A. 我進行生物信息學分析，請問，用什麼好
生物信息學（Bioinformatics）是在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學（Genomics）和蛋白質組學（Proteomics）兩方面，具體說就是從核酸和蛋白質序列出發，分析序列中表達的結構功能的生物信息。
生物信息學是在大分子方面的概念型的生物學，並且使用了信息學的技術，這包括了從應用數學、計算機科學以及統計學等學科衍生而來各種方法，並以此在大尺度上來理解和組織與生物大分子相關的信息。（Luscombe,2001)
具體而言，生物信息學作為一門新的學科領域，它是把基因組DNA序列信息分析作為源頭，在獲得蛋白質編碼區的信息後進行蛋白質空間結構模擬和預測，然後依據特定蛋白質的功能進行必要的葯物設計。基因組信息學，蛋白質空間結構模擬以及葯物設計構成了生物信息學的3個重要組成部分。從生物信息學研究的具體內容上看，生物信息學應包括這3個主要部分：⑴新演算法和統計學方法研究；⑵各類數據的分析和解釋；⑶研製有效利用和管理數據新工具。
生物信息學是一門利用計算機技術研究生物系統之規律的學科。
目前的生物信息學基本上只是分子生物學與信息技術（尤其是網際網路技術）的結合體。生物信息學的研究材料和結果就是各種各樣的生物學數據，其研究工具是計算機，研究方法包括對生物學數據的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。
1990年代以來，伴隨著各種基因組測序計劃的展開和分子結構測定技術的突破和Internet的普及，數以百計的生物學資料庫如雨後春筍般迅速出現和成長。對生物信息學工作者提出了嚴峻的挑戰：數以億計的ACGT序列中包涵著什麼信息？基因組中的這些信息怎樣控制有機體的發育？基因組本身又是怎樣進化的？
生物信息學的另一個挑戰是從蛋白質的氨基酸序列預測蛋白質結構。這個難題已困擾理論生物學家達半個多世紀，如今找到問題答案要求正變得日益迫切。諾貝爾獎獲得者W. Gilbert在1991年曾經指出：「傳統生物學解決問題的方式是實驗的。現在，基於全部基因都將知曉，並以電子可操作的方式駐留在資料庫中，新的生物學研究模式的出發點應是理論的。一個科學家將從理論推測出發，然後再回到實驗中去，追蹤或驗證這些理論假設」。
生物信息學的主要研究方向：基因組學 - 蛋白質組學 - 系統生物學 - 比較基因組學，1989年在美國舉辦生物化學系統論與生物數學的計算機模型國際會議，生物信息學發展到了計算生物學、計算系統生物學的時代。
姑且不去引用生物信息學冗長的定義，以通俗的語言闡述其核心應用即是：隨著包括人類基因組計劃在內的生物基因組測序工程的里程碑式的進展，由此產生的包括生物體生老病死的生物數據以前所未有的速度遞增，目前已達到每14個月翻一番的速度。同時隨著互聯網的普及，數以百計的生物學資料庫如雨後春筍般迅速出現和成長。然而這些僅僅是原始生物信息的獲取，是生物信息學產業發展的初級階段，這一階段的生物信息學企業大都以出售生物資料庫為生。以人類基因組測序而聞名的塞萊拉公司即是這一階段的成功代表。
原始的生物信息資源挖掘出來後，生命科學工作者面臨著嚴峻的挑戰：數以億計的ACGT序列中包涵著什麼信息？基因組中的這些信息怎樣控制有機體的發育？基因組本身又是怎樣進化的？生物信息學產業的高級階段體現於此，人類從此進入了以生物信息學為中心的後基因組時代。結合生物信息學的新葯創新工程即是這一階段的典型應用。
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B. 羅富民的生物信息預測哪裡可以學到
羅富民的生物信息預測其實就是萬靈預測，你可以去淘寶店「易緣1314」買萬靈預測牌學習，再對照著店主送的視頻教程。不久後你就可以學會如何預測了。
C. 在哪兒買深度測序數據的生物信息學分析及實例
基因組測序的測序深度一般是10X。
測序深度是指測序得到的總鹼基數與待測基因組大小的比值。假設一個基因大小為2M，測序深度為10X，那麼獲得的總數據量為20M。
基因測序是一種新型基因檢測技術，能夠從血液或唾液中分析測定基因全序列，預測罹患多種疾病的可能性，個體的行為特徵及行為合理，如癌症或白血病，運動天賦，酒量等。
D. 基因編輯技術概念股有哪些
基因測序是精準醫療的入口，是精準醫療的重要一環。通過對病人臨床信息資料的完整收集，對病人生物樣本的完整採集，並通過基因測序、分析技術對病人分子層面信息進行收集，最後通過利用生物信息學分析工具對所有信息進行整合並分析，從而使得醫生可以早期預測疾病的發生、可能的發展方向和疾病可能的結局，最後做出診斷。個股方面，根據產業鏈構成，建議關注三領域個股：測序技術水平發展方面，關注紫鑫葯業（002118）、達安基因（002030）;累積基因組樣本領域，關注榮之聯（002642）、中源協和（600645）、仟源醫葯（300254）、新開源（300109）;醫療機構合作方面，關注北陸葯業（300016）、千山葯機（300216）、迪安診斷（300244）、湯臣倍健（300146）。
E. 基因測序概念股票一覽 基因測序概念股龍頭有哪些
基因測序概念一共有38家上市公司，其中7家基因測序概念上市公司在上證交易所交易，另外31家基因測序概念上市公司在深交所交易。
根據雲財經大數據智能題材挖掘技術自動匹配，基因測序概念股的龍頭股最有可能從以下幾個股票中誕生新開源、北陸葯業、安科生物。
F. 生物信息學發展方向是什麼
【發展方向】科研部門、教學單位、生物與醫葯高科技公司等企（事）業、技術和行政管理部門的葯物研發與管理、診斷檢測試劑研製、生產管理、市場營銷等相關工作；生物、醫療、農（林）業、環保、食品安全等領域的高通量、快速檢驗、檢疫工作；生物學、計算機應用等相關專業的科學研究、教學和開發應用等工作。
【概述】生物信息學(Bioinformatics)是研究生物信息的採集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學科，也是隨著生命科學和計算機科學的迅猛發展，生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。它通過綜合利用生物學，計算機科學和信息技術而揭示大量而復雜的生物數據所賦有的生物學奧秘。
生物信息學（Bioinformatics）是在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學（Genomics）和蛋白質組學（Proteomics）兩方面，具體說就是從核酸和蛋白質序列出發，分析序列中表達的結構功能的生物信息。
【培養目標】
生物信息學專業培養德、智、體、美全面發展，具有較好的分子生物學、計算機科學與技術、數學和統計學素養，掌握生物信息學基本理論和方法，具備生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研機構、高等學校、醫療醫葯、環境保護等相關部門與行業從事教學、科研、管理、疾病分子診斷、葯物設計、生物軟體開發、環境微生物監測等工作的高級科學技術人才。
G. 如何用生物信息的方法預測差異表達 的cicrrna
生物信息學的綜述的范圍可是真的有點大，你確定沒有明確的側重點嗎？
現在簡單說說生物信息學的研究范圍，希望能幫到你，最好能給個側重點詳細說。
生物信息學的定義分好幾種，可以分開講
研究方向：序列比對、比對預測、分子進化、基因注釋、葯物設計、建模模擬、蛋白質和RNA結構預測、功能預測、生物圖像、引物分析、基因表達譜分析、代謝網路分析、基因晶元設計和蛋白質組學數據分析等
研究方法： 資料庫的建立、 生物學數據的檢索、 生物學數據的處理、 生物學數據的利用、計算生物學、統計學方法、機器學習方法、優化演算法等
還有生物信息學的應用、現狀、發展等
生物信息學的范圍太大了，所以如果不是寫書 的話，最好不要寫這么大的題目。
H. 生物信息學處理數據的演算法各個實驗室會公開嗎
這個分別是網路給出的兩個的解釋可以參考下啊/link?url=VRKDlWHeAbPGPiYb__4BN3CmB因為我是學生物的,所以簡單點和你說吧,生物信息學就是將生物里的像蛋白質序列,DNA編碼啊等等主要偏重於蛋白質和核酸的相關東西信息化,數據化,在此基礎上應用計算機方法去研究.而計算生物學就是更具體地在得到這些數據或者預測這些數據的過程中去建模啊,設計演算法啊,編程啊什麼的.通俗點講,生物信息學更偏生物一點,計算生物學更偏計算機一點,如果你在大學選這兩個專業的話,那麼在課程設置上,一個偏向生物的可能就會多點,主要點,另一個就側重計算機領域的點.但是需要注意的是,這兩個的確界限越來越模糊,區別越來越小.
I. 有沒有生物信息學能夠預測轉錄因子的dna結合域的軟體
富含脯氨酸等不同種類；③連接區、富含谷氨醯胺轉錄因子結構可包含有不同區域，多由60-100個氨基酸殘基組成的幾個亞區組成：①DNA結合域（DNA binding domain）。不與DNA直接結合的轉錄因子沒有DNA結合域；②轉錄激活域（activating domain），這結構域有富含酸性氨基酸，常由30-100氨基酸殘基組成，即連接上兩個結構域的部分，一酸性結構域最多見，但能通過轉錄激活域直接或間接作用與轉錄復合體而影響轉錄效率
J. 如何用生物信息學方法預測增強子
增強子及其生物信息學預測
真核生物基因表達調控是當代分子生物學研究的重要課題之一。增強子是主要的真核生物基因表達調控的順式作用元件,能有效促進基因表達。因此,增強子的相關研究是當今分子生物學研究的重點之一。運用生物信息學方法具有方便、快捷以及成本低等優勢,這使得生物信息學成為當代分子生物學研究的重要工具。本文簡單綜述了增強子相關研究進展和採用生物信息學策略對序列保守性增強子進行預測和定位的幾個常用資料庫和具體方法。