1. Introduction Biology is in the m

1. Introduction
Biology is in the middle of a major paradigm shift driven by computing technology. Although it is already an informational science in many respects, the field has been rapidly becoming much more computational and analytical. Rapid progress in genetics and biochemistry research combined with the tools provided by modern biotechnology has generated massive volumes of genetic and protein sequence data.
Bioinformatics has been defined as a means for analysing, comparing, graphically displaying, modeling, storing, systemising, searching, and ultimately distributing biological information, which includes sequences, structures, function, and phylogeny. Thus bioinformatics may be defined as a discipline that generates computational tools, databases, and methods to support genomic and postgenomic research. It comprises the study of DNA structure and function, gene and protein expression, protein production, structure and function, genetic regulatory systems, and clinical applications. Bioinformatics needs the expertise from Computer Science, Mathematics, Statistics, Medicine, and Biology.
2. Knowledge Base in Biology
In the last 10 years or so, numerous innovations have seen light and the consequence is the development of a new biological research paradigm, one that is information-heavy and computer-driven. As the genetic information is being made as computerized databases and their sizes are steadily growing, molecular biologists need effective and efficient computational tools to store and retrieve the cognate information such as bibliographic or biological information from the databases, to analyze the sequence patterns they contain and to extract the biological knowledge the sequences have. On the other hand, there is a strong need for mathematical methods and computational techniques for challenging computational tasks such as predicting the three-dimensional structure of the molecules the sequences represent, and to construct evolutionary trees from the sequence data. These tools will also be used to learn basic facts about biology such which sequences of DNA are used to code proteins , which other combinations of DNA are not used for protein synthesis, for greater understanding of genes and how they influence diseases.
Biology employs a digital language for represening its information using the four basic alphabets (A, C, G, T). All the chromosomes in an organism' cell have been represented and being identified using these alphabets. The demanding challenge here is to determine how this digital language of the chromosomes is being converted into the three-dimensional and sometimes four-dimensional languages of living and breathing organisms.

3. Information Technology in Biology
As it was found that performing all these above-mentioned tasks manually is nearly impossible due to the massive volumes of biological data and the preciseness of works, it became mandatory to use computers for these purposes. Thus this subject of bioinformatics deals with designing and deploying efficient software tools for accomplishing the above quoted tasks in a fast and precise manner. So, bridging the gap between the real world of biology and precise logical nature of computers requires an interdisciplinary perspective.
4. Software and Hardware Advancements in Biology
The tools of computer science, statistics, and mathematics are very critical for studying biology as an informational science subject.
Some of the recent advances happened include improved DNA sequencing methods, new approaches to identify protein structure, and revolutionary methods to monitor the expression of many genes in parallel. The design of techniques able to deal with different sources of incomplete and noisy data has become another crucial goal for the bioinformatics community. In addition, there is the need to implement computational solutions based on theoretical frameworks to allow scientists to perform complex inferences about the phenomena under study.
Genomics in the recent past has triggered the development of high-throughput instrumentation for DNA sequencing, DNA arrays, genotyping, proteomics, etc. These instruments have catalyzed a new type of science for biology termed discovery science.
5. Human Genome Project - An Introduction
The Human Genome Project has encouraged a series of paradigm changes to the view that biology is an informational science. The draft of the human genome has given us a genetics parts list of what is necessary for building a human: approximately 35,000 genes, their regulatory regions, a lexicon of motifs that are the building block components of proteins and genes, and access to the human variability that make us each different from one user.
6. Genomes - Discovering Methodology and Study
Discovery science defines all of the elements in a biological system. For example, sequence of the genome, identification and quantitation of all of the mRNAs or proteins in a particular cell type - respectively, genome, transcriptome, and the proteome. Discovery science creates databases of information, in contrast to the more classical hypothesis-driven science that formulates hypotheses and attempts to test them. The high-throughput tools both provide the means for discovery science and can assay how global information sets, for example, transcriptomes or proteomes change as systems are perturbed.
The genomes of the model organisms yeast, worm, fly etc., have demonstrated the fundamental conservation among all living organisms of the basic informational pathways. Hence systems can be perturbed in model organisms to gain insight into their functioning, and these data will provide fundamental insights into human biology. From the genome, the information pathways and networks can be extracted to begin understanding their logic of life. Further more, different genomes can be compared to identify similarities and differences in the strategies for the logic of life and these provide fundamental insights into development, physiology and evolution. The first eukaryotic genome that has been fully sequenced and annotated is Saccharomyces cerevisiae. This highly helps to develop biological and computational tools for genomic and postgenomic research.
In the era of automated DNA sequencing and revolutionary advances in DNA sequence analysis, the attention of many researchers is now shifting away from the study of single genes or small gene clusters to whole genome analyses. Knowing the complete sequence of a genome is only the first step in understanding how the myriad of information contained within the genes is transcribed and ultimately translated into functional proteins. In the post genomic era, functional genomic and proteomic studies helps to obtain an image of the dynamic cell.
7. System Biology
Biology is a highly informational science. There are mainly two types of biological information.
 The information of genes or proteins, which are the molecular machines of life
 The information of the regularity networks that coordinate and specify the expression patterns of the genes and proteins.
All biological information is hierarchical. Initially DNA will change over to mRNA, which in turn goes to protein. Proteins enacts protein interactions, which creates some informational pathways. These pathways form informational networks, which in turn become cells. Now cells forms networks of cells. Finally an individual is a collection of cells. A host of individuals forms population and a variety of populations becomes ecologies. This evolution brings a primary challenge for researchers and scientists to create tools and mechanisms to capture and integrate these different levels of biological information and integrate it towards gaining insight of their curious functionings.
All of these paradigm shift lead to the view that the major challenges for biology and medicine in this new century will be the study of complex systems and the approach necessary for studying these biological complexities. Here comes a viable approach.
i. Identify all elements, such as sequence of genomes in the system with currently available discovery tools
ii. Use current knowledge of the sytem to formulate a model predicting its behavior
iii. Perturb the system in a model organism using biological, genetic or environmental perturbations, capture information at all relevant levels, such as DNA, mRNA, protein, protein interactions, etc. and integrate the collected information
iv. Compare theoretical predictions and experimental data, carry out additional perturbations to bring theory and experiment into closer apposition, integrate new data into model,
v. Iterate steps iii) and iv) till the mathematical model can predict the structure of the system and its systems or emergent properties given particular perturbations.
8. System Biology - Challenges Ahead
• The Integration of technology, biology, and computation.
• The integration of the various levels of biological information and the modeling .
• The proper annotation of biological information and its its storage and integration in databases.
• The inclusion of other molecules, large and small, in the systems approach.
• The integration imperatives of systems biology presents many challenges to industry and academia.
9. Conclusion
With the confluence of biology and computer science, the computer applications of molecular biology are drawing a greater attention among the life science researchers and scientists these days. As it becomes imperative for biologists to seek the help of information technology professionals to accomplish the ever growing computational requirements of a host of exciting and needy biological problems, the synergy between modern biology and computer science is to blossom in the days to come. Thus the research scope for all the mathematical techniques and algorithms coupled with software programming languages, software development and deployment to

Kết quả (Việt) 1:

1. giới thiệu Sinh học là ở giữa một sự thay đổi mô hình lớn được thúc đẩy bởi công nghệ máy tính. Mặc dù nó đã là một khoa học thông tin ở nhiều khía cạnh, trường đã nhanh chóng trở nên nhiều hơn nữa tính toán và phân tích. Các tiến bộ nhanh chóng trong nghiên cứu di truyền học và hóa sinh kết hợp với các công cụ cung cấp bởi công nghệ sinh học hiện đại đã tạo ra các khối lượng lớn của di truyền và dữ liệu chuỗi protein. Tin sinh học đã được định nghĩa như là một phương tiện để phân tích, so sánh, Hiển thị đồ họa, mô hình hóa, lưu trữ, systemising, tìm kiếm, và cuối cùng phân phối thông tin sinh học, bao gồm trình tự, cấu trúc, chức năng và phát sinh loài. Do đó sinh học có thể được định nghĩa như là một kỷ luật mà tạo ra công cụ tính toán, cơ sở dữ liệu, và phương pháp để hỗ trợ nghiên cứu gen và postgenomic. Nó bao gồm việc nghiên cứu cấu trúc DNA và chức năng, gen và biểu hiện protein, sản xuất protein, cấu trúc và chức năng, di truyền hệ thống pháp lý và ứng dụng lâm sàng. Tin sinh học nhu cầu chuyên môn khoa học máy tính, toán học, thống kê, y học và sinh học.2. cơ sở kiến thức trong sinh học Trong 10 năm qua, hay như vậy, nhiều cải tiến đã thấy ánh sáng và hậu quả là sự phát triển của một mô hình sinh học nghiên cứu mới, một trong đó là thông tin-nặng và thúc đẩy máy tính. Như di truyền thông tin đang được thực hiện như là cơ sở dữ liệu trên máy vi tính và kích thước của họ đang phát triển đều đặn, nhà sinh học phân tử cần công cụ tính toán hiệu quả và hiệu quả để lưu trữ và truy xuất thông tin cùng nguồn gốc chẳng hạn như thư mục hoặc sinh học thông tin từ cơ sở dữ liệu, phân tích các mô hình chuỗi chúng chứa và giải nén kiến thức sinh học các chuỗi có. Mặt khác, có là một mạnh mẽ cần về toán học phương pháp và kỹ thuật tính toán cho nhiệm vụ tính toán khó khăn như vậy như dự đoán cấu trúc 3 chiều của các phân tử các chuỗi đại diện cho, và để xây dựng cây tiến hóa từ các dữ liệu trình tự. Những công cụ này cũng sẽ được sử dụng để tìm hiểu các thông tin cơ bản về sinh học như vậy mà trình tự của các DNA được sử dụng để mã protein, mà kết hợp khác của DNA không được sử dụng để tổng hợp protein, cho sự hiểu biết lớn hơn của gen và làm thế nào chúng ảnh hưởng đến bệnh. Sinh học sử dụng một ngôn ngữ kỹ thuật số cho represening thông tin của nó bằng cách sử dụng bảng chữ cái cơ bản bốn (A, C, G, T). Tất cả các nhiễm sắc thể trong một sinh vật ' tế bào đã được đại diện và đang được xác định bằng cách sử dụng các bảng chữ cái. Thách thức đòi hỏi ở đây là để xác định như thế nào này ngôn ngữ kỹ thuật số của các nhiễm sắc thể đang được chuyển đổi sang các ngôn ngữ ba chiều và đôi khi bốn chiều của sống và thở sinh vật.3. thông tin công nghệ sinh học Như nó đã được tìm thấy rằng thực hiện tất cả những nhiệm vụ nêu trên theo cách thủ công là gần như không thể do các khối lượng lớn của dữ liệu sinh học và preciseness của tác phẩm, nó trở thành bắt buộc sử dụng máy tính cho các mục đích. Vì vậy, chủ đề này của tin sinh học đề với thiết kế và triển khai phần mềm hiệu quả để hoàn thành nhiệm vụ trích dẫn ở trên một cách nhanh chóng và chính xác. Vì vậy, bridging the gap giữa thế giới thực của sinh học và chính xác hợp lý bản chất của máy tính đòi hỏi một quan điểm liên ngành.4. phần mềm và phần cứng tiến bộ trong sinh học Các công cụ khoa học máy tính, số liệu thống kê và toán học là rất quan trọng cho học sinh học như là một chủ đề thông tin khoa học. Một số tiến bộ gần đây đã xảy ra bao gồm các phương pháp cải tiến trình tự DNA, phương pháp tiếp cận mới để xác định cấu trúc protein, và các phương pháp cách mạng để giám sát biểu hiện của nhiều gen song song. Thiết kế kỹ thuật có thể để đối phó với các nguồn dữ liệu không đầy đủ và ồn ào đã trở thành một mục tiêu rất quan trọng cho cộng đồng tin sinh học. Ngoài ra, đó là sự cần thiết để thực hiện tính toán giải pháp dựa trên lý thuyết cho phép các nhà khoa học để thực hiện phức tạp suy luận về hiện tượng đang được nghiên cứu. Gen trong quá khứ gần đây đã gây ra sự phát triển của cao thông qua phương tiện cho trình tự DNA, DNA mảng, gen, proteomic, vv. Những thiết bị này có xúc tác một loại mới của khoa học sinh học gọi là khám phá khoa học.5. dự án bộ gen người - giới thiệu Dự án bộ gen của con người đã khuyến khích một loạt các thay đổi mô hình đến chế độ xem được sinh học là một khoa học thông tin. Dự thảo của bộ gen của con người đã cho chúng ta một danh sách các bộ phận di truyền học của những gì là cần thiết để xây dựng một con người: khoảng 35.000 gen, khu vực pháp lý của họ, một lexicon motif là các thành phần khối xây dựng của protein và gen, và truy cập vào biến đổi của con người mà làm cho chúng ta mỗi khác nhau từ một người sử dụng.6. bộ gen - khám phá phương pháp luận và nghiên cứu Khám phá khoa học xác định tất cả các yếu tố trong một hệ thống sinh học. Ví dụ, trình tự bộ gen, nhận dạng và quantitation của tất cả các mRNAs hoặc protein trong một kiểu đặc biệt - tương ứng, gen, transcriptome, và proteome. Khám phá khoa học tạo ra cơ sở dữ liệu thông tin, ngược lại với nhiều cổ điển thúc đẩy giả thuyết khoa học mà đã hệ thống hóa giả thuyết và cố gắng để kiểm tra chúng. Các công cụ cao thông qua cả hai cung cấp các phương tiện để khám phá khoa học và có thể khảo nghiệm toàn cầu thông tin bộ, ví dụ, transcriptomes hoặc proteomes thay đổi khi hệ thống được perturbed. Bộ gen của mô hình sinh vật nấm men, sâu, vv bay, đã chứng minh bảo tồn cơ bản trong số tất cả các sinh vật sống của các con đường thông tin cơ bản. Do đó hệ thống có thể được perturbed trong các mô hình sinh vật để đạt được cái nhìn sâu sắc vào chức năng của họ, và những dữ liệu này sẽ cung cấp những hiểu biết cơ bản vào sinh học của con người. Từ bộ gen, con đường thông tin và mạng có thể được tách ra để bắt đầu hiểu biết của logic của cuộc sống. Xem thêm nhiều hơn nữa, bộ gen khác nhau có thể được so sánh để xác định các điểm tương đồng và khác biệt trong các chiến lược cho logic của cuộc sống và chúng cung cấp những hiểu biết cơ bản vào phát triển, sinh lý học và sự tiến hóa. Các bộ gen sinh vật nhân chuẩn đầu tiên đã được đầy đủ nói và chú thích là Saccharomyces cerevisiae. Điều này rất giúp phát triển sinh học và tính toán công cụ nghiên cứu gen và postgenomic. Trong thời đại của tự động trình tự DNA và cách mạng tiến bộ trong phân tích trình tự ADN, sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu bây giờ chuyển ra khỏi việc nghiên cứu gen duy nhất hoặc nhỏ gen cụm để phân tích toàn bộ bộ gen. Hiểu biết trình tự đầy đủ của một gen là chỉ là bước đầu tiên trong sự hiểu biết làm thế nào vô số thông tin chứa trong các gen phiên âm và cuối cùng dịch vào protein chức năng. Trong thời kỳ gen bài, chức năng nghiên cứu gen và proteomic giúp để có được một hình ảnh của các tế bào năng động.7. Hệ thống sinh học Sinh học là một khoa học đánh giá cao thông tin. Có là chủ yếu là hai loại sinh học thông tin. É các thông tin của gen hoặc protein, Máy phân tử của cuộc sống É các thông tin của mạng đều đặn phối hợp và chỉ định những mẫu biểu hiện của gen và protein. Tất cả thông tin sinh học là thứ bậc. Ban đầu DNA sẽ thay đổi theo để mRNA, mà lần lượt đi để protein. Protein Enacts tiền protein tương tác, tạo ra một số con đường thông tin. Những con đường tạo thành mạng lưới thông tin, mà lần lượt trở thành tế bào. Bây giờ các tế bào hình thức mạng lưới của các tế bào. Cuối cùng một cá nhân là một bộ sưu tập của các tế bào. Một loạt các cá nhân hình thức dân và một loạt các quần thể trở thành ecologies. Sự tiến hóa này mang đến cho một thách thức chính đối với các nhà nghiên cứu và các nhà khoa học để tạo ra các công cụ và các cơ chế để nắm bắt và tích hợp các cấp độ khác nhau của sinh học thông tin và tích hợp nó hướng tới đạt được cái nhìn sâu sắc của functionings tò mò. Tất cả mô hình chuyển đổi dẫn đến quan điểm rằng chính những thách thức cho sinh học và y khoa năm thế kỷ mới này sẽ là nghiên cứu hệ thống phức tạp và phương pháp tiếp cận cần thiết cho việc học tập những phức tạp sinh học. Ở đây có một cách tiếp cận khả thi.i. xác định tất cả các yếu tố, chẳng hạn như trình tự bộ gen trong hệ thống hiện khám phá công cụ II. sử dụng các kiến thức hiện tại của sytem để xây dựng một mô hình dự đoán hành vi của nó III. Perturb hệ thống trong cơ thể mô hình bằng cách sử dụng sinh học, di truyền hay môi trường nhiễu loạn, nắm bắt thông tin có liên quan ở tất cả các cấp, chẳng hạn như ADN, mRNA, protein, đạm tương tác, vv và tích hợp các thông tin thu thập IV. so sánh các dự đoán lý thuyết và thực nghiệm dữ liệu, thực hiện các nhiễu loạn bổ sung để mang lại cho lý thuyết và thử nghiệm vào gần gũi hơn apposition, tích hợp dữ liệu mới vào mô hình, v. Iterate bước iii) và iv) cho đến khi các mô hình toán học có thể dự đoán cấu trúc của hệ thống và hệ thống của mình hoặc thuộc tính cấp cứu cho cụ thể nhiễu loạn. 8. Hệ thống sinh học - những thách thức phía trước • Sự hội nhập của công nghệ, sinh học, và tính toán. • Sự hội nhập của các cấp độ khác nhau của sinh học thông tin và người mẫu. • Các chú thích thích hợp sinh học thông tin và các lưu trữ và hội nhập trong cơ sở dữ liệu của nó. • Sự bao gồm của các phân tử khác, lớn và nhỏ, trong cách tiếp cận hệ thống. • Các mệnh lệnh hội nhập của sinh học hệ thống trình bày nhiều thách thức để ngành công nghiệp và học viện. 9. kết luận Với nơi hợp lưu của khoa học sinh học và máy tính, các ứng dụng máy tính của sinh học phân tử đang vẽ một sự quan tâm lớn hơn trong số các nhà nghiên cứu khoa học đời sống và các nhà khoa học những ngày này. Khi nó trở thành bắt buộc cho sinh học để tìm kiếm sự giúp đỡ của các chuyên gia công nghệ thông tin để thực hiện các yêu cầu tính toán ngày càng phát triển của một loạt các vấn đề sinh học thú vị và khó khăn, sức mạnh tổng hợp giữa hiện đại sinh học và khoa học máy tính là để hoa trong những ngày tới. Do đó phạm vi nghiên cứu cho tất cả các kỹ thuật toán học và thuật toán kết hợp với phần mềm lập trình ngôn ngữ, phát triển phần mềm và triển khai để

Kết quả (Việt) 2:

1. Giới thiệu
Sinh học là ở giữa một sự thay đổi mô lớn được thúc đẩy bởi công nghệ máy tính. Mặc dù nó đã là một môn khoa học thông tin ở nhiều khía cạnh, lĩnh vực này đã được nhanh chóng trở nên nhiều hơn tính toán và phân tích. Tiến bộ nhanh chóng trong di truyền học và nghiên cứu hóa sinh kết hợp với các công cụ được cung cấp bởi công nghệ sinh học hiện đại đã tạo ra khối lượng lớn dữ liệu chuỗi gen và protein.
Bioinformatics đã được định nghĩa như là một phương tiện để phân tích, so sánh, hiển thị đồ họa, mô hình hóa, lưu trữ, systemising, tìm kiếm, và cuối cùng là phân phối thông tin sinh học, trong đó bao gồm các trình tự, cấu trúc, chức năng, và sự phát sinh loài. Như vậy tin sinh học có thể được định nghĩa như là một môn học mà tạo ra các công cụ tính toán, cơ sở dữ liệu, và các phương pháp để hỗ trợ nghiên cứu về gen và postgenomic. Nó bao gồm các nghiên cứu về cấu trúc và chức năng DNA, gen và biểu hiện protein, sản xuất protein, cấu trúc và chức năng, hệ thống luật di truyền và ứng dụng lâm sàng. Tin sinh học cần các chuyên gia từ Khoa học máy tính, Toán học, Thống kê, Y học và Sinh học.
2. Kiến thức cơ bản trong sinh học
Trong 10 năm qua, nhiều sáng kiến đã thấy ánh sáng và hậu quả là sự phát triển của một mô hình nghiên cứu sinh học mới, đó là một trong những thông tin nặng và máy tính điều khiển. Như các thông tin di truyền được thực hiện như cơ sở dữ liệu trên máy tính và kích thước của chúng đang tăng trưởng ổn định, các nhà sinh học phân tử cần công cụ tính toán hiệu quả và hiệu quả để lưu trữ và truy xuất các thông tin cùng nguồn gốc như thông tin thư mục hay sinh học từ các cơ sở dữ liệu, phân tích các mô hình chuỗi chúng chứa và để trích xuất các kiến thức sinh học các trình tự có. Mặt khác, có một nhu cầu mạnh mẽ đối với các phương pháp toán học và kỹ thuật tính toán cho các nhiệm vụ đầy thách thức tính toán như dự đoán cấu trúc ba chiều của phân tử các trình tự đại diện, và để xây dựng cây tiến hóa từ các dữ liệu chuỗi. Những công cụ này cũng sẽ được sử dụng để tìm hiểu thông tin cơ bản về sinh học như vậy mà trình tự của DNA được sử dụng với protein mã, trong đó kết hợp khác của DNA không được sử dụng để tổng hợp protein, cho sự hiểu biết lớn hơn của các gen và cách chúng ảnh hưởng đến bệnh.
Biology sử dụng một kỹ thuật số ngôn ngữ cho represening thông tin của mình bằng cách sử dụng bốn chữ cơ bản (A, C, G, T). Tất cả các nhiễm sắc thể trong một 'di vật đã được đại diện và được xác định bằng cách sử dụng các bảng chữ cái. Các thách thức đòi hỏi ở đây là làm thế nào để xác định ngôn ngữ kỹ thuật số này của các nhiễm sắc thể được chuyển đổi sang các ngôn ngữ ba chiều và đôi khi bốn chiều của cuộc sống và các sinh vật thở. 3. Công nghệ thông tin trong Sinh học Như nó đã được tìm thấy rằng thực hiện tất cả các nhiệm vụ nêu trên tay là gần như không thể do khối lượng lớn dữ liệu sinh học và tính chính xác của tác phẩm, nó đã trở thành bắt buộc phải sử dụng máy tính cho mục đích này. Như vậy vấn đề này của giao dịch sinh học với việc thiết kế và triển khai các công cụ phần mềm hiệu quả để hoàn thành các nhiệm vụ nêu trên một cách nhanh chóng và chính xác. Vì vậy, thu hẹp khoảng cách giữa thế giới thực của sinh học và tính chất hợp lý chính xác của máy tính đòi hỏi một quan điểm liên ngành. 4. Phần mềm và phần cứng tiến bộ trong sinh học Các công cụ của khoa học máy tính, thống kê và toán học là rất quan trọng cho việc nghiên cứu sinh học là một môn khoa học thông tin. Một số trong những tiến bộ gần đây đã xảy ra bao gồm cải tiến phương pháp sắp xếp chuỗi DNA, các phương pháp mới để xác định cấu trúc protein, và phương pháp cách mạng để theo dõi các biểu hiện của nhiều gen trong song song. Các thiết kế của các kỹ thuật có thể đối phó với các nguồn dữ liệu khác nhau không đầy đủ và ồn ào đã trở thành một mục tiêu quan trọng đối với cộng đồng sinh học. Ngoài ra, còn là sự cần thiết để thực hiện các giải pháp tính toán dựa trên các khuôn khổ lý thuyết để cho phép các nhà khoa học để thực hiện các suy luận phức tạp về các hiện tượng được nghiên cứu. Genomics trong thời gian qua đã gây ra sự phát triển của thông lượng cao thiết bị để xác định trình tự DNA, các mảng DNA, kiểu gen , proteomics, vv Các cụ đã xúc tác một loại mới của khoa học về sinh vật gọi là khám phá khoa học. 5. Dự án hệ gen của con người - Giới thiệu dự án The Human Genome đã khuyến khích một loạt các thay đổi mô hình để cho rằng sinh học là một môn khoa học thông tin. Dự thảo bộ gen của con người đã cho chúng ta một danh sách các phần di truyền của những gì là cần thiết cho việc xây dựng một con người: khoảng 35.000 gen, các khu vực quản lý của mình, một từ vựng của các họa tiết đó là những thành phần xây dựng khối của protein và gen, và tiếp cận với con người biến đổi đó làm cho chúng ta mỗi khác nhau từ một người sử dụng. 6. Genome - Phương pháp Khám phá và nghiên cứu khoa học Discovery định nghĩa tất cả các yếu tố trong một hệ thống sinh học. Ví dụ, trình tự của bộ gen, xác định và định lượng của tất cả các mRNA hoặc protein trong một loại tế bào đặc biệt - tương ứng, bộ gen, transcriptome, và các protein. Khám phá khoa học tạo ra cơ sở dữ liệu thông tin, trái ngược với giả thuyết khoa học định hướng cổ điển hơn định ra các giả thuyết và cố gắng để kiểm tra chúng. Các công cụ thông lượng cao cả cung cấp các phương tiện để khám phá khoa học và có thể khảo nghiệm như thế nào thông tin toàn cầu đặt ra, ví dụ, transcriptomes hoặc proteome thay đổi khi hệ thống đang bị nhiễu loạn. Các gen của mô hình sinh vật nấm men, sâu, bay vv, đã chứng minh cơ bản bảo tồn trong số tất cả các sinh vật sống trong những con đường thông tin cơ bản. Do đó hệ thống có thể được xáo trộn trong sinh vật mẫu để đạt được cái nhìn sâu sắc vào chức năng của họ, và những dữ liệu này sẽ cung cấp những hiểu biết cơ bản về sinh học của con người. Từ các gene, các đường thông tin và mạng có thể được chiết xuất để bắt đầu hiểu logic của họ trong cuộc sống. Hơn nữa, bộ gen khác nhau có thể được so sánh để xác định điểm tương đồng và khác biệt trong chiến lược đối với logic của cuộc sống và những cung cấp những hiểu biết cơ bản về phát triển, sinh lý học và tiến hóa. Các gen có nhân điển hình đầu tiên đã được giải mã đầy đủ và được chú thích là Saccharomyces cerevisiae. Điều này rất giúp phát triển các công cụ sinh học và tính toán cho nghiên cứu di truyền và postgenomic. Trong thời đại của trình tự DNA tự động và tiến bộ cách mạng trong phân tích trình tự DNA, sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu hiện tại đang chuyển đi từ các nghiên cứu về gen đơn lẻ hoặc tập hợp gen nhỏ phân tích toàn bộ hệ gen. Biết trình tự hoàn chỉnh của một bộ gen mới chỉ là bước đầu tiên trong việc tìm hiểu vô số các thông tin chứa trong các gen được phiên mã và cuối cùng chuyển thành các protein chức năng. Trong thời kỳ hậu gen, nghiên cứu hệ gen và protein học chức năng giúp để có được một hình ảnh của các tế bào năng động. 7. Hệ thống Sinh học Sinh học là một khoa học cao cấp thông tin. Có hai loại chủ yếu của thông tin sinh học.  Các thông tin về gen hoặc protein, đó là những cỗ máy phân tử của sự sống  Các thông tin của mạng đều đặn mà phối hợp và chỉ định các mô hình biểu hiện của các gen và protein. Tất cả thông tin sinh học là thứ bậc. Ban đầu DNA sẽ thay đổi theo để mRNA, mà lần lượt đi vào protein. Protein enacts tương tác protein, mà tạo ra một con đường thông tin. Những con đường tạo thành mạng lưới thông tin, do đó trở thành tế bào. Bây giờ các tế bào hình thức mạng lưới của các tế bào. Cuối cùng một cá nhân là một bộ sưu tập của các tế bào. Một loạt các cá nhân hình dân số và một loạt các quần thể trở thành các hệ sinh thái. Sự tiến hóa này mang lại một thách thức lớn cho các nhà nghiên cứu và các nhà khoa học để tạo ra các công cụ và cơ chế để nắm bắt và tích hợp các mức độ khác nhau của thông tin sinh học và tích hợp nó hướng về cái nhìn sâu sắc của functionings tò mò của họ. Tất cả những sự thay đổi mô dẫn đến quan điểm cho rằng những thách thức lớn đối với sinh học và y học trong thế kỷ mới này sẽ được nghiên cứu các hệ thống phức tạp và phương pháp cần thiết để nghiên cứu những sự phức tạp sinh học. Ở đây có một giải pháp khả thi. i. Xác định tất cả các yếu tố, chẳng hạn như trình tự bộ gen trong hệ thống với công cụ phát hiện đang có sẵn ii. Sử dụng kiến thức hiện tại của sytem để xây dựng một mô hình dự đoán hành vi của mình iii. Làm xáo trộn hệ thống trong một sinh vật mô hình sử dụng nhiễu loạn sinh học, di truyền hoặc môi trường, nắm bắt thông tin ở tất cả các cấp liên quan, chẳng hạn như DNA, RNA, protein, các tương tác protein, vv và tích hợp các thông tin thu thập iv. So sánh dự đoán lý thuyết và thực nghiệm, thực hiện các nhiễu loạn thêm để mang lại lý thuyết và thực nghiệm vào sự ghép lại gần hơn, tích hợp dữ liệu mới vào mô hình, v. Lặp bước iii) và iv) cho đến mô hình toán học có thể dự đoán cấu trúc của hệ thống và hệ thống của mình hoặc tính nổi cho nhiễu loạn cụ thể. 8. Hệ thống sinh học - thách thức phía trước . • Việc tích hợp các công nghệ, sinh học và tính toán • Sự tích hợp của các cấp độ khác nhau của thông tin sinh học và các mô hình. • Chú thích hợp của thông tin sinh học và lưu trữ của nó và hội nhập trong cơ sở dữ liệu. • Việc đưa các phân tử khác, lớn và nhỏ, trong các phương pháp tiếp cận hệ thống. • Các mệnh lệnh tích hợp các hệ thống sinh học đặt ra nhiều thách thức đối với ngành công nghiệp và học thuật. 9. Kết luận Với sự hợp lưu của sinh học và khoa học máy tính, các ứng dụng máy tính của sinh học phân tử được vẽ một sự chú ý lớn hơn trong số các nhà nghiên cứu khoa học đời sống và khoa học những ngày này. Khi nó trở nên cấp thiết đối với các nhà sinh học để tìm kiếm sự giúp đỡ của các chuyên gia công nghệ thông tin để thực hiện các yêu cầu tính toán ngày càng phát triển của một loạt các vấn đề sinh học thú vị và thiếu thốn, sức mạnh tổng hợp giữa sinh học hiện đại và khoa học máy tính là để nở hoa vào những ngày tới. Do đó, phạm vi nghiên cứu cho tất cả các kỹ thuật toán học và thuật toán kết hợp với ngôn ngữ lập trình phần mềm, phát triển phần mềm và triển khai đến