作为主要的生物信息学分支,生信剖析已经成为生命科学领域中普遍应用的手艺之一。在生信剖析历程中,基于AI和机械学习等手艺的剖析要领,能进一步提高生信剖析的区分率和准确性。这一数字化平台的功效极大的推动了医疗前进和精准医疗生长。
较量两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。著名的BLAST和FASTA算法及响应的刷新要领均是以后条件出发的。
较量两个或两个以上卵白质分子空间结构的相似性或不相似性。卵白质的结构与功效是亲近相关的,一样平常以为,具有相似功效的卵白质结构一样平常相似。从视察和总结已知结构的卵白质结构纪律出发来展望未知卵白质的结构。同源建模(homology modeling)和指认(Threading)要领属于这一领域。同源建模用于寻找具有高度相似性的卵白质结构(凌驾30%氨基酸相同),后者则用于较量进化族中差别的卵白质结构。
给定基因组序列后,准确识别基因的规模和在基因组序列中的准确位置。侦测密码区的要领包括丈量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等。
使用差别物种中统一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树。这一领域常接纳的要领是结构进化树,通过基于特征(即DNA序列或卵白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的要领和一些古板的聚类要领(如UPGMA)来实现。
生物信息学中的主要的研究领域。人体内约10万种卵白质的结构,功效,相互作用以及与种种人类疾病之间的关系,以及种种治疗和预防要领,包括药物治疗等,可以使用分子对齐算法,在盘算机上设计抑制剂分子,作为候选药物。
如基因表达谱剖析,代谢网络剖析;基因芯片设计和卵白质组学数据剖析等,逐渐成为生物信息学中新兴的主要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功效基因组学,较量基因组学,卵白质学,药物基因组学,中药基因组学,分子盛行病学和情形基因组学,成为系统生物学的主要研究要领。