生物信息学分析整体介绍
生物信息学分析主要包括生物信息学分析主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多个领域的研究。
1.数据挖掘(data mining)：帮助我们从海量的数据中找寻有价值的信息，并将其转换为有意义的知识。数据挖掘，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中（Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rulelearning）的信息的过程。从广义上讲,数据挖掘的定义就是从海量数据中提取知识的过程。
2.基因组学分析：研究生物体的基因组序列，包括测序、组装和注释。通过分析基因组信息，可以了解到生物的遗传特征、基因结构和功能。
3.转录组学分析：研究生物体在不同生理状态下的基因表达情况。利用高通量测序技术获取转录本的序列和风度信息，从而分析基因表达的时空特意性和调控机制。
4.蛋白组学分析：研究生物体内蛋白质的种类、数量、结构和功能。通过质谱技术和蛋白互作作用研究，深入了解蛋白质在生物体内的动态变化和相互作用，这对于药物的研发和靶点筛选具有重要意义。
5.代谢组学分析：研究生物体内代谢产物的种类、数量和代谢途径。代谢组学分析可以揭示生物体在不同环境和条件下的代谢变化，帮助理解生物体的生理状态和疾病机制。
