人类基因工程的完成对现代生物学中的新型计算和理论工具提出了新的要求。这些计算和理论工具对于分析，理解和控制生命的具体信息都是至关重要的。生物信息学与计算生物学在此历史背景下应运而生。此方向属新兴的研究，主要是利用应用数学，信息学，统计学与计算机科学的方法来研究生物学的问题，因此也需要从事此方向学习和研究的学生有较强的数学和统计背景。目前来说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（计算和模拟）。

学习内容

将计算机科学中的方法，如数据挖掘，机器学习，数据处理，计算模型，计算机视觉，分析工具，算法研究等用于生物系统中便于人类理解分子生物序列数据，分析蛋白质的形成，生物功能预测，基因网络研究，细胞范围的计算等。在此过程中，CS研究人员与生物研究人员紧密合作。将生物信息学与计算生物学之间的差别为：生物信息学更侧重于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。

研究课题

研究核酸结构与功能，分子进化，分子生物信息系统，健康信息学，计算种系遗传学，蛋白质组学，药物设计，神经网络控制系统研究，分子生物信息系统，不同基因数据组整合挖掘、序列对比，如 DNA排列数据，mRNA表达数据，蛋白质组合光谱测定数据，蛋白质反应的预测，蛋白质表达分析，建立进化论模型，比较基因组学，生物医学文献等

热门程度

专业排名前 76的  CS学校中有  47所学校开设生物信息学与计算生物学研究方向，开设率为62%。新兴的研究方向，较少中国学生申请和就读。就业出路方面，主要是从事研究工作，最直接的应用贡献领域有生物制药研发，如对药物靶标基因的发现和验证。数据库技术可用来获得不同组织在正常疾病状态下基因表达的差异，通过搜索这些数据库，可以得到候选基因作为药物靶标，特异性地针对某一种病毒。

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