生物信息學(xué)計算機(jī)技術(shù)研究

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摘要：生物學(xué)在發(fā)展過程中，靈活應(yīng)用計算機(jī)技術(shù)，可以有效的促使學(xué)科創(chuàng)新發(fā)展，完善學(xué)科自身的不足之處，并通過計算技術(shù)促使人們加強(qiáng)對生物信息學(xué)的認(rèn)知，進(jìn)而充分發(fā)揮出該技術(shù)自身的作用，滿足當(dāng)前時代的需求。基于此，作者結(jié)合自身工作經(jīng)驗，對生物信息學(xué)中的計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)的分析研究，以供相關(guān)工作人員參考。

關(guān)鍵詞：生物信息學(xué)；計算機(jī)技術(shù)；創(chuàng)新發(fā)展

生物信息學(xué)概念在二十世紀(jì)九十年代被提出，屬于當(dāng)前的一種新興學(xué)科，其自身的實質(zhì)是利用當(dāng)前的信息科學(xué)、數(shù)理知識、理論觀點(diǎn)以及其他內(nèi)容等進(jìn)行生命現(xiàn)象研究，進(jìn)而明確生物學(xué)科自身的本質(zhì)內(nèi)涵，以滿足當(dāng)前實際的需求。例如，在研究生物遺傳物質(zhì)DNA時，靈活利用計算機(jī)，對其實際的序列、結(jié)構(gòu)等相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行整理，從根本上提升研究效率。

1計算機(jī)技術(shù)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀分析

生物信息學(xué)在研究過程中，受自身的數(shù)據(jù)信息逐漸增多影響，傳統(tǒng)的研究逐漸難以記錄與觀察學(xué)科信息，需要靈活的應(yīng)用計算機(jī)技術(shù)，促使學(xué)科研究合理高效，滿足當(dāng)前實際的需求。例如，計算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用，促使當(dāng)前生物學(xué)科的檢索、存儲、查詢、觀察、處理等相關(guān)的研究過程高效，幫助研究人員對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的分析，從大量的數(shù)據(jù)中找尋出生物信息學(xué)蘊(yùn)藏的規(guī)律，并通過計算機(jī)進(jìn)行合理的模擬，建立模型觀察研究，加強(qiáng)對數(shù)據(jù)的分析，帶動學(xué)科積極發(fā)展。現(xiàn)階段，信息技術(shù)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用較為普遍，例如，人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、平行計算技術(shù)以及生物計算等相關(guān)等等，促使現(xiàn)階段的生物信息學(xué)突破現(xiàn)有的研究瓶頸，如，進(jìn)行有效的模式識別，促使研究出現(xiàn)增長點(diǎn)，促使相關(guān)的領(lǐng)域知識逐漸分解簡化，為人類的發(fā)展提供良好的基礎(chǔ)。以實際的生物信息學(xué)DNA研究為基礎(chǔ)，在研究時，可以靈活應(yīng)用現(xiàn)階段的計算機(jī)的圖像處理技術(shù)，通過建立完善的三維模型，完成基因的測序工作，明確其中的核苷酸排列，促使三維結(jié)構(gòu)清晰，為研究人員提供良好的研究方法、方向以及思路，促使學(xué)科發(fā)展。在發(fā)達(dá)的美國、日本、歐洲等地，利用計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行生物信息學(xué)研究更為先進(jìn)，其技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟，而相對來說，雖然我國已經(jīng)取得不俗的成績，但與世界的先進(jìn)水平仍存在一定的差距[1]。

2計算機(jī)技術(shù)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用是學(xué)科發(fā)展的必然

在當(dāng)前的時代背景下，信息技術(shù)與計算機(jī)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，逐漸涉及到人們生活中的各個方面，尤其是在生物信息學(xué)中的應(yīng)用，促使該學(xué)科全面發(fā)展。相對來說，生物信息學(xué)的發(fā)展離不開計算機(jī)技術(shù)的支撐，只有以此為基礎(chǔ)，為生物信息學(xué)的研究奠定良好的基礎(chǔ)，才能保證其學(xué)科穩(wěn)定的發(fā)展。從廣闊的角度進(jìn)行分析，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計算機(jī)技術(shù)是生物信息學(xué)穩(wěn)定發(fā)展的前提，也是促使其符合現(xiàn)代要求的基礎(chǔ)，例如，在二十世紀(jì)就是年代，美國提出高性能計算機(jī)與通信計劃，其主要是指利用計算機(jī)自身的優(yōu)勢，保證生物信息學(xué)研究工作具有較高的性能，尤其是相對于生物信息學(xué)來說，該學(xué)科自身的性質(zhì)較為特殊，研究的細(xì)胞或者其他內(nèi)容數(shù)量較多，并且自身體積小，變化規(guī)律復(fù)雜，單憑人腦進(jìn)行記憶與研究難以實現(xiàn)，而靈活應(yīng)用計算機(jī)技術(shù)，可以從根本上提升研究速度，迎合時代的發(fā)展[2]。

3計算機(jī)技術(shù)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用分析

3.1可視化技術(shù)。可視化技術(shù)在生物信息學(xué)中應(yīng)用的范圍較廣，尤其是針對結(jié)構(gòu)研究時，可以幫助研究人員加深對結(jié)構(gòu)的理解與分析，將其內(nèi)容清晰的呈現(xiàn)。例如，在進(jìn)行DNA研究過程中，DNA自身的分子空間螺旋結(jié)構(gòu)單一的進(jìn)行理論研究較為抽象，此時，可以靈活的應(yīng)用計算機(jī)可視化技術(shù)，將DNA分解機(jī)構(gòu)以視圖的形式進(jìn)行展示，并將其自身的蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)、螺旋狀、空間形狀等進(jìn)行顯示，為研究人員提供良好的研究基礎(chǔ)，加快研究效率，該可視化技術(shù)的應(yīng)用屬于最基本運(yùn)用，而隨著人們對生物信息學(xué)的研究程度逐漸加深，需要對現(xiàn)有的可視化技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，并促使其進(jìn)一步深入，在DNA自身的基因突變研究、分子親水研究、表面積研究以及相關(guān)的曲線變化研究等進(jìn)行合理的可視化技術(shù)應(yīng)用，滿足實際的研究要求。例如，相對于生物信息學(xué)來說，其分子數(shù)據(jù)自身存在較為復(fù)雜的關(guān)系，其關(guān)系具有明顯的關(guān)聯(lián)性，受此特點(diǎn)影響，在研究過程中，主要將當(dāng)前的可視化技術(shù)逐漸向信息關(guān)聯(lián)方向發(fā)展，進(jìn)而滿足當(dāng)前實際的需求。現(xiàn)階段應(yīng)用較為普遍的技術(shù)有信息壁顯示技術(shù)，主要的作用是呈現(xiàn)出生物分子信息自身；語義鏡技術(shù)，主要是指以當(dāng)前實際的數(shù)據(jù)庫技術(shù)為基礎(chǔ)，對由多因素組合產(chǎn)生的生物現(xiàn)象進(jìn)行呈現(xiàn)，將復(fù)雜的知識進(jìn)行簡單化；基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，主要是利用現(xiàn)階段的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整理，在大量的數(shù)據(jù)中尋找出組合規(guī)律，進(jìn)而促使研究人員向更深層次進(jìn)行研究，明確生物信息學(xué)更復(fù)雜的關(guān)系與含義。3.2數(shù)據(jù)庫技術(shù)。受生物信息學(xué)自身的性質(zhì)影響，在不斷的發(fā)展過程中，人們逐漸對生命現(xiàn)象自身的組成、發(fā)展、創(chuàng)新以及規(guī)律等進(jìn)行更深層次的研究，導(dǎo)致其實研究數(shù)據(jù)呈爆炸增長的趨勢，例如，在DNA的研究過程中，其組成部分核算與蛋白質(zhì)分子數(shù)量較大，僅核苷酸的組成就包括三十多億種組成，基于此，數(shù)據(jù)庫技術(shù)的應(yīng)用是生物信息學(xué)發(fā)展的必然。隨著時代的不斷發(fā)展，人們對于基因工程的研究不斷深入，促使生物信息學(xué)信息數(shù)量龐大，呈現(xiàn)出爆炸增長的趨勢，靈活應(yīng)用數(shù)據(jù)庫信息技術(shù)，可以將相關(guān)的信息進(jìn)行合理的整理與分類，以便于人們進(jìn)行有效的使用與參考。例如，建立良好的數(shù)據(jù)庫，可以將DNA研究數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分為蛋白質(zhì)、核苷酸、結(jié)構(gòu)等方面，如果數(shù)據(jù)較為龐大，則可以進(jìn)行建立二級數(shù)據(jù)庫，將其進(jìn)行更細(xì)的劃分，保證其合理性。現(xiàn)階段，國際上對數(shù)據(jù)庫技術(shù)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用較為先進(jìn)，例如，細(xì)菌基因數(shù)據(jù)庫、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫、人類基因數(shù)據(jù)庫、糖類數(shù)據(jù)庫、細(xì)胞數(shù)據(jù)庫、免疫學(xué)數(shù)據(jù)庫、植物基因數(shù)據(jù)庫、以及真菌基因數(shù)據(jù)庫等，幾乎涵蓋了生物信息學(xué)的所有領(lǐng)域，以此來滿足當(dāng)前時代的需求。以現(xiàn)階段的北京大學(xué)的心血管研究所為例，在該研究所中，為提升研究效率，建立了完善的“基因與蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫”，通過有效的信息整合，為實際的心虛管研究提供良好的研究基礎(chǔ)與工具，研究人員可以隨時參考資料，并通過對數(shù)據(jù)的分析與研究，迅速突破自身的研究瓶頸，滿足實際的需求[3]。3.3人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)是現(xiàn)階段應(yīng)用較為普遍的技術(shù)，尤其是在當(dāng)前的時代背景下，人們處于信息爆炸時代，并且為保證進(jìn)行合理的研究，人們建立了大量的數(shù)據(jù)信息庫，如何在數(shù)量龐大的信息中尋找到具有參考價值的信息是現(xiàn)階段生物信息學(xué)研究人員必須關(guān)注的問題，進(jìn)而在研究過程中發(fā)現(xiàn)某種規(guī)律，對生命現(xiàn)象進(jìn)行合理的解釋。靈活應(yīng)用當(dāng)前的人工智能技術(shù)，可以有效的幫助研究人員進(jìn)行合理的數(shù)據(jù)分析，促使生物信息學(xué)科創(chuàng)新發(fā)展。例如，在不斷的發(fā)展過程中，人們將基因識別算法逐漸進(jìn)行創(chuàng)新，當(dāng)前主要有三種：第一種，同源性方法、第二種，基于統(tǒng)計方法、第三種，基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在實際的應(yīng)用過程中，應(yīng)用較為普遍的是第三種方法，主要是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身具有較強(qiáng)的非線性能力，可以從根本上對數(shù)據(jù)自身的相關(guān)性進(jìn)行分析，保證分析效率與準(zhǔn)確性。在實際的研究與分析過程中，受實際的生物信息學(xué)自身性質(zhì)影響，也存在其他相關(guān)的方法，例如，隱馬氏模型方法，在該方法研究過程中，可以合理的與其他相關(guān)方法進(jìn)行結(jié)合，如，貝葉斯方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言方法等，被人們廣泛的應(yīng)用在生物序列分析中，并發(fā)揮出巨大的作用，進(jìn)而滿足當(dāng)前實際的需求。人工智能技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，可以從根本上保證生物信息學(xué)有效的發(fā)展，突破現(xiàn)有的研究阻礙，滿足時代的需求。

4結(jié)論

綜上所述，在當(dāng)前的時代背景下，計算機(jī)技術(shù)在生物學(xué)研究中的應(yīng)用是時展的必然，可以幫助研究人員靈活運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)對知識內(nèi)容進(jìn)行分析，深入了解其內(nèi)涵，并轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的研究觀念與思想，促使生物信息學(xué)研究逐漸從量變到質(zhì)變，從整體上提升我國生物科學(xué)研究水平。

參考文獻(xiàn)

[1]羅文奇.計算機(jī)技術(shù)在生物信息學(xué)研究中的應(yīng)用分析[J].中國管理信息化,2017,20(20):151-152.

[2]張敏輝,高曉玲.計算機(jī)技術(shù)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用研究[J].中國西部科技,2016,9(32):93-94.

[3]陳綺,周明全,耿國華,鄭建國.生物信息學(xué)中的計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用[J].微機(jī)發(fā)展,2016(10):120-122，125.

作者:劉昭 單位:美國普渡大學(xué)