種的開會記錄或是整本病人的病歷紀錄。資料描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,涉及事物的存在形式。是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成訊息和知识的原始材料。.

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数据库

--,簡而言之可視為電子化的檔案櫃——儲存电子檔案的處所,使用者可以對檔案中的資料執行新增、擷取、更新、刪除等操作。 所謂「資料庫」係以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。.

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数据挖掘

数据挖掘(data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。除了原始分析步骤,它还涉及到数据库和数据管理方面、、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑,以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“資料庫知識發現”(KDD)的分析步骤。数据挖掘:实用机器学习技术及Java实现》一书大部分是机器学习的内容。这本书最初只叫做“实用机器学习”,“数据挖掘”一词是后来为了营销才加入的。通常情况下,使用更为正式的术语,(大规模)数据分析和分析学,或者指出实际的研究方法(例如人工智能和机器学习)会更准确一些。 数据挖掘的实际工作是对大规模数据进行自动或半自动的分析,以提取过去未知的有价值的潜在信息,例如数据的分组(通过聚类分析)、数据的异常记录(通过异常检测)和数据之间的关系(通过关联式规则挖掘)。这通常涉及到数据库技术,例如。这些潜在信息可通过对输入数据处理之后的总结来呈现,之后可以用于进一步分析,比如机器学习和预测分析。举个例子,进行数据挖掘操作时可能要把数据分成多组,然后可以使用决策支持系统以获得更加精确的预测结果。不过数据收集、数据预处理、结果解释和撰写报告都不算数据挖掘的步骤,但是它们确实属于“資料庫知識發現”(KDD)过程,只不过是一些额外的环节。 类似词语“”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样(可能)过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以建立新的假设来检验更大数据总体。.

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