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生物信息算法

1 生物信息算法基础知识 1.1 生物学基础知识:包括分子生物学、遗传学、生物化学等基础知识。 1.2 计算机科学基础:包括数据结构、算法分析与设计、编程语言等基础知识。 1.3 数学与统计学基础:包括概率论与数理统计、线性代数、矩阵论等基础知识。 2 生物信息学基础算法 2.1 序列比对算法 2.1.1 Smith-Waterman 算法 2.1.2 Needleman-Wunsch 算法 2.2 多序列比对算法 2.3 蛋白质结构预测算法 2.3.1 同源建模方法 2.4 核酸序列组装算法 2.4.1 Overlap-layout-consensus (OLC) 方法 3 高级生物信息学算法 3.1 基因表达数据分析算法 3.1.1 微阵列数据分析算法 3.1.2 RNA-seq 数据分析算法 3.2 基因调控网络构建算法 3.2.1 基于图的算法 3.2.2 基于贝叶斯网络的算法 3.3 单细胞测序数据分析算法 3.3.1 单细胞转录组数据分析算法 3.3.2 单细胞ATAC-seq数据分析算法 3.4 生物医学文本挖掘算法 3.4.1 文本分类算法 3.4.2 关系抽取算法 4 生物信息算法实践项目 4.1 序列比对工具的实现 4.2 多序列比对工具的实现 4.3 蛋白质结构预测工具的实现 4.4 核酸序列组装工具的实现 4.5 基因表达数据分析工具的实现 4.6 基因调控网络构建工具的实现 4.7 单细胞测序数据分析工具的实现 4.8 生物医学文本挖掘工具的实现 5 生物信息算法进阶学习 5.1 深度学习在生物信息学中的应用 5.2 生物大数据处理技术 5.3 生物信息学软件开发和优化 5.4 生物信息学前沿研究动态追踪
首页 教程 生物信息算法 生物学基础知识:包括分子生物学、遗传学、生物化学等基础知识。
分子生物学是研究生物大分子(如DNA、RNA和蛋白质)的结构与功能,以及这些分子之间的相互作用的学科。它是生物学的基础之一,为理解生命现象提供了重要的理论依据。 遗传学则是研究生物遗传和变异规律的学科。它主要关注基因如何控制生物体的性状,以及这些性状如何从一代传给下一代。遗传学的知识对于理解生物进化、疾病发生机制等方面具有重要意义。 生物化学则是研究生物体内化学反应的学科。它涉及到生命的各个方面,包括能量代谢、物质合成与分解、信号传导等。生物化学的研究成果为药物研发、疾病治疗、农业生产等领域提供了重要的科学依据。 这三者在生物学中起着至关重要的作用,它们相互关联、相互影响,共同构成了生物学基础知识的重要部分。例如,分子生物学的研究可以帮助我们理解基因是如何通过编码蛋白质来控制生物性状的,而遗传学的研究则可以揭示基因是如何在生物种群中传递和变异的,而生物化学则可以帮助我们理解这些过程背后的化学原理。

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