生物信息学分析方法是指利用计算机科学、数学和统计学等领域的理论和技术，对生物学数据进行分析和解读的一系列方法。这些方法主要包括以下几种：
1. 序列比对：这是最基本的生物信息学分析方法，主要用于比较不同物种或同一物种的不同个体之间的基因或蛋白质序列差异，以推断其进化关系、功能相似性等。
2. 基因组组装：通过对高通量测序产生的大量短片段进行拼接，重建出完整的基因组序列。这一过程需要借助各种算法和工具，如De Bruijn图、Overlap-layout-consensus（OLC）等。
3. 功能注释：通过将基因或蛋白质序列与已知的数据库进行比对，预测其可能的功能，包括分子功能、细胞组件、生物过程等。
4. 表达谱数据分析：通过比较不同条件下的基因表达水平，揭示基因在特定生理或病理过程中的作用。
5. 蛋白质结构预测：基于蛋白质序列，预测其三维结构，从而推测其功能。
6. 网络分析：构建基因调控网络、蛋白质相互作用网络等，以研究生物系统的复杂性。
7. 生物信息学软件开发：为满足生物信息学研究的需要，研究人员会开发各种专用软件和工具，如BLAST、ClustalW、Cytoscape等。
以上只是生物信息学分析方法的一部分，随着技术的发展，新的方法和工具也在不断出现。
