第2章生物信息学的计算机基础.ppt

生物信息学作为一门交叉学科，在计算机科学与生物学的融合下，自20世纪70年代以来经历了多个发展阶段，包括前基因组时代、基因组时代和后基因组时代。每个阶段都伴随着不同的研究内容和技术进步。在前基因组时代，生物信息学主要关注核酸和蛋白质序列的初步分析以及生物学数据库的建立。随着基因组时代的到来，生物信息学开始进行大规模的基因组测序，并开发出BLAST和FASTA等分析工具，以及提出新算法，促进了基因寻找与识别和电子克隆技术的发展。进入21世纪的后基因组时代，生物信息学的研究重点转向了对大规模基因组数据的分析、比较与综合，以揭示生物体的系统功能信息。 在研究方向上，生物信息学旨在建立国家级或全球级的生物医学数据库与服务系统，分析人类基因组信息结构，进行功能基因组相关信息分析，并研究遗传密码的起源与生物进化过程。基本方法包括建立生物数据库如GenBank、PDB，数据库检索如BLAST系列，序列分析，以及运用统计模型如HMM和最大似然模型等。在算法方面，自动序列拼接、外显子预测和同源比较算法等都是生物信息学的核心技术。 学习生物信息学的方法是多学科交叉的，强调以网络为平台和工具，实现理论与实践的高度互动。作为第二章内容，本章还介绍了生物信息学的计算机基础，包括数据管理与数据库技术、计算机网络与Internet、高级信息管理、Java及移动计算、数据仓库和数据挖掘等。其中，数据管理技术的发展经历了手工管理、文件系统和数据库三个阶段。手工管理是最原始的数据处理方式，而文件系统的出现标志着数据管理真正进入计算机时代，但其缺点包括数据间缺乏联系、数据冗余和数据不一致性。20世纪60年代末出现的数据库系统，在数据模型、数据控制和数据独立性方面有了显著进步，极大地改善了数据管理和信息处理的能力。 数据管理技术的三种形式各有特点。手工管理方式虽然简单，但效率低下且容易出错。文件系统通过磁鼓、磁盘、光盘、硬盘等存储设备以及文件系统的出现，实现了数据的长期保存和多样化组织，但存在数据结构与程序依赖、数据冗余和数据不一致等问题。数据库系统采用数据模型来描述和管理大规模数据，通过逻辑结构和物理结构的分离，以及数据控制功能的增强，显著降低了数据冗余，提高了数据共享和数据独立性。 计算机技术，包括数据库技术、网络技术以及各种模型和算法，对于生物信息学的研究和应用至关重要。数据库技术是数据管理的主导，有助于建立和管理海量生物数据和信息。未来的趋势是集成化、网络化和智能化，以更好地支持数据收集、整理、管理、发布与应用。网络技术和计算机网络如Internet在信息共享和数据管理中的作用愈发重要，为生物信息学提供了一个全球性的互动和信息交流平台。随着技术的不断进步，生物信息学将继续向更深层次的分析和更广泛的应用领域发展。