생명정보학(Bioinformatics)은 생물학적 정보의 수집, 처리, 저장, 보급, 분석 및 해석을 연구하는 학문으로, 생명과학과 컴퓨터과학의 급속한 발전에 따라 생명과학과 새로운 학문이 형성되었다. 컴퓨터 과학을 결합하여.
생물학, 컴퓨터 과학, 정보기술의 종합적 활용을 통해 크고 복잡한 생물학적 데이터의 생물학적 미스터리를 밝혀낸다.
생물정보학은 생물학과 수학과 컴퓨터를 효과적으로 결합하여 포함된 생물학적 정보를 명확하게 하기 위해 수학과 정보과학 등 다양한 분야의 방법과 도구를 사용합니다. 많은 양의 생물학적 데이터에서 연구 초점은 주로 유전체학과 단백질체학의 두 가지 측면에 반영됩니다.
기술적 방법
생물정보학은 단순히 생물학적 지식을 배열하고 수학, 물리학, 정보과학 및 기타 분야에 대한 지식을 단순히 적용하는 것이 아닙니다. 방대한 데이터와 복잡한 배경은 생물정보학이 직면한 맥락에서 빠르게 발전하기 위해 기계 학습, 통계 데이터 분석, 시스템 설명과 같은 방법이 필요합니다.
방대한 계산량, 복잡한 노이즈 패턴, 방대한 시변 데이터로 인해 비모수 통계(BMC Bioinformatics, 2007, 339)와 같은 방법이 필요한 전통적인 통계 분석에는 큰 어려움이 있었습니다. 클러스터링 분석(Qual Life Res, 2007, 1655-63) 및 기타 보다 유연한 데이터 분석 기술.
고차원 데이터를 분석하려면 PLS(부분 최소 제곱법)와 같은 특징 공간 압축 기술이 필요합니다. 컴퓨터 알고리즘을 개발함에 있어서는 알고리즘의 시간과 공간의 복잡성을 충분히 고려하고, 병렬 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등의 기술을 활용하여 알고리즘의 실현 가능성을 확대하는 것이 필요합니다.