生物信息学计算机技术研究

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摘要：生物学在发展过程中，灵活应用计算机技术，可以有效的促使学科创新发展，完善学科自身的不足之处，并通过计算技术促使人们加强对生物信息学的认知，进而充分发挥出该技术自身的作用，满足当前时代的需求。基于此，作者结合自身工作经验，对生物信息学中的计算机技术应用进行详细的分析研究，以供相关工作人员参考。

关键词：生物信息学；计算机技术；创新发展

生物信息学概念在二十世纪九十年代被提出，属于当前的一种新兴学科，其自身的实质是利用当前的信息科学、数理知识、理论观点以及其他内容等进行生命现象研究，进而明确生物学科自身的本质内涵，以满足当前实际的需求。例如，在研究生物遗传物质DNA时，灵活利用计算机，对其实际的序列、结构等相关内容进行整理，从根本上提升研究效率。

1计算机技术在生物信息学中的应用现状分析

生物信息学在研究过程中，受自身的数据信息逐渐增多影响，传统的研究逐渐难以记录与观察学科信息，需要灵活的应用计算机技术，促使学科研究合理高效，满足当前实际的需求。例如，计算机技术的应用，促使当前生物学科的检索、存储、查询、观察、处理等相关的研究过程高效，帮助研究人员对数据进行合理的分析，从大量的数据中找寻出生物信息学蕴藏的规律，并通过计算机进行合理的模拟，建立模型观察研究，加强对数据的分析，带动学科积极发展。现阶段，信息技术在生物信息学中的应用较为普遍，例如，人工智能技术、数据库、网络技术、平行计算技术以及生物计算等相关等等，促使现阶段的生物信息学突破现有的研究瓶颈，如，进行有效的模式识别，促使研究出现增长点，促使相关的领域知识逐渐分解简化，为人类的发展提供良好的基础。以实际的生物信息学DNA研究为基础，在研究时，可以灵活应用现阶段的计算机的图像处理技术，通过建立完善的三维模型，完成基因的测序工作，明确其中的核苷酸排列，促使三维结构清晰，为研究人员提供良好的研究方法、方向以及思路，促使学科发展。在发达的美国、日本、欧洲等地，利用计算机技术进行生物信息学研究更为先进，其技术已经逐渐成熟，而相对来说，虽然我国已经取得不俗的成绩，但与世界的先进水平仍存在一定的差距[1]。

2计算机技术在生物信息学中的应用是学科发展的必然

在当前的时代背景下，信息技术与计算机技术创新发展，逐渐涉及到人们生活中的各个方面，尤其是在生物信息学中的应用，促使该学科全面发展。相对来说，生物信息学的发展离不开计算机技术的支撑，只有以此为基础，为生物信息学的研究奠定良好的基础，才能保证其学科稳定的发展。从广阔的角度进行分析，网络技术与计算机技术是生物信息学稳定发展的前提，也是促使其符合现代要求的基础，例如，在二十世纪就是年代，美国提出高性能计算机与通信计划，其主要是指利用计算机自身的优势，保证生物信息学研究工作具有较高的性能，尤其是相对于生物信息学来说，该学科自身的性质较为特殊，研究的细胞或者其他内容数量较多，并且自身体积小，变化规律复杂，单凭人脑进行记忆与研究难以实现，而灵活应用计算机技术，可以从根本上提升研究速度，迎合时代的发展[2]。

3计算机技术在生物信息学中的应用分析

3.1可视化技术。可视化技术在生物信息学中应用的范围较广，尤其是针对结构研究时，可以帮助研究人员加深对结构的理解与分析，将其内容清晰的呈现。例如，在进行DNA研究过程中，DNA自身的分子空间螺旋结构单一的进行理论研究较为抽象，此时，可以灵活的应用计算机可视化技术，将DNA分解机构以视图的形式进行展示，并将其自身的蛋白质折叠结构、螺旋状、空间形状等进行显示，为研究人员提供良好的研究基础，加快研究效率，该可视化技术的应用属于最基本运用，而随着人们对生物信息学的研究程度逐渐加深，需要对现有的可视化技术进行创新，并促使其进一步深入，在DNA自身的基因突变研究、分子亲水研究、表面积研究以及相关的曲线变化研究等进行合理的可视化技术应用，满足实际的研究要求。例如，相对于生物信息学来说，其分子数据自身存在较为复杂的关系，其关系具有明显的关联性，受此特点影响，在研究过程中，主要将当前的可视化技术逐渐向信息关联方向发展，进而满足当前实际的需求。现阶段应用较为普遍的技术有信息壁显示技术，主要的作用是呈现出生物分子信息自身；语义镜技术，主要是指以当前实际的数据库技术为基础，对由多因素组合产生的生物现象进行呈现，将复杂的知识进行简单化；基因调控网络技术，主要是利用现阶段的网络技术对不同的数据进行有效的整理，在大量的数据中寻找出组合规律，进而促使研究人员向更深层次进行研究，明确生物信息学更复杂的关系与含义。3.2数据库技术。受生物信息学自身的性质影响，在不断的发展过程中，人们逐渐对生命现象自身的组成、发展、创新以及规律等进行更深层次的研究，导致其实研究数据呈爆炸增长的趋势，例如，在DNA的研究过程中，其组成部分核算与蛋白质分子数量较大，仅核苷酸的组成就包括三十多亿种组成，基于此，数据库技术的应用是生物信息学发展的必然。随着时代的不断发展，人们对于基因工程的研究不断深入，促使生物信息学信息数量庞大，呈现出爆炸增长的趋势，灵活应用数据库信息技术，可以将相关的信息进行合理的整理与分类，以便于人们进行有效的使用与参考。例如，建立良好的数据库，可以将DNA研究数据进行分类，分为蛋白质、核苷酸、结构等方面，如果数据较为庞大，则可以进行建立二级数据库，将其进行更细的划分，保证其合理性。现阶段，国际上对数据库技术在生物信息学中的应用较为先进，例如，细菌基因数据库、蛋白质结构数据库、人类基因数据库、糖类数据库、细胞数据库、免疫学数据库、植物基因数据库、以及真菌基因数据库等，几乎涵盖了生物信息学的所有领域，以此来满足当前时代的需求。以现阶段的北京大学的心血管研究所为例，在该研究所中，为提升研究效率，建立了完善的“基因与蛋白质数据库”，通过有效的信息整合，为实际的心虚管研究提供良好的研究基础与工具，研究人员可以随时参考资料，并通过对数据的分析与研究，迅速突破自身的研究瓶颈，满足实际的需求[3]。3.3人工智能技术。人工智能技术是现阶段应用较为普遍的技术，尤其是在当前的时代背景下，人们处于信息爆炸时代，并且为保证进行合理的研究，人们建立了大量的数据信息库，如何在数量庞大的信息中寻找到具有参考价值的信息是现阶段生物信息学研究人员必须关注的问题，进而在研究过程中发现某种规律，对生命现象进行合理的解释。灵活应用当前的人工智能技术，可以有效的帮助研究人员进行合理的数据分析，促使生物信息学科创新发展。例如，在不断的发展过程中，人们将基因识别算法逐渐进行创新，当前主要有三种：第一种，同源性方法、第二种，基于统计方法、第三种，基于机器学习方法，在实际的应用过程中，应用较为普遍的是第三种方法，主要是因为神经网络自身具有较强的非线性能力，可以从根本上对数据自身的相关性进行分析，保证分析效率与准确性。在实际的研究与分析过程中，受实际的生物信息学自身性质影响，也存在其他相关的方法，例如，隐马氏模型方法，在该方法研究过程中，可以合理的与其他相关方法进行结合，如，贝叶斯方法、神经网络语言方法等，被人们广泛的应用在生物序列分析中，并发挥出巨大的作用，进而满足当前实际的需求。人工智能技术与神经网络技术的应用，可以从根本上保证生物信息学有效的发展，突破现有的研究阻碍，满足时代的需求。

4结论

综上所述，在当前的时代背景下，计算机技术在生物学研究中的应用是时展的必然，可以帮助研究人员灵活运用先进的技术对知识内容进行分析，深入了解其内涵，并转变传统的研究观念与思想，促使生物信息学研究逐渐从量变到质变，从整体上提升我国生物科学研究水平。

参考文献

[1]罗文奇.计算机技术在生物信息学研究中的应用分析[J].中国管理信息化,2017,20(20):151-152.

[2]张敏辉,高晓玲.计算机技术在生物信息学中的应用研究[J].中国西部科技,2016,9(32):93-94.

[3]陈绮,周明全,耿国华,郑建国.生物信息学中的计算机技术应用[J].微机发展,2016(10):120-122，125.

作者:刘昭 单位:美国普渡大学