生物信息學分析什麼

1. 什麼是「生物信息學」

生物信息學(Bioinformatics)是研究生物信息的採集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學科，也是隨著生命科學和計算機科學的迅猛發展，生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。

它通過綜合利用生物學，計算機科學和信息技術而揭示大量而復雜的生物數據所賦有的生物學奧秘。

生物信息學將生物與數學、計算機進行了有效結合，主要通過綜合運用數學和信息科學等多領域的方法和工具對生物信息進行獲取、加工、存儲、分析和解釋，來闡明大量生物數據所包含的生物學意義，研究重點主要體現在基因組學和蛋白質組學兩方面。

技術方法

生物信息學不僅僅是生物學知識的簡單整理和數學、物理學、信息科學等學科知識的簡單應用。海量數據和復雜的背景導致機器學習、統計數據分析和系統描述等方法需要在生物信息學所面臨的背景之中迅速發展。

巨大的計算量、復雜的雜訊模式、海量的時變數據給傳統的統計分析帶來了巨大的困難， 需要像非參數統計（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚類分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加靈活的數據分析技術。

高維數據的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特徵空間的壓縮技術。在計算機演算法的開發中，需要充分考慮演算法的時間和空間復雜度，使用並行計算、網格計算等技術來拓展演算法的 可實現性。

2. 生物信息學主要處理和分析哪些高通量數據類型

高通量數據類型主要包括基因晶元和基因測序，我估計你想知道的是具體的內容。
具體的內容其實是指的高通量測序技術的應用，例如microarray，RNA-Seq，Exome-Seq，Target-Seq，Whole-genome-sequencing，宏基因組，16S RNA，microRNA，lncRNA測序等。
研究的問題就更五花八門了，像現在精準醫療的概念很火，主要是以基因測序為入口，後面的應用，例如產前診斷，孕前診斷等，甚至像親子鑒定，腫瘤靶標等都可以通過生物信息學的分析手段來搞定。
生物信息分析分為幾個層次，第一個層次基本上就是用別人做好的成熟軟體，直接分析出你要的結果，再深入就是你會根據問題找到更合適的一些軟體或者模塊，自己組建一些分析流程，包括自己寫一些輔助的程序腳本，更深入的層次就是市面上沒有符合你要求的軟體或者統計演算法，你依據自己的需求，定製自己的分析過程，自己從頭開始寫基礎程序，寫統計演算法，寫模型等。到了這個程度就沒有那麼多限制了，主要比的是個人的思維想法以及眼界開闊程度。
現在也很多生物信息的分析方法應用在大數據的各個領域。本質是各種統計思維方法的實現，找出特定的模式結果。