生物信息学分析，生物的研究方法有哪几种怎么区别

1，生物的研究方法有哪几种怎么区别

生物学研究的基本方法观察法、调查法、分类法、文献法、实验法

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生物的研究方法有哪几种怎么区别

2，目前常用生物信息学分析方法有哪些

现在比较热门的数据库包括GEO、TCGAGEO分析主要是芯片做差异分析，得到差异基因，差异基因可以做GO、KEGG功能富集分析TCGA数据库是癌症分析的利器，可以做差异基因，差异miRNA，差异lncRNA，下载和整理临床数据，做生存分析，高难度的COX分析这两个数据库可以发到不错的文章

目前常用生物信息学分析方法有哪些

3，生物信息学分析介绍

1、生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。2、生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。3、生物信息学的主要研究方向：基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。

生物信息学分析介绍

4，生物信息学博士可以从事互联网数据挖掘分析吗

作为生物信息学科研人员，我建议可以学习:学习linux操作系统和shell编程学习R语言数据分析学习python数据分析学习数据可视化和高级作图高通量测序数据分析蛋白组学分析学好计算机编程，统计学，数据挖掘等技能并利用计算机编程来解决生物医学领域的一些问题。

作为生物信息学科研人员，我建议可以学习:学习linux操作系统和shell编程学习R语言数据分析学习python数据分析学习数据可视化和高级作图高通量测序数据分析蛋白组学分析学好计算机编程，统计学，数据挖掘等技能并利用计算机编程来解决生物医学领域的一些问题。我自己本科和研究生学的都是统计学，后面工作之后做的主要工作就是数据挖掘相关的工作。当然曾经有一段时间也关注过生物信息学。所以我简单来说一下我对这个问题的看法，如果有不正确的地方，还请各位同行批评指正。生物信息学博士肯定是可以从事互联网相关的数据挖掘分析的。两者的差距只有一步之遥。具体原因如下：1. 从事数据挖掘分析相关的工作无非需要以下几点知识和技能：a. 数据挖掘相关的算法理论b. 编程功底c. 所从事领域相关的业务知识这些知识中，除c外，生物信息学博士基本上都具备，尤其是数据挖掘算法和编程，生物信息学的博士肯定也不差2.实际上从事互联网数据挖掘的同学中的确有部分就是生物信息学领域的博士转过来的。我自己曾经就遇到过两位。当然，互联网数据挖掘分析用到算法可能会跟深入一些，互联网处理的数据量可能也会大一些。这些东西可能进入这一行需要加强。

5，纯生物信息学的分析结果可信么

样品准确，至少三次重复，实验方法和技术严谨，但是没有绝对的可信，

单纯生物信息学的分析结果由于算法、参数等原因并不可靠，所以在之后会进行实验验证。学校或研究机构中比较完善的生信实验室都是两个lab：一个负责做计算和数据分析的dry，一个负责前期样品处理和后期实验验证的wet。但在生信公司中就不大一样了。

6，做一单生物信息学分析需要多长时间

做一单生物信息学分析需要至少半个小时。生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。生物信息学的发展经历了3个阶段：第一个阶段是前基因组时代。这一阶段主要是以各种算法法则的建立、生物数据库的建立以及DNA和蛋白质序列分析为主要工作。第二阶段是基因组时代。这一阶段以各种基因组计划测序、网络数据库系统的建立和基因寻找为主要工作。第三阶段是后基因组时代。这一阶段的主要工作是进行大规模基因组分析、蛋白质组分析以及其他各种基因组学研究。以上内容参考：百度百科--生物信息学

7，研究人员对取自五种不同生物的部分生活细胞甲乙丙丁戊

（1）甲最可能取自高等植物，判断的依据是有叶绿体和细胞壁．（2）丙最可能取自动物，判断的依据是无细胞壁、有核膜．（3）丁或戊最可能是原核细胞，判断的依据是无核膜有细胞壁．（4）乙最可能取自植物的根细胞，判断的依据是有核膜、有细胞壁．故答案为：（1）甲有叶绿体和细胞壁（2）丙无细胞壁有核膜（3）丁或戊无核膜有细胞壁（4）乙有核膜、有细胞壁

选ca甲有叶绿体肯定是高等植物b乙没有叶绿体没有叶绿素但有细胞壁和核膜可能是高等植物如（植物根尖细胞）或真菌c丙没有细胞壁肯定不是高等植物d丁和戊都没有核膜但有细胞膜和细胞质等结构所以是原核细胞丁可能是蓝藻戊可能是细菌

8，电化学生物传感器方面哪些期刊比较权威

推荐《分析化学》，核心期刊，以下是关于该杂志的简介，希望有所帮助：《分析化学》杂志是由中国科学院长春应用化学研zhidao究所和中国化学会共同主办，国、内外公开发行的专业性学术期刊。主要报道我国分析化学创新性研究成果，反映国内外分析化学学科的前沿和进展，成为工、农、医、国防、环境等各个学科中应用最广泛的刊物。刊物设有研究报告、研究简报、评述与进展、仪器装置与实验技术、来稿摘登、NEWS等栏目。为广大读者提供最新的分析化学的理论、方法和研究进展，为分析化学工作者提供国内外最新分析仪器信息，促进学术交流和科技进步，为国家的经济建设服务。

你好！分析化学进展吧如有疑问，请追问。

生物物理学报

9，师范类生物科学专业考研往哪个方向发展

生物科学考研，如果要考虑就业这个因素，建议报考生物信息学或生物医学工程这两个专业。这两个专业都属于交叉学科，比纯理论的生物学要好得多。你不妨浏览一下这两个学科的介绍。。生物医学工程最强的就是东南大学、北京协和医学院，川大和西交大也不错。以上所言，仅供参考。

1、学科教学（生物）或者课程与教学论都是培养师资，所以当教师考哪个都可以。学科教学是专硕，课程与教学论是学硕。2、学硕偏研究、学制长等。网上百度搜索即有学硕和专硕的介绍。3、一般都是师范大学招生，查找学校的方法是：中国研究生招生信息网左边有【硕士目录查询】选择省份和学科/类别0451教育或输入报考专业课程与教学论搜索即可了解该省（市、区）有哪些学校招生。4、选定报考去学校后去官网查看专业目录即可了解初试、复试科目以及相关要求。

可以考虑中国农业大学，发育生物学之类的专业

10，生物科学的研究方法主要有等方法其中

科学探究常用的方法有观察法、实验法、调查法和资料分析法等．（1）观察法是科学探究的一种基本方法．观察法是在自然状态下，研究者按照一定的目的和计划，用自己的感官外加辅助工具，对客观事物进行系统的感知、考察和描述，以发现和验证科学结论．观察时要全面、细致、实事求是，并及时记录下来；要有计划、要耐心；要积极思考，及时记录；要交流看法、进行讨论．（2）实验法是现代生物学研究的重要方法．实验法是利用特定的器具和材料，通过有目的、有步骤的实验操作和观察、记录分析，发现或验证科学结论．一般步骤：①发现并提出问题；②收集与问题相关的信息；③作出假设；④设计实验方案；⑤实施实验并记录；⑥分析实验现象；⑦得出结论．（3）调查是科学探究的常用方法之一．调查时首先要明确调查目的和调查对象，制订合理的调查方案．调查过程中有时因为调查的范围很大，就要选取一部分调查对象作为样本．调查过程中要如实记录．对调查的结果要进行整理和分析，有时要用数学方法进行统计．（4）收集和分析资料也是科学探究的常用方法之一．收集资料的途径有多种．去图书管查阅书刊报纸，拜访有关人士，上网收索．其中资料的形式包括文字、图片、数据以及音像资料等．对获得的资料要进行整理和分析，从中寻找答案和探究线索．故答案为：观察法；实验法；调查法；资料分析法；实验法．

研究对象不同。生物学研究的是生物本身，如生物的结构、生理生化、特征等等。而生物科学是一个更大的范畴，生物要研究，但更侧重于生物与环境、生物个体间以及不同群体间的相互作用和制约等。当然，这个研究对象的不同会导致研究的方法和方法论也不同的。

11，怎么利用生物信息学分析公共数据

生物信息学（Bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示这些数据所蕴含的生物学意义的目的。在推动生物信息学发展的各种动力中，人类基因组计划（HGP）和生物医药工业是其中的两个主要力量。就人类基因组来说，得到序列仅仅是第一步，后一步的工作是所谓后基因组时代（Post-genome Era）的任务，即收集、整理、检索和分析序列中表达的蛋白质结构与功能的信息，找出规律。近几年来在公共数据库中DNA序列数据的数量以每年1.8倍的速度快速增长，到1997年底已经超过1.2×109bp。对如此巨量的数据进行存储、分类、检索、比较，并预测可能的基因和基因产物的结构和功能，如果没有计算机参与处理，那是不可想象的。生物医药工业也是推动生物信息学发展的重要动力。HGP所推动的大规模DNA测序也为生物医药工业提供了大量可用于新药开发的原材料。有些基因产物可以直接作为药物，而有些基因则可以成为药物作用的对象。生物信息学为分子生物学家提供了大量对基因序列进行分析的工具，不但可以从资料的获取、基因功能的预测、药物筛选过程中的信息处理等方面大大加快新药开发的进程，而且可以大大加快传统的基因发现和研究，因而成为各赢利性研究机构和医药公司争夺基因专利的重要工具，这一竞争又反过来极大的刺激了生物信息学的发展。2、研究内容生物信息学与计算生物学或生物计算有着密切的关系，但又不尽相同，目前归入生物信息学研究领域的大致有以下几个方面：（1）各种生物数据库的建立和管理。这是一切生物信息学工作的基础，通常要有计算机科学背景的专业人员与生物学家密切合作。（2）数据库接口和检索工具的研制。数据库的内容来自万千生物学者的日积月累，最终又为生物学者们所用。但不能要求一般生物学工作者具有高深的计算机和网络知识，因此，必须发展查询数据库和向库里提供数据的方便接口。这是专业人员才能胜任的工作，通常在生物信息中心里进行。（3）人类基因组计划的实施，配合大规模的DNA自动测序，对信息的采集和处理提出了空前的要求。从各种图谱的分析，大量序列片段的拼接组装，寻找基因和预测结构与功能，到数据和研究结果的视像化，无不需要高效率的算法和程序。研究新算法、发展方便适用的程序，是生物信息学的日常任务。（4）生物信息学最重要的任务，是从海量数据中提取新知识。这首先是从DNA序列中识别编码蛋白质的基因，以及调控基因表达的各种信号。其次，从基因组编码序列翻译出的蛋白质序列的数目急剧增加，根本不可能用实验方法一一确定它们的结构和功能。从已经积累的数据和知识出发，预测蛋白质的结构和功能，成为常规的研究任务。（5）DNA芯片和微阵列的发展，把一定组织或生物体内万千基因时空表达的研究提上日程．研究基因表达过程中的聚群关系，从中提取调控网络和代谢途径的知识，进而从整体上模拟细胞内的全部互相辅合的生化反应，在亚细胞层次理解生命活动。只有掌握已有数据、发展崭新算法，才能创造新的知识。这是生物信息学刚刚掀开的新篇章。

如何利用生物信息学分析一个基因的dna序列基因克隆是70年代发展起来的一项具有革命性的研究技术，可概括为∶分、切、连、转、选。最终目的在于通过相应技术手段，将目的基因导入寄主细胞，在宿主细胞内目的基因被大量的复制。 "切"是指用序列特异的限制性内切酶切开载体dna，或者切出目的基因；"连"是指用dna连接酶将目的dna同载体dna连接起来，形成重组的dna分子；"转"是指通过特殊的方法将重组的dna分子送入宿主细胞中进行复制和扩增；"选"则是从宿主群体中挑选出携带有重组dna分子的个体。基因工程技术的两个最基本的特点是分子水平上的操作和细胞水平上的表达，而分子水平上的操作即是体外重组的过程，实际上是利用工具酶对dna分子进行"外科手术"。

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