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计算机与生命科学 计算机与生命科学实验报告 导读：就爱阅读网友为您分享以下“计算机与生命科学实验报告”的资讯，希望对您有所帮助，感谢您对92的支持! 计算机与生命科学 地理与生物信息学院 张玉伦 传统的生物学是一门实验科学,生物学的研究主要依靠的是对实验所得的数据进行处理和分析。生物学还是一门发现科学，通过对在实验中发现的新现象，新的生物规律进行分析、归纳和总结，提炼出新的生物学知识。进入到20世纪以来，人类已经进入了信息化的社会。作为信息社会中最为重要的工具，计算机在人们生活中发挥着日益重要的作用。随着网络技术和通信技术以及半导体技术的发展，计算机的功能越来越强大。计算机科学是对社会各个层面影响最大，渗透力最强的高新技术。 回顾20世纪人类所取得的科学成就，以计算机技术为代表的信息技术得到高速的发展和应用。在以计算机科学为代表的信息科学取得快速发展的同时，现代生物科学研究也取得了极大的成功。 在生物学研究中用到的计算机技术大体有以下几个方面： （一）、数据库技术、数据挖掘技术与海量存储技术：在实验科学中,计算机自投入应用即发挥着巨大作用，承担了大量实验数据的存储、处理以及分析，而生物信息数据库具有数据结构和组织方式复杂、数据量增长十分迅速等特点，这也使得计算机成为生物科学必不可少的工具。如“人类基因组计划”是二十世纪生命科学研究的重大举措，可谓“主打剧”，计算机机在某种程度上是以联合主演的身份与现代基因技术同领风骚。从１９８８年开始实施的“人类基因组计”由美国倡导，世界范围内进行的，计划１５年内投资３０亿美元，目的在于阐明人类染色体上的所有基因，绘制出基因图谱，以期从基因水平增强对生命活动的理解，阐明疾病发生发展的机制，更有效地提高疾病防治水平。据估计，人类基因总数５－１０万左右，而每个基因又有其独特的碱基组成；这些必要借助计算机才有有效地存储，并随时调出，分析比较，美国在巴尔的摩的约翰斯．霍普金斯大学建立了一个完整的计算机网络数据库，用以存储全世界基因研究的成果，计算机在此项中的作用不仅仅是存储、记忆的工具，在研究分析基因活动时，实验设计同样离不开计算机。 此外很多数据库涉及非结构化的数据，例如：PDB中的蛋白质三级结构等。利用传统的关系数据库对这些非结构化的数据进行管理就显得有些力不从心了，所以，必须要采用面向对象等数据库新技术来处理复杂结构的生物数据。生物信息数据库具有种类繁多的特点，目前各种生物信息数据库大至有600种左右，分布在全球各个数据库服务器中。随着数据库技术、计算机网络和人工智能等技术的发展，出现了一种新的信息管理技术，即：数据仓库技术（data warehouse）。随着当代生物学实验的手段不断的进步，所产生的实验数据的信息量是十分庞大的。如何在如此浩渺的信息海洋中发现潜在的规律呢？而数据仓库技术中提供了一个解决方案，就是数据挖掘技术。数据挖掘技术一般分成四个基本步骤：数据选择，数据转换，数据挖掘和结果分析。数据挖掘与聚类分析的方法在蛋白质的结构预测中也有广阔的应用空间：数据挖掘可用于分析基因表达数据相似性度量，从中发现基因表达数据相似性和波动相似性类似，从而提出以波动相似性为依据的相似性度量函数。 （二）、人工心智和心脑科学在生物学中的应用：了解脑及其全部功能是二十一世纪重大挑战之一，人类脑计划开始于1993年，这项行动的主要目标：创立以web为基础的神经科学所有数据的数据库，并提供数据分析、整合、合成、建模与模拟的先进工具，有助于实现了解健康与有病神经系统功能的最终目标。脑是生物体内结构和功能最复杂的组织，人脑内有上千亿个神经细胞，神经突触超过1014个，是生物体接受外界信号、产生感觉、形成意识、进行逻辑思维、发出指令产生行为的指挥部，但它的功能目前还不为人们所了解。 在人类脑科学计划提出后，产生了一门新的交叉学科――神经信息学。神经信息学产生的先进的信息学解决方案，将加速对脑的了解，并能将基础研究转化为诊断、监视、处