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关于生物学方面论文范文数据库,与计算机在生物学中的应用报告相关毕业论文提纲
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040;了普及.而且近二十年来,计算机与信息科学已经成为发展最为迅速的学科领域,也为生物学的研究提供了更多的技术支持.在这个时期,生物学与计算机科学相结合的学科――生物信息学产生了,是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一,也是21世纪自然科学的核心领域之一.从国外近几年的应用情况来看,生物信息学在理论上促进了生物学研究（特别是分子生物学）研究的发展,使人类对生命本质的认识更加深刻.生物信息学已经改变了传统生物学的研究方法,提高了生物学实验的科学性和研究的效率.在这个阶段,计算机在生物学研究中的应用更为广泛与深远,这一时期在生物学研究中用到的计算机技术大体有以下几个方面：
（1）数据库技术、数据挖掘技术与海量存储技术：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.《核酸研究》（NucleicAcidsResearch）杂志连续七年在其每年的第一期中详细介绍最新版本的各种生物学数据库.在2000年1月1日出版的28卷第一期中详细地介绍了115种通用和专用数据库,包括其详尽描述和访问网址.在DNA序列方面有GenBank、EMBL和DDBJ等.在蛋白质一级结构方面有SWISS-PROT、PIR和MIPS等.在蛋白质和其它生物大分子的结构方面有PDB等.在蛋白质结构分类方面有SCOP和CATH等.
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（datawarehouse）.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.
（2）机器学习与模式识别技术
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数据是机器学习的基础,对于生物学实验数据也一样.在大多数情况下,生物学中的知识和数据可以用序列的模式或序列的特征来概括.
随着人工智能研究不断取得进展,人们逐渐发现研究人工智能的最好方法是向人类自身学习.因此引进了一些模拟进化的方法来解决复杂优化问题.其中较有代表性的是：进化主义思想和联接主义思想.近年来,许多科学家致力于这两种方法的研究.
模式识别是机器学习的一个主要任务.所谓模式,指的是对感兴趣客体定量的或者结构的描述,而模式识别就是利用计算机对客体进行鉴别,将相同或者相似的客体归入同种类别中.模式识别的关键是通过数据分析,提取分类对象的本质特征,建立分类特征模型.在此基础上设计模式分类规则和分类器,判别待识别模式的分类情况.分类特征模型描述各种目标对象的特征,以便于工作于利用特征进行识别.模式识别主要有两种方法：一种是根据对象统计特征进行识别,另一种是根据对象的结构特征进行识别.利用机器学习的方法可以应用于蛋白质结构的预测,但现在的问题是从蛋白质一级结构序列预测蛋白质二级结构和三级结构的准确率低,还有许多现实的问题需要解决.
（3）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2l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、处理和预防脑疾病的更好手段.反过来,关于数据与信息的获得、存储、提取、分析、合成及可见的生物学机制的阐述,将更加清楚地解释信息学技术,以至随着时间的推移,计算机将能超过人脑的工作.
人脑的结构和功能极其复杂,需要从不同的层次对其进行研究,包括：从DNA、RNA、蛋白、神经元、神经网络到全脑.其中对神经网络和全脑功能的研究近年来发展很快,成为神经信息学研究的重点.神经信息学主要从信息和信息处理的观点来研究人脑,研究神经系统信息的载体形式,神经信息的产生、传输与加工,以及神经信息的编码、存储与提取机理等,并从系统和信息的观点建立以生物学实际为基础的神经网络模型.
（4）生物分子的计算机模拟技术：传统的生物分子研究主要是能过生物学实验来分析和表征生物分子,如利用测序技术确定DNA或RNA分子的序列；能过分子遗传学方法确定基因的多态性；能过X射线衍射技术来确定蛋白质等生物大分子的结构；通过生物化学实验来研究生物大分子之间的相互作用、药物分子和靶分子的结合等.
现代对生物分子的研究也可有采用计算机模拟生物分子的技术.所谓生物分子的计算机模拟就是从分子或者原子水平上的相互作用出发,建立分子体系的数学模型,利用计算机进行模拟实验,预测生物分子的结构和功能.可以模拟生物大分子与大分子之间的相互作用、模拟生物大分子与具有活性的小分子之间的相互作用、研究分子之间的识别与及分子间的特异性结合.
（5）网络技术：随着人类进入了信息社会,网络已成为社会的基础设施,对人们的生活起着重要的影响.电子邮件和新闻组已经成为生物学科研中的最要交流工具.而且网络提供的各种服务,如：FTP服务,WEB服务等也为科研人员提供了重要的服务.
目前,Inter上有着巨大的生物学资源和生物学的相关数据库与知识库.使用者可以通过网络查询或搜索所需要的生物学信息,使用各个网络站点提供的分析工具对生物实难进行分析.生物信息的研究者能够下载大量的数据,但如何集成这些数据不是一件容易的事.
而WebServices技术由于使用标准的Web协议(http、SMTP等)和一系列标准协议(XML、SOAP、WSDL等)为生物信息集成提供了一种崭新的方法.当把WebServices应用到生物数据库中时,所有生物数据库系统都成了一个松散结构中的组件,系统接口、应用通信、数据转换和目录信息都是建立在开放的、被广为接受的标准之上,用户能迅速地访问到他们所需要的信息.
（6）高速计算能力与网格计算技术A
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