生物信息學偏重於哪個學科

A. 生物信息學屬於什麼專業

生物專業的都會學到生物信息學的。
生物信息學是在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學(Genomics)和蛋白學(Proteomics)兩方面，具體說就是從核酸和蛋白質序列出發，分析序列中表達的結構功能的生物信息。
生物信息學是一門利用計算機技術研究生物系統之規律的學科。
目前的生物信息學基本上只是分子生物學與信息技術（尤其是網際網路技術）的結合體。生物信息學的研究材料和結果就是各種各樣的生物學數據，其研究工具是計算機，研究方法包括對生物學數據的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。
1990年代以來，伴隨著各種基因組測序計劃的展開和分子結構測定技術的突破和Internet的普及，數以百計的生物學資料庫如雨後春筍般迅速出現和成長。對生物信息學工作者提出了嚴峻的挑戰：數以億計的ACGT序列中包涵著什麼信息？基因組中的這些信息怎樣控制有機體的發育？基因組本身又是怎樣進化的？
生物信息學的另一個挑戰是從蛋白質的氨基酸序列預測蛋白質結構。這個難題已困擾理論生物學家達半個多世紀，如今找到問題答案要求正變得日益迫切。諾貝爾獎獲得者W. Gilbert在1991年曾經指出：「傳統生物學解決問題的方式是實驗的。現在，基於全部基因都將知曉，並以電子可操作的方式駐留在資料庫中，新的生物學研究模式的出發點應是理論的。一個科學家將從理論推測出發，然後再回到實驗中去，追蹤或驗證這些理論假設」。
生物信息學的主要研究方向： 基因組學 - 蛋白質組學 - 系統生物學 - 比較基因組學

B. 生物信息學的研究對象是什麼

生物信息學(Bioinformatics)是研究生物信息的採集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學科，也是隨著生命科學和計算機科學的迅猛發展，生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。

它通過綜合利用生物學，計算機科學和信息技術而揭示大量而復雜的生物數據所賦有的生物學奧秘。

(2)生物信息學偏重於哪個學科擴展閱讀

近期生物信息學將在以下幾方面迅速發展：大規模基因組測序中的信息分析；新基因和新SNPs（單核苷酸多態性）的發現與鑒定；完整的比較基因組研究；大規模基因功能表達譜的分析；生物大分子的結構模擬與葯物設計。

而其長遠任務是非編碼區信息結構分析和遺傳密碼起源與生物進化的研究。讀懂人類基因組，發現人類遺傳語言的根本規律，從而闡明若干生物學中的重大自然哲學問題，像生命的起源與進化等。

C. 生物統計和生物信息

按照內容來說，生物統計和生物信息確實是屬於工具的，
搞分子實驗的不一定都會，我們師兄做信號通路的一般用不到生物統計，不過我們做小RNA的做靶標預測就需要用到資料庫了。
這兩個專業的學生，做的實驗一般都是編程問題，我有個同學正在做，生物信息學更偏重於計算機，而另一個女生做的統計，偏重於數學，實際上對於生物學只要度過本科， 有個較深層次的了解，就夠了， 相關文獻方面和我們做的實驗都是不一樣的。他們有屬於自己的競爭力，和我們做的方面不同，就像搞植物分類的人和做分子的就很少存在競爭。
一個課題組內的人，必然是全套實驗流程都需要了解的，數據之間共享。隔壁實驗室的師兄師姐則是女生做細胞方面的內容，男生做分子方面內容，分工明確。但是數據方面是共通的。

D. 生物信息學就業方向和前景分別怎麼樣

就業方向生化、科研類單位：生物研究、基因組學研究、蛋白質組學研究； 醫葯類企業：生物工程、生物技術、生物制葯、葯品研發、葯品銷售。

就業前景廣闊，可以從事研究開發和 銷售。

考研方向生物學、生物化學與分子生物學、生物醫學工程、生物工程。

生物信息學的學科特點

生物信息學將生物與數學、計算機進行了有效結合，主要通過綜合運用數學和信息科學等多領域的方法和工具對生物信息進行獲取、加工、存儲、分析和解釋，來闡明大量生物數據所包含的生物學意義，研究重點主要體現在基因組學和蛋白質組學兩方面。

課程體系

《生物信息學》、《普通生物學》、《生物化學》、《分子生物學》、《遺傳學》、《計算生物學》、《基因組學》、《生物晶元原理與技術》、《蛋白質組學》、《Perl/Python語言編程》。

E. 生物信息學和結構生物學哪個比較好就業

我覺得生物信息學較好，其實二者是結合的，因為生物信息學中也有軟體預測分子結構與功能，只是側重點不同吧。不過我覺得不想轉行的話，只能搞研究，繼續深造最終還是走上研究這條路。我們國家在這方面發展還是有限的。

F. 什麼是生物信息學

生物信息學已成為當今世界科學的流行語。十年前，人們將生物學和計算機科學視為兩個完全不同的領域。前者可以了解生物及其功能，而後者可以了解計算機和基礎理論，這兩個領域之間似乎沒有交集。然而，這個新領域-生物信息學，是計算機科學和生物學的完美結合。這種學科的結合也是一種必然趨勢。隨著1990年人類基因組計劃（Human Genome Project）的實施和信息技術的發展，各種生物分析導致「遺傳數據爆炸」，從而產生數量的生物數據，而使用手動方法分析它們變得非常困難，這就是計算機科學可以拯救的方面。各種計算技術用於通過自動化過程更准確和有效地分析生物數據，因此，生物信息學可以被認為是用數據科學技術來解決醫學問題的學科。現已迅速發展成為當今生命科學最具吸引力的、重大的前沿領域。生物信息學為生物學、計算機科學、數學、信息科學等專業的高素質人才提供了更廣闊的發展天地。

為什麼要研究生物信息學？

生物信息學的主要應用可以在精準醫學和預防醫學領域中找到。精準醫學包括為個別患者定製的醫療保健技術，包括治療和實踐，發現個體的模式從而提高醫療水平。

生物信息學已被證明擁有巨大的潛力，以事先確定疾病，確定治療和幫助人類生活更加美好。憑借計算機科學的靈感和知識，基因技術，醫學和醫療保健等領域可以從治療個體患者到治癒整個人群。

生物信息學發展現狀

如今，很多生物醫葯學的研究機構都在產生海量的數據，而且希望通過計算生物學家來弄懂這些數據。因為完成一項大數據產出的實驗課題，必然需要耗費大量的心血和資金投入，但是如果不能分析、了解這些數據背後的意義，那工作不能算真正完成。

因此，生物醫學研究的未來不僅依賴於可以設計出優秀實驗並產生高質量數據的實驗生物學家，還要依賴於會對產生的數據進行有效分析挖掘的計算生物學家。

G. 生物信息學是什麼專業啊

http://ke..com/view/7303.htm#sub7303
科技名詞定義

中文名稱：
生物信息學
英文名稱：
bioinformatics
定義1：
綜合計算機科學、信息技術和數學的理論和方法來研究生物信息的交叉學科。包括生物學數據的研究、存檔、顯示、處理和模擬，基因遺傳和物理圖譜的處理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的發現和蛋白質結構的預測等。
所屬學科：
生物化學與分子生物學（一級學科）；總論（二級學科）
定義2：
運用計算機技術和信息技術開發新的演算法和統計方法，對生物實驗數據進行分析，確定數據所含的生物學意義，並開發新的數據分析工具以實現對各種信息的獲取和管理的學科。
所屬學科：
細胞生物學（一級學科）；總論（二級學科）
定義3：
運用計算機技術和信息技術開發新的演算法和統計方法，對生物實驗數據進行分析，確定數據所含的生物學意義，並開發新的數據分析工具以實現對各種信息的獲取和管理的學科。
所屬學科：
遺傳學（一級學科）；總論（二級學科）
生物信息學（Bioinformatics）是在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學(Genomics)和蛋白質組學(Proteomics)兩方面，具體說就是從核酸和蛋白質序列出發，分析序列中表達的結構功能的生物信息。
具體而言，生物信息學作為一門新的學科領域，它是把基因組DNA序列信息分析作為源頭，在獲得蛋白質編碼區的信息後進行蛋白質空間結構模擬和預測，然後依據特定蛋白質的功能進行必要的葯物設計。基因組信息學,蛋白質空間結構模擬以及葯物設計構成了生物信息學的3個重要組成部分。從生物信息學研究的具體內容上看，生物信息學應包括這3個主要部分：(1)新演算法和統計學方法研究；(2)各類數據的分析和解釋；(3)研製有效利用和管理數據新工具。
生物信息學是一門利用計算機技術研究生物系統之規律的學科。
目前的生物信息學基本上只是分子生物學與信息技術（尤其是網際網路技術）的結合體。生物信息學的研究材料和結果就是各種各樣的生物學數據，其研究工具是計算機，研究方法包括對生物學數據的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。
1990年代以來，伴隨著各種基因組測序計劃的展開和分子結構測定技術的突破和Internet的普及，數以百計的生物學資料庫如雨後春筍般迅速出現和成長。對生物信息學工作者提出了嚴峻的挑戰：數以億計的ACGT序列中包涵著什麼信息？基因組中的這些信息怎樣控制有機體的發育？基因組本身又是怎樣進化的？
生物信息學的另一個挑戰是從蛋白質的氨基酸序列預測蛋白質結構。這個難題已困擾理論生物學家達半個多世紀，如今找到問題答案要求正變得日益迫切。諾貝爾獎獲得者W. Gilbert在1991年曾經指出：「傳統生物學解決問題的方式是實驗的。現在，基於全部基因都將知曉，並以電子可操作的方式駐留在資料庫中，新的生物學研究模式的出發點應是理論的。一個科學家將從理論推測出發，然後再回到實驗中去，追蹤或驗證這些理論假設」。
生物信息學的主要研究方向： 基因組學 - 蛋白質組學 - 系統生物學 - 比較基因組學，1989年在美國舉辦生物化學系統論與生物數學的計算機模型國際會議，生物信息學發展到了計算生物學、計算系統生物學的時代。
姑且不去引用生物信息學冗長的定義，以通俗的語言闡述其核心應用即是：隨著包括人類基因組計劃在內的生物基因組測序工程的里程碑式的進展，由此產生的包括生物體生老病死的生物數據以前所未有的速度遞增，目前已達到每14個月翻一番的速度。同時隨著互聯網的普及，數以百計的生物學資料庫如雨後春筍般迅速出現和成長。然而這些僅僅是原始生物信息的獲取，是生物信息學產業發展的初組階段，這一階段的生物信息學企業大都以出售生物資料庫為生。以人類基因組測序而聞名的塞萊拉公司即是這一階段的成功代表。
原始的生物信息資源挖掘出來後，生命科學工作者面臨著嚴峻的挑戰：數以億計的ACGT序列中包涵著什麼信息？基因組中的這些信息怎樣控制有機體的發育？基因組本身又是怎樣進化的？生物信息學產業的高級階段體現於此，人類從此進入了以生物信息學為中心的後基因組時代。結合生物信息學的新葯創新工程即是這一階段的典型應用。

H. 生物信息學和計算生物學有什麼區別

一、專業性質不同

1、生物信息學：是研究生物信息的採集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學科，是，生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。

2、計算生物學：是生物學的一個分支，是指開發和應用數據分析及理論的方法、數學建模和計算機模擬技術等，用於生物學、行為學和社會群體系統的研究的一門學科。

二、研究內容不同

1、生物信息學：通過綜合利用生物學，計算機科學和信息技術而揭示大量而復雜的生物數據所賦有的生物學奧秘。

2、計算生物學：運用計算機的思維解決生物問題，用計算機的語言和數學的邏輯構建和描述並模擬出生物世界。

三、研究方法不同

1、生物信息學：以數據（庫）為核心，資料庫的建立，生物學數據的檢索，生物學數據的處理，生物學數據的利用：計算生物學。

2、計算生物學：各種計算方法已開始廣泛應用於葯物研究，以及研發創新的、具有自主知識產權的疾病靶標和信息學分析系統等。同時，運用計算生物學，科學家有望直接破譯在核酸序列中的遺傳語言規律，模擬生命體內的信息流過程，從而認識代謝、發育、進化等一系列規律。

I. 生物信息

信息生物學是未來生物學發展的一大方向!有著極大的發展前景.

個人觀點：走生物方向較佳！
因為：生物學方向能夠更好地了解生物的形態特點，對生物的本質會有更深的理解，生物學還有很多方面尚待發現；相對而言，計算機只是一種工具，如果側重於學計算機，則難免在學生物方面投入的時間和精力相對有限，要想出成果就不那麼容易了。

在發展前景方面，個人以為：信息生物學，是極具前途的新興學科，我這里指的所謂信息生物學，並不是指搞什麼"結構比對"、「蛋白質結構預測」、「計算機輔助基因識別」「非編碼區分析和DNA語言研究」等一些無創造性的無聊工作，而是指對生物的本質認識上，以信息為基礎的生命本質的深入研究，可能會開創生物學的新天地！
舉個例子，你認為制度有生命嗎？顯然，他並非一般意義上的生物，但是我們看到，制度與生物一樣，具有生長、衰老、死亡、產生後代、遺傳、變異等所有生物的特性，那麼，制度能不能稱為生物呢？
這正是新的制度生物學所研究的內容。
就象制度也是生物一樣，觀念、法律、國家、企業、形式等許多非有形物質實體，其實也具有生物的一系列特徵，所以進一步研究這些生物，有著十分美好的前景和廣闊的發展前途。
時間有限，就說這么多了，以上為個人觀點，僅供參考，如想進一步交流，歡迎到我的博客。
http://r8008.blog.sohu.com

J. 生物信息學的研究方向

生物信息學在短短十幾年間，已經形成了多個研究方向，以下簡要介紹一些主要的研究重點。 如基因表達譜分析，代謝網路分析；基因晶元設計和蛋白質組學數據分析等，逐漸成為生物信息學中新興的重要研究領域；在學科方面，由生物信息學衍生的學科包括結構基因組學，功能基因組學，比較基因組學，蛋白質學，葯物基因組學，中葯基因組學，腫瘤基因組學，分子流行病學和環境基因組學，成為系統生物學的重要研究方法。從發展不難看出，基因工程已經進入了後基因組時代。我們也有應對與生物信息學密切相關的如機器學習，和數學中可能存在的誤導有一個清楚的認識。