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动画
动画是指由许多帧静止的画面，以一定的速度（如每秒16张）连续播放时，肉眼因视觉残象产生错觉，而误以为画面活动的作品。为了得到活动的画面，每个画面之间都会有细微的改变。而画面的制作方式，最常见的是手绘在纸张或赛璐珞片上，其它的方式还包含了運用黏土、模型、纸偶、沙画等。 由于电脑科技的进步，现在也有许多利用电脑动画软件，直接在电脑上制作出来的动画，或者是在动画制作过程中使用电脑进行加工的方式，这些都已经大量运用在商业动画的制作中。 通常动画是由大量密集和乏味的劳动产生，就算在电脑动画科技得到长足进步和发展的现在也是如此。.
动态规划
动态规划（Dynamic programming，简称DP）是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 动态规划常常适用于有重叠子问题和性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。 动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再根据子问题的解以得出原问题的解。 通常许多子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量：一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指數增長时特别有用。.
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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。.
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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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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同义词
同义词（synonym）或者更学术性的称呼同义异形是世界上各种语言都存在的一种现象。它指的是表达的意义相同或相近，但是表达形式不同的词汇。例如厕所和“茅房”就是不同词汇表示同一种东西。 不仅词汇有同义现象，不同语法结构的句子也可以表示同一个意义。例如：.
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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化學
化學是一門研究物質的性質、組成、結構、以及变化规律的基礎自然科學。化學研究的對象涉及物質之間的相互關係，或物質和能量之間的關聯。傳統的化學常常都是關於兩種物質接觸、變化，即化學反應，又或者是一種物質變成另一種物質的過程。這些變化有時會需要使用電磁波，當中電磁波負責激發化學作用。不過有時化學都不一定要關於物質之間的反應。光譜學研究物質與光之間的關係，而這些關係並不涉及化學反應。准确的说，化学的研究范围是包括分子、离子、原子、原子团在内的核-电子体系。 「化學」一詞，若單從字面解釋就是「變化的學問」之意。化学主要研究的是化学物质互相作用的科学。化學如同物理皆為自然科學之基礎科學。很多人稱化學為「中心科學」，因為化學為部分科學學門的核心，連接物理概念及其他科學，如材料科學、纳米技术、生物化學等。 研究化學的學者稱為化學家。在化學家的概念中一切物質都是由原子或比原子更細小的物質組成，如電子、中子和質子。但化学反应都是以原子或原子团为最小结构进行的。若干原子通过某种方式结合起来可构成更复杂的结构，例如分子、離子或者晶體。 當代的化學已發展出許多不同的學門，通常每一位化學家只專精於其中一、兩門。在中學課程中的化學，化學家稱為普通化學（Allgemeine Chemie，General Chemistry，Chimie Générale）。普通化學是化學的導論。普通化學課程提供初學者入門簡單的概念，相較於專業學門領域而言，並不甚深入和精確，但普通化學提供化學家直觀、圖像化的思維方式。即使是專業化學家，仍用這些簡單概念來解釋和思考一些複雜的知識。.
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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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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神经科学
經科學（neuroscience），又稱神經生物學，是專門研究神經系統的結構、功能、发育、演化、遗传学、生物化學、生理學、藥理學及病理學的一门科学。對行為及學習的研究都是神經科學的分支。 對人腦研究是個跨領域的範疇，當中涉及分子層面、細胞層面、神經小組、大型神經系統，如視覺神經系統、腦幹、腦皮層。 最高層次的研究就是結合認知科學成為認知神經科學，其專家被稱為認知心理學家。一些研究人員相信認知神經科學提供對思維及知覺的全面了解，甚至可以代替心理學。 神经科学致力于科学地研究神经系统。尽管神经科学学会成立于1969年，但是对于大脑的研究很早就已经开始。传统的神经科学是生物科学的一个分支。其研究范围包括对神经系统的结构，功能，进化史，发育，遗传，生理学，药理学和病理学研究，近年来神经科学的研究深度有了突破性成長，开始与其他学科有了越来越多的交叉与融合，如认知和神经心理学，精神疾病學，计算机科学，生物信息学，计算神经生物学，统计学，物理学，生物化学，犯罪學，医学科学和哲学陸續加入研究行列。 暫時最關心的課題是： .
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科学可视化
. at wci.llnl.gov.
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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。.
美国
美利堅合眾國（United States of America，簡稱为 United States、America、The States，縮寫为 U.S.A.、U.S.），通稱美國，是由其下轄50个州、華盛頓哥倫比亞特區、五个自治领土及外岛共同組成的聯邦共和国。美國本土48州和联邦特区位於北美洲中部，東臨大西洋，西臨太平洋，北面是加拿大，南部和墨西哥及墨西哥灣接壤，本土位於溫帶、副熱帶地區。阿拉斯加州位於北美大陸西北方，東部為加拿大，西隔白令海峽和俄羅斯相望；夏威夷州則是太平洋中部的群島。美國在加勒比海和太平洋還擁有多處境外領土和島嶼地區。此外，美國还在全球140多個國家和地區擁有着374個海外軍事基地。 美国拥有982萬平方公里国土面积，位居世界第三（依陆地面積定義为第四大国）；同时拥有接近超过3.3億人口，為世界第三人口大国。因为有着來自世界各地的大量移民，它是世界上民族和文化最多元的國家之一Adams, J.Q.; Strother-Adams, Pearlie (2001).
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。.
生物工程学
生物工程學（Biological Engineering或bioengineering，生物技术工程）或者生物系统工程，是一種即利用数学、物理的法則，以及工程學本身的解析及综合方法学，以應付在生物學及醫學範疇上種種新挑戰的學科。它應用了工程學的法則、技術和組織方法於分子生物學、生物化學、微生物學、藥理學、蛋白化學、細胞學、免疫學、神經生物學及神經科學，以人工再現生物的整個生命進程或者生命進程中的一部分。作為一種研究，生物工程學亦包含了生物醫學工程，並與生物技術相關。生物系統工程學亦是生物工程學的範疇。這個學科透過成品設計、可持續發展及分析來使生物系統得到改進及專注應用。.
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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：.
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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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生物物理学
生物物理学（Biophysics）是生物学和物理学的交叉学科，研究生物的物理特性。生物物理涵盖各级生物组织，从分子尺度到整个生物体和生态系统。它的研究范围有时会与生理学、生物化学、纳米技术、生物工程、、细胞生物学和系统生物学有显著的重叠。它被认为是生物学和物理学之间的桥梁。 物理学和生物学在两方面有联系：一方面，生物为物理提供了具有物理性质的生物系统，另一方面，物理为生物提供了解决问题的工具。.
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生态学
德國生物學家恩斯特·海克爾（左）和丹麦植物学家尤金纽斯·瓦尔明（右），两位生態学的建立者 生态学（Ökologie），是德国生物学家恩斯特·海克尔于1866年定义的一个概念：生态学是研究生物体与其周围环境（包括非生物环境和生物环境）相互关系的科学。德语Ökologie（最初：Oecologie）是由希腊语词汇Οικοθ（家）和Λογοθ（学科）组成的，意思是“研究居住在同一自然环境中的动物（Lebewesen）的学科”，目前已经发展为“研究生物与其环境之间的相互关系的科学”。环境包括生物环境和非生物环境，生物环境是指生物物种之间和物种内部各个体之间的关系，非生物环境包括自然环境：土壤、岩石、水、空气、温度、湿度等。 在1935年英国的Tansley提出了生态系统的概念之后，美国的年轻学者Lindeman在对Mondota湖生态系统详细考察之后提出了生态金字塔能量转换的“十分之一定律”，也就是同一條食物鏈上各營養級之間能量的轉化效率平均大約為百分之十左右。由此，生态学成为一门有自己的研究对象、任务和方法的比较完整和独立的学科。近年来，生态学已经创立了自己独立研究的理论主体，即从生物个体与环境直接影响的小环境到生态系统不同层级的有机体与环境关系的理论。它们的研究方法经过描述——实验——物质定量三个过程。系统论、控制论、信息论的概念和方法的引入，促进了生态学理论的发展。如今，由于与人类生存与发展的紧密相关而产生了多个生态学的研究热点，如生物多样性的研究、全球气候变化的研究、受损生态系统的恢复与重建研究、可持续发展研究等。 生态学是生物学的一个分支，生物学的研究对象向微观和宏观两个方面发展，微观方面向分子生物学方向发展，生态学是向研究宏观方向发展的分支，是以生物个体、种群、群落、生态系统直到整个生物圈作为它的研究对象。生态学也是一个综合性的学科，需要利用地质学、地理学、气象学、土壤学、化学、物理学等各方面的研究方法和知识，是将生物群落和其生活的环境作为一个互相之间不断地进行物质循环和能量流动的整体来进行研究。.
遗传学
遗传学是研究生物体的遗传和变异的科学，是生物学的一个重要分支Hartl D, Jones E (2005)。史前时期，人们就已经利用生物体的遗传特性通过选择育种来提高谷物和牲畜的产量。而现代遗传学，其目的是寻求了解遗传的整个过程的机制，则是开始于19世纪中期孟德尔的研究工作。虽然孟德尔并不知道遗传的物理基础，但他观察到了生物体的遗传特性，某些遗传单位遵守简单的统计学规律，这些遗传单位现在被称为基因。 基因位于DNA上，而DNA是由四类不同的核苷酸组成的链状分子，DNA上的核苷酸序列就是生物体的遗传信息。天然DNA以双链形式存在，两条链上的核苷酸互补，而每一条链都能够作为模板来合成新的互补链。这就是生成可以被遗传的基因的复制方式。 基因上的核苷酸序列可以被细胞翻译以合成蛋白质，蛋白质上的氨基酸序列就对应着基因上的核苷酸序列。这种对应性被称为遗传密码。蛋白质的氨基酸序列决定了它如何折叠成为一个三维结构，而蛋白质结构则与它所发挥的功能密不可分。蛋白质执行细胞中几乎所有的生物学进程来维持细胞的生存。DNA上的一个基因的改变可以改变其编码的蛋白质的氨基酸，并可能改变此蛋白质的结构和功能，进而对细胞甚至整个生物体造成巨大的影响。 虽然遗传学在决定生物体外形和行为的过程中扮演着重要的角色，但此过程是遗传学和生物体所经历的环境共同作用的结果。 例如，虽然基因能够在一定程度上决定一个人的体重，人在孩童时期的所经历的营养和健康状况也对他的体重有重大影响。.
解剖学
解剖学（英語：Anatomy）是涉及生命体的结构和组织的生物学分支学科。解剖学和胚胎學、比較解剖學、進化生物學和系統發育有密切關係，而這些也可以看出解剖結構在即時（胚胎學）和長期（演化）時間尺度下的變化。人体解剖学是醫學的基礎學科之一。 解剖学也可以分為微觀尺度及巨觀尺度。巨觀尺度的解剖学即為，是用肉眼來觀察動物的身體及器官。大體解剖學也包括，而其他的部位常利用剖割的方法來進行研究。顯微鏡解剖学是用光學儀器（如顯微鏡）來研究組織（組織學）、細胞及胞器。 解剖学史的特點是對人體結構及器官功能的漸進式了解。其方法也有很大的進展，從一早期檢驗動物及人的屍體，一直到二十世紀的醫學成像技術，包括，超音波和核磁共振成像技術。 解剖学和生理学都是研究器官以及各部份的結構及，因此很自然的會用進行研究。 如果解剖學單指人體解剖學，這時候解剖學會依照各器官系統性地分類，而不是依部位來陳述。每篇解剖學的文章首先包括一个器官或系统。例如：神经、动脉、心臟等的结构描述，根據在人體找到甚麼而定。就此而論，解剖學文章有双重目的；首先，提供關于結構的足夠資料，令文章在生理学、外科、內科和病理学方面均有可謮性；第二，给非专家的查詢者或在某門科学分支上工作的人提供建立解剖學的現代科學基礎的主要理论。.
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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软件包
软件包是对于一种软件所进行打包的方式。在不同的操作系统中，软件包的类型有很大的区别。.
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。.
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。.
演化
--（evolution），指的是生物的可遺傳性狀在世代間的改變，操作定義是種群內基因頻率的改變。基因在繁殖過程中，會經複製並傳遞到子代。而基因的突变可使性狀改變，進而造成個體之間的遺傳變異。新性狀又會因為物種迁徙或是物種之間的水-平-基因轉移，而隨著基因在族群中傳遞。當這些遺傳變異受到非隨機的自然选择或隨機的遺傳漂變影響，而在族群中變得較為普遍或稀有時，就是演化。演化會引起生物各個層次的多樣性，包括物種、生物個體和分子 。 地球上所有生命的共同起源，約35-38億年前出現，其被稱為最後共同祖先，但是2015年一項在西澳的古老岩石進行的研究中發現41億年前「的行跡」。 新物種（物種形成）、種內的變化（）和物種的消失（絕種）在整個地球的不斷發生，這被形態學和生化性狀證實，其中包括共同的DNA序列，這些共同性狀在物種之間更相似，因為它源於最近的共同祖先，並且可以作為進化關係的依據建立生命之樹(系统发生学)，其利用現有的物種和化石建立，化石記錄的事物包括由的石墨 、，以至多細胞生物的化石。生物多樣性的現有模式被物種形成和滅絕塑造。據估計，曾經生活在地球上的物種99％以上已經滅絕。地球目前的物種估計有1000萬至1400萬。其中約120萬已被記錄。 物種是指一群可以互相進行繁殖行為的個體。當一個物種分離成各個交配行為受到阻礙的不同族群時，再加上突變、遺傳漂變，與不同環境對於不同性狀的青睞，會使變異逐代累積，進而產生新的物種。生物之間的相似性顯示所有已知物種皆是從共同祖先或是祖先基因池逐漸分化產生。 以自然選擇為基礎的演化理論，最早是由查爾斯·達爾文與亞爾佛德·羅素·華萊士所提出，詳細闡述出現在達爾文出版於1859年的《物種起源》.
