生物信息学论文

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1、生物信息学研究现状及就业前景分析生物技术1班20117801109江雪生物信息学，顾名思义，是一门生物学与数学、计算机科学交叉的学科。最早接触生物信息学是在大二申请SIT项目时，我们的课题是对水稻中内生放线菌拮抗稻瘟病作用的研究，在前期确定研究路线构建研究思路时，我阅读了大量文献，发现相关领域的文献都涉及了系统进化树的构建，彼时，对于那些图的了解我还只停留在可以看出各物种间亲缘关系的远近的层面，而不知道是如何画出来的。而本学期在谭老师的教授下，我不仅对这些软件可以熟练运用，也在谭老师的启蒙下开启了对生物信息学探索的兴趣，以下是我对国内生物信息学研究现状及就业前景的分析，这对我们将来从事相关行

2、业提供客观的基础。一、内涵生物信息学是80年代未随着人类基因组计划（Human genome project)的启动而兴起的一门新的交叉学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。由于当前生物信息学发展的主要推动力来自分子生物学，生物信息学的研究主要集中于核苷酸和氨基酸序列的存储、分类、检索和分析等方面，所以目前生物信息学可以狭义地定义为：将计算机科学和数学应用于生物大分子信息的获取、加工、存储、分类、检索与分析，以达到理解这些生物大分子信息的生物学意义的交叉学科。事实上，它是一门理论概念与实践应用并重的学科。生物信息学旨在揭示“基因

3、组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”，是21世纪自然科学和技术科学领域中“基因组”、“信息结构”、和“复杂性”这3个重大科学问题的有机结合。二、发展历程迄今为止，生物信息学的发展主要经历了3个阶段：最初是前基因组时代，其研究方向主要集中在生物学数据库的构建，检索工具的开发和应用以及对DNA和蛋白质序列的对比和分析；第2个阶段，即基因组时代，这一阶段工作主要集中在对核苷酸序列的测定、分析以及发现新基因，还包括基于网络和交互界面的大量数据库的开发和应用以及对基因组序列信息的提取分析等；随着2006年人类基因组图谱的绘制完成，生物信息学的发展进入当前的后基因组时代，这个时期主要的工作包括蛋白质

4、组学的研究、表观组学、疾病表型组学及人类基因组注释等的研究。在后基因组时代，如何快速准确地获取生物体的遗传信息仍然是生命科学的研究中的一个重要问题。三、国内生物信息学的研究现状近几年来，国内对生物信息学的研究方向涉及到基因组、转录组、蛋白组、疾病表型组、表观遗传组及进化组等；同时，结合网络模型，又从中延伸出对各种组学中组件间的网路进行研究，比如蛋白质相互作用网络，转录调控网络，以及双色网络等等。随着第2代、第3代测序的发展，大量数据的产生，又进一步深化了对各种组学的研究和认识。1、基因组研究：测序与拼接的物种低到微生物、微生物群落，高到动植物的全基因组，甚至开始对多倍体小麦进行测序和拼接；测

5、序和拼接技术的发展对基因的注释、重注释以及对基因差异表达分析提供了足够多的数据；基因的重注释及功能的研究对于基因相互作用的研究提供了足够多的证据。2、转录组研究：其中很大一部分是对非编码RNA的研究，基因组中的非编码序列是可以表达的，其表达产物是非编码RNA，与其相应的基因就称为非编码基因。越来越多的事实证明非编码RNA具有重要的生物学功能。非编码RNA通过不同的模式发挥功能，如调解转录模式，调解蛋白活力，改变RNA的加工方式等。非编码RNA的发现和功能研究使研究者从更高的层次对基因组的功能元件及组织的机制进行认识。3、蛋白组学研究：包括蛋白质结构预测、基于结构预测蛋白质功能以及蛋白质结构异

6、常与疾病等。对疾病表型组的研究有复杂疾病、复杂疾病与计算系统生物学、计算医学、个人医学等。表观遗传组包括磷酸化修饰、组蛋白甲基化修饰等。进化组中有对microRNA进化的研究、物种亲缘关系的研究。4、功能基因组研究：通过基因芯片、蛋白质组学技术以及RNA-seq等技术，研究特定组织和特定时期的基因表达，从而进一步根据这些资料来发展相应的算法进行分析，得到复杂的生物网络。如：蛋白质-蛋白质相互作用的网络、基因表达调控网络等。将双色网络的概念运用到生物网络的分析中，通过整合非编码RNA以及蛋白质相关的网络调控信息，可对复杂的生物网络有更深入的认识。四、国内生物信息学就业前景分析：1、就业排名：据

7、专业网站统计分析，生物信息学专业就业前景最好的地区是：上海。在"生物科学类"中排名第2，在整个理学大类中排名第5位。2.薪酬待遇：3、就业方向：本专业学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作4、市场需求变化：以上分析结果表明，生物信息学的就业前景在理学专业里比较可观，并且有十分可观的前景。结合我国现阶段的研