A. 我进行生物信息学分析，请问，用什么好
生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。
生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。（Luscombe,2001)
具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：⑴新算法和统计学方法研究；⑵各类数据的分析和解释；⑶研制有效利用和管理数据新工具。
生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。
目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，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、模拟）。
1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？
生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。
生物信息学的主要研究方向：基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。
姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初级阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。
原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。
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B. 罗富民的生物信息预测哪里可以学到
罗富民的生物信息预测其实就是万灵预测，你可以去淘宝店“易缘1314”买万灵预测牌学习，再对照着店主送的视频教程。不久后你就可以学会如何预测了。
C. 在哪儿买深度测序数据的生物信息学分析及实例
基因组测序的测序深度一般是10X。
测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。
基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，如癌症或白血病，运动天赋，酒量等。
D. 基因编辑技术概念股有哪些
基因测序是精准医疗的入口，是精准医疗的重要一环。通过对病人临床信息资料的完整收集，对病人生物样本的完整采集，并通过基因测序、分析技术对病人分子层面信息进行收集，最后通过利用生物信息学分析工具对所有信息进行整合并分析，从而使得医生可以早期预测疾病的发生、可能的发展方向和疾病可能的结局，最后做出诊断。个股方面，根据产业链构成，建议关注三领域个股：测序技术水平发展方面，关注紫鑫药业（002118）、达安基因（002030）;累积基因组样本领域，关注荣之联（002642）、中源协和（600645）、仟源医药（300254）、新开源（300109）;医疗机构合作方面，关注北陆药业（300016）、千山药机（300216）、迪安诊断（300244）、汤臣倍健（300146）。
E. 基因测序概念股票一览 基因测序概念股龙头有哪些
基因测序概念一共有38家上市公司，其中7家基因测序概念上市公司在上证交易所交易，另外31家基因测序概念上市公司在深交所交易。
根据云财经大数据智能题材挖掘技术自动匹配，基因测序概念股的龙头股最有可能从以下几个股票中诞生新开源、北陆药业、安科生物。
F. 生物信息学发展方向是什么
【发展方向】科研部门、教学单位、生物与医药高科技公司等企（事）业、技术和行政管理部门的药物研发与管理、诊断检测试剂研制、生产管理、市场营销等相关工作；生物、医疗、农（林）业、环保、食品安全等领域的高通量、快速检验、检疫工作；生物学、计算机应用等相关专业的科学研究、教学和开发应用等工作。
【概述】生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。
生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。
【培养目标】
生物信息学专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。
G. 如何用生物信息的方法预测差异表达 的cicrrna
生物信息学的综述的范围可是真的有点大，你确定没有明确的侧重点吗？
现在简单说说生物信息学的研究范围，希望能帮到你，最好能给个侧重点详细说。
生物信息学的定义分好几种，可以分开讲
研究方向：序列比对、比对预测、分子进化、基因注释、药物设计、建模仿真、蛋白质和RNA结构预测、功能预测、生物图像、引物分析、基因表达谱分析、代谢网络分析、基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等
研究方法： 数据库的建立、 生物学数据的检索、 生物学数据的处理、 生物学数据的利用、计算生物学、统计学方法、机器学习方法、优化算法等
还有生物信息学的应用、现状、发展等
生物信息学的范围太大了，所以如果不是写书 的话，最好不要写这么大的题目。
H. 生物信息学处理数据的算法各个实验室会公开吗
这个分别是网络给出的两个的解释可以参考下啊/link?url=VRKDlWHeAbPGPiYb__4BN3CmB因为我是学生物的,所以简单点和你说吧,生物信息学就是将生物里的像蛋白质序列,DNA编码啊等等主要偏重于蛋白质和核酸的相关东西信息化,数据化,在此基础上应用计算机方法去研究.而计算生物学就是更具体地在得到这些数据或者预测这些数据的过程中去建模啊,设计算法啊,编程啊什么的.通俗点讲,生物信息学更偏生物一点,计算生物学更偏计算机一点,如果你在大学选这两个专业的话,那么在课程设置上,一个偏向生物的可能就会多点,主要点,另一个就侧重计算机领域的点.但是需要注意的是,这两个的确界限越来越模糊,区别越来越小.
I. 有没有生物信息学能够预测转录因子的dna结合域的软件
富含脯氨酸等不同种类；③连接区、富含谷氨酰胺转录因子结构可包含有不同区域，多由60-100个氨基酸残基组成的几个亚区组成：①DNA结合域（DNA binding domain）。不与DNA直接结合的转录因子没有DNA结合域；②转录激活域（activating domain），这结构域有富含酸性氨基酸，常由30-100氨基酸残基组成，即连接上两个结构域的部分，一酸性结构域最多见，但能通过转录激活域直接或间接作用与转录复合体而影响转录效率
J. 如何用生物信息学方法预测增强子
增强子及其生物信息学预测
真核生物基因表达调控是当代分子生物学研究的重要课题之一。增强子是主要的真核生物基因表达调控的顺式作用元件,能有效促进基因表达。因此,增强子的相关研究是当今分子生物学研究的重点之一。运用生物信息学方法具有方便、快捷以及成本低等优势,这使得生物信息学成为当代分子生物学研究的重要工具。本文简单综述了增强子相关研究进展和采用生物信息学策略对序列保守性增强子进行预测和定位的几个常用数据库和具体方法。