생물 정보학
생물정보학은 특히 데이터 세트가 크고 복잡한 경우 생물학적 데이터를 이해하기 위한 방법과 소프트웨어 도구를 개발하는 학제 간 분야입니다. 생물정보학은 생물학, 화학, 물리학, 컴퓨터 과학, 정보 공학, 수학 및 통계를 결합하여 생물학적 데이터를 분석하고 해석하는 학제 간 과학 분야입니다. 생물정보학은 계산 및 통계 기법을 사용하여 생물학적 쿼리의 인실리코 분석에 사용되어 왔습니다.

생물정보학에는 방법론의 일부로 컴퓨터 프로그래밍을 사용하는 생물학적 연구와 특히 유전체학 분야에서 반복적으로 사용되는 특정 분석 '파이프라인'이 포함됩니다. 생물정보학의 일반적인 용도로는 후보 유전자 및 단일염기다형성(SNP)의 식별이 있습니다. 이러한 식별은 질병의 유전적 기초, 독특한 적응, 바람직한 특성(특히 농업 종의 경우) 또는 집단 간의 차이를 더 잘 이해하기 위한 목적으로 수행되는 경우가 많습니다. 생물정보학은 덜 공식적인 방법으로 핵산과 단백질 서열 내의 조직적 원리를 이해하려고 하는데, 이를 프로테오믹스라고 합니다.

이미지 및 신호 처리를 통해 대량의 원시 데이터에서 유용한 결과를 추출할 수 있습니다. 유전학 분야에서는 게놈과 관찰된 돌연변이의 서열을 분석하고 주석을 다는 데 도움을 줍니다. 생물학 문헌의 텍스트 마이닝과 생물학 및 유전자 온톨로지 개발에서 생물학적 데이터를 구성하고 쿼리하는 역할을 합니다. 또한 유전자 및 단백질 발현과 조절을 분석하는 데도 중요한 역할을 합니다. 생물정보학 도구는 유전자 및 게놈 데이터를 비교, 분석, 해석하는 데 도움이 되며, 보다 일반적으로 분자 생물학의 진화적 측면을 이해하는 데 도움이 됩니다. 보다 통합적인 수준에서는 시스템 생물학의 중요한 부분인 생물학적 경로와 네트워크를 분석하고 분류하는 데 도움이 됩니다. 구조 생물학에서는 DNA, RNA, 단백질은 물론 생체 분자 상호 작용의 시뮬레이션과 모델링을 지원합니다.
Bioinformatics
Bioinformatics is an interdisciplinary field that develops methods and software tools for understanding biological data, in particular when the data sets are large and complex. As an interdisciplinary field of science, bioinformatics combines biology, chemistry, physics, computer science, information engineering, mathematics and statistics to analyze and interpret the biological data. Bioinformatics has been used for in silico analyses of biological queries using computational and statistical techniques.

Bioinformatics includes biological studies that use computer programming as part of their methodology, as well as specific analysis "pipelines" that are repeatedly used, particularly in the field of genomics. Common uses of bioinformatics include the identification of candidates genes and single nucleotide polymorphisms (SNPs). Often, such identification is made with the aim to better understand the genetic basis of disease, unique adaptations, desirable properties (esp. in agricultural species), or differences between populations. In a less formal way, bioinformatics also tries to understand the organizational principles within nucleic acid and protein sequences, called proteomics.

Image and signal processing allow extraction of useful results from large amounts of raw data. In the field of genetics, it aids in sequencing and annotating genomes and their observed mutations. It plays a role in the text mining of biological literature and the development of biological and gene ontologies to organize and query biological data. It also plays a role in the analysis of gene and protein expression and regulation. Bioinformatics tools aid in comparing, analyzing and interpreting genetic and genomic data and more generally in the understanding of evolutionary aspects of molecular biology. At a more integrative level, it helps analyze and catalogue the biological pathways and networks that are an important part of systems biology. In structural biology, it aids in the simulation and modeling of DNA, RNA, proteins as well as biomolecular interactions.