
【化】 biological information theory
生物信息论(Bioinformatics)是生物学与计算机科学、信息技术、数学及统计学交叉形成的研究领域,专注于利用计算方法分析和解读生物数据。其核心在于开发算法、数据库及软件工具,以管理、解析和可视化基因组、蛋白质组等大规模生物信息。
汉英对照定义
该术语源于"生物学"(Biology)与"信息学"(Informatics)的结合,指通过计算技术研究生物系统的信息存储、传递与调控机制。
学科本质
聚焦于从分子层面(如DNA序列、蛋白质结构)挖掘生命活动规律,涵盖序列比对、结构预测、进化分析等方向,依赖数据库构建与机器学习算法。
基因组数据分析
蛋白质结构与功能预测
整合患者基因组与临床数据,实现个性化用药方案(如肿瘤靶向治疗)及遗传病风险评估。
通过计算机辅助设计人工生物元件(如基因电路),优化微生物工厂生产效能。
作物基因组编辑(如CRISPR技术)依赖生物信息学筛选靶标基因,提升抗逆性与产量。
来源说明:
生物信息论是信息论与生物学交叉形成的学科,主要研究生物系统中信息的传递、编码、存储和处理机制。以下是详细解释:
生物信息论通过信息论的数学工具(如熵、冗余度、信道容量等),定量分析生命系统的信息流动规律。其核心目标是揭示生物分子(如DNA、蛋白质)的信息编码原理,以及生物体如何通过信息处理实现功能调控。
信息熵
衡量生物序列(如基因序列)的复杂性和不确定性,计算公式为:
$$
H(X) = -sum P(x)log_2 P(x)
$$
熵值越高,序列的随机性越强。
信息冗余
生物系统中普遍存在冗余信息(如基因重复序列),可提高遗传稳定性并纠错。
信道容量
用于分析生物信号传递效率,例如神经信号或细胞间通信的极限传输速率。
以香农信息论为框架,结合分子生物学、遗传学等学科,形成定量分析生物信息的方法体系。例如通过编码效率评估基因表达调控的优化程度。
如需进一步了解具体案例或公式推导,可参考权威教材或生物信息学期刊文献。
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