答：生物信息学是一门研究生物数据和信息的科学，它将分子生物学与计算机技术相结合。生物信息学旨在使用计算机技术来解决生物学中的复杂的问题，比如基因组学、蛋白质组学、分子进化和遗传学等。生物信息学的主要工作包括：从大量的序列数据中，寻找感兴趣的特征；发现和分析基因功能；识别可能的遗传病变；探索新的药物模式；建立生物数据库。
生物信息是反映生物运动状态和方式的信息。生物信息形形色色，千变万化，不同类的生物发出不同的信息。
大数据时代的到来彻底改变了人类社会的方方面面，各行各业都在努力应对这一变革。在医学领域，特别是生物信息学领域，大数据的应用正在成为推动科学研究和医疗进步的关键因素。
生物信息学是一门综合性学科，它将生物学、数学、计算机科学和统计学等领域相结合，通过对生物数据的采集、存储、处理和分析，来揭示生物系统的规律和机理。而大数据技术的发展为生物信息学研究提供了更广阔的空间和更强大的工具。
生物信息学研究的数据量庞大而复杂，涉及到基因组、蛋白质组、代谢组等多个层面的信息。传统的方法往往无法有效地处理如此海量的数据，而大数据技术的引入可以帮助科研人员更好地管理和分析这些数据，从而发现其中隐藏的规律和关联。
通过对大数据的挖掘和分析，研究人员可以更好地理解生物系统的结构和功能，发现疾病发生的机制，寻找治疗疾病的新方法。例如，基于大数据的基因组学研究可以帮助科学家揭示遗传疾病的发生机制，为个性化医疗提供依据。
基因组学是生物信息学研究的重要领域之一，它研究的是生物体的基因组结构和功能。大数据技术的应用为基因组学研究带来了革命性的变革，使得科学家们能够更快速地解读基因组数据，揭示基因之间的相互作用以及与生理表型之间的关联。
通过大数据分析，基因组学研究可以帮助科学家确定与特定疾病相关的基因变异，预测个体对药物的反应，甚至发现新的基因。这些信息对于疾病的诊断、治疗和预防都具有重要意义。
蛋白质组学研究着眼于研究生物体内所有蛋白质的组成、结构和功能。随着大数据技术的发展，科学家们可以更加全面地了解蛋白质的复杂功能和相互作用，为疾病诊断和治疗提供新的思路。
大数据技术的应用使得蛋白质组学研究能够快速筛选出与特定生理过程相关的蛋白质，并揭示它们在疾病发生和发展中的作用机制。这种系统性的分析方法为精准医疗和新药研发提供了重要的支持。
大数据技术的迅猛发展为生物信息学研究带来了前所未有的机遇和挑战。通过充分利用大数据技术，科学家们可以更深入地探索生物系统的奥秘，为人类健康和医疗领域的进步贡献力量。
生物信息学专业还是比较难学的。
其主要课程普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。
生物信息学是一门研究生物数据和信息的学科，它将分子生物学与计算机技术相结合。生物信息学旨在使用计算机技术来解决生物学中的复杂问题，比如基因组学、蛋白质组学、分子进化和表观遗传学等。生物信息学的主要工作包括：从大量的序列数据中寻找感兴趣的特征；发现和分析基因功能；识别可能的遗传突变；探索新的药物模式；建立生物数据的数据库。
1.生物信息学的选科要求多数是理科，特别是数学和生物学科学和，因为生物信息学是将生物学、数学和计算机科学相结合的跨学科领域。2.具体来说，在高中阶段，学生需要学好数学、生物、化学等相关科目的基本知识，积累研究所需的扎实的科学基础。同时学习计算机科学等相关的技能，如编程技能以及统计分析技能也是很重要的。3.此外，在选科的时候应该多了解相关院校的要求，了解将来职业发展等方面的考虑，来帮助自己更好地决定是否选择生物信息学作为自己的专业。
陈润生 是我国最早从事理论生物学、生物信息学以及非编码RNA研究的科研人员之一，曾参加我国第一个完整基因组泉生热袍菌B4基因组序列的组装和基因标识，人类基因组1%和水稻基因组工作草图的研究。
陈润生院士构建了收录非编码RNA及其基因的数据库NONCODE，以及收录非编码RNA与其它生物大分子相互作用的数据库NPInter。
生物信息学是一门跨学科的研究领域，它综合运用了计算机科学、统计学、数学和生物学的知识，分析生物分子的结构、功能和进化的信息。
生物信息学可以帮助人们更好地理解生物学中的现象，例如基因的结构和功能、蛋白质互作关系、细胞的信号传递等等。同时，生物信息学也可以应用于医疗、新药研发、农业生产、环境保护等领域。在生物信息学领域，研究者们涉及的内容非常广泛，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等等。生物信息学的发展和应用在近几十年里取得了巨大的成功和进展，预计它将成为未来生物科学中不可或缺的重要部分。
在当今信息时代，大数据与生物信息学作为两个不断发展壮大的领域，已经深刻影响着各行各业的发展和变革。大数据技术的出现，为生物信息学的研究和应用带来了革命性的改变，同时生物信息学的发展也为大数据技术的应用提供了广阔空间。
随着科学技术的不断进步和信息化程度的提高，生物学研究中产生的数据量呈现爆炸式增长的趋势，这就需要大数据技术的支持和应用。在生物信息学领域，大数据技术可以帮助研究人员更好地管理、分析和挖掘海量生物数据，从而加快生物信息的解读和研究进程。
通过大数据技术，生物信息学研究可以更加全面地了解生物体内的基因组、蛋白质组以及代谢组等多维数据，揭示生物体内复杂的生命活动规律，为疾病诊断、药物研发等领域提供重要支持和帮助。
虽然大数据技术为生物信息学带来了诸多便利和机遇，但也面临着一些挑战和问题。生物信息学数据具有多样性、异质性和不确定性，要想充分利用这些数据，就需要大数据技术具有更高的处理能力和数据分析能力，以应对生物信息学领域的复杂性和多样性。
另外，生物信息学的研究需要大量的数据支撑，大数据技术在数据存储、数据管理、数据挖掘等方面也需要不断创新和进步，以满足生物信息学领域对数据处理和分析的需求。
大数据技术与生物信息学的融合发展，不仅拓展了生物信息学研究的深度和广度，还促进了大数据技术在生物医药领域的应用和推广。通过大数据技术，生物信息学研究可以更加精准地了解生物体内的微小变化和异常情况，为疾病的早期诊断和个性化治疗提供重要支持。
同时，生物信息学的发展也为大数据技术的创新和应用提供了实验验证和应用场景，推动了大数据技术在生物医药领域的广泛应用和落地。
大数据与生物信息学作为两个相互交融、相互促进的领域，在当今时代展现出巨大的潜力和发展前景。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们相信大数据技术和生物信息学必将为人类健康、生命科学等领域的发展做出更大的贡献。
随着科技的快速发展和生物学领域的不断扩大，生物信息学作为一门新兴的交叉学科吸引了越来越多的学生的关注。那么，在中国，有哪些大学提供生物信息学专业呢？本文将为您介绍一些知名的生物信息学学校。
作为中国最顶尖的综合性大学之一，北京大学在生物信息学领域拥有很高的声誉。学校的生物信息学专业致力于培养学生在生物学、计算机科学和统计学等方面的综合能力，以适应生物信息学领域的挑战和需求。
北京大学的生物信息学专业教学内容涵盖了生物信息学基础知识、生物数据库、分子进化、基因组学、蛋白质组学等方面的内容。学生在学习的过程中，除了接受专业知识的培养外，还会进行实验室实践和科研项目，提高自己的科研能力。
清华大学是中国另一所著名的综合性大学，其生物信息学专业也备受青睐。清华大学的生物信息学专业课程设置广泛，涵盖了生物信息学的各个方向，如基因组学、蛋白质组学、转录组学等。
清华大学生物信息学专业的教学特点是理论与实践相结合，学生在课堂学习的同时还会参与各类科研项目，并有机会接触到最新的生物信息学研究成果。学校还拥有先进的实验设备和数据库资源，为学生的科研提供了良好的支持。
上海交通大学的生物信息学专业也是中国的知名专业之一。该学校的生物信息学专业在培养学生的计算机科学、生物学和数学等方面的综合能力上下了很大的功夫。
上海交通大学生物信息学专业的教学内容包括基础的生物学知识、生物信息学算法、计算机编程等方面。学生在学习生物信息学的过程中，还会接触到相关的实验技术和分析方法，为他们将来的科研工作打下坚实的基础。
武汉大学的生物信息学专业也是国内热门专业之一。学校的生物信息学教育始于20世纪90年代，如今已经成为了该校的一张名片。
武汉大学生物信息学专业的课程设置主要包括生物信息学的基础知识、计算机编程、生物数据库等方面。学生在学习的过程中，还会进行大量的实验实践和科研项目，提升自己的实践能力和科研能力。
厦门大学的生物信息学专业也备受瞩目，该校的生物信息学教育秉承着"基础理论"和"应用技术"相结合的培养模式。
厦门大学生物信息学专业的教学内容涵盖了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个方面的知识。学生在学习的过程中，不仅能够掌握生物信息学的基本理论，还会接触到各类生物信息学的实际应用。
以上所介绍的只是中国部分知名的生物信息学学校，当然还有其他一些大学也提供了生物信息学专业的培养。随着生物信息学在医学研究、农业科技等领域的日益重要，相信生物信息学专业会越来越受到学生的关注。
如果您对生物信息学感兴趣，建议您选择一所具备优秀师资、先进设备和丰富资源的学校进行学习。相信通过在这些学校的学习，您将来能够在生物信息学领域有所建树。
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。
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：(1)新算法和统计学方法研究；(2)各类数据的分析和解释；(3)研制有效利用和管理数据新工具。
