机器学习技术在基因组数据分析中的应用具有巨大的潜力和重要意义。随着基因组学的发展和高通量测序技术的普及，我们面临着海量的基因组数据，这些数据包含了丰富而复杂的遗传信息。传统的基因组数据分析方法面临着诸多挑战，例如数据量庞大、信息密集度高、数据维度复杂等。而机器学习技术的发展为基因组数据的分析和解释提供了全新的思路和方法。
机器学习技术通过建立模型来挖掘基因组数据中的模式和规律。基因组数据往往具有高度的结构性和相关性，传统的统计分析方法可能无法全面有效地捕捉数据中的潜在规律。而机器学习算法通过学习数据的特征和样本间的关系，能够建立起更为复杂和准确的模型，从而更好地解释数据中的信息。
机器学习技术具有较强的预测能力，可以用于基因组数据的分类、预测和诊断。通过训练机器学习模型，可以实现对基因型与表型之间的关系进行建模和预测，例如基因对某种疾病的易感性、药物反应的差异等。这为个性化医学和精准医疗提供了重要的支持，有助于更好地理解基因与疾病之间的联系。
机器学习技术在基因组数据的特征选择和降维方面也发挥着重要作用。基因组数据通常具有高维度和冗余性，如何从中筛选出最具代表性和相关性的特征对于后续的分析和解释至关重要。机器学习算法可以通过特征选择和降维的方法，帮助去除噪声和冗余信息，提取出对分析任务最为关键的特征，从而提高数据的解释性和预测性。
机器学习技术还可以应用于基因组数据的聚类分析和模式识别。基因组数据中蕴含着大量的信息和结构，通过聚类和模式识别可以将数据进行分类和归纳，发现其中隐藏的规律和结构。这有助于识别不同的基因型、基因表达模式等，并为进一步的基因功能研究和生物信息学分析提供重要线索。
机器学习技术在基因组数据分析中的应用探索是一个充满挑战和机遇的领域。随着技术的不断进步和方法的不断创新，我们有望更好地理解和利用基因组数据中蕴含的信息，推动生物医学研究和临床实践的发展。未来，基于机器学习的基因组数据分析方法将成为基因组学研究的重要工具之一，为人类健康和疾病治疗带来更多突破性的进展。
NGS新技术分享：单机一小时完成WGS全基因组数据分析
近日，Sentieon Inc.与MGI合作正式推出高通量测序数据分析一体机Zieon。双方团队详细讨论并测试了华大智造MegaBOLT和Sentieon软件模块的性能，采用合适的模块组合推出了Zieon数据分析一体机。数据显示，Zieon在准确率提升的同时可加速46倍左右。
Zieon是一套高性能的重测序分析系统，整合了华大智造MegaBOLT以及Sentieon软件这两套加速方案。该方案包含胚系突变（Germline）与体细胞突变（Somatic）的全基因组（WGS）、全外显子组（WES）及Panel靶向测序数据分析，完成从测序序列文件输入至变异检测结果输出的计算以及各项QC流程。通过硬件加速卡，软件优化模块及多任务调度系统进行计算加速，与开源常规流程相比， Zieon在准确率提升的同时可加速46倍左右 。
当前包括CPU、GPU以及FPGA在内，有多种计算构架被应用在了高通量测序数据分析的流程中，这些不同架构硬件对流程中不同类型的处理模块也是效率各异。例如，FPGA硬件内部采用多流水线计算结构，在“比对”等逻辑步骤简单但是并发数据较大的步骤上效率较高，而CPU硬件则对变异检测等需要大量逻辑判断的步骤更为合适。
效率上的差异也是本次合作的主要技术思路，将上游比对工作交给FPGA硬件完成，下游工作交给CPU处理，同时开发一个任务调度系统以平衡不同硬件之间的任务负载。在本次合作中，双方团队详细讨论并测试了MegaBOLT和Sentieon模块的性能，采用合适的模块组合推出了适合于胚系变异以及肿瘤变异的分析流程供用户使用。同时，该方案在核心处理流程以外，提供了完善的质控数据以及基于互动页面的分析报告。
Zieon基因数据分析一体机，为生信分析一线工作者，提供了 从测序数据到突变报告的一站式分析服务 ，使得不同领域的用户可以轻松上手，在大大提升计算效率的同时，让使用者快速上手，最短时间投入到科研诊断环境中。
以胚系变异检测流程为例，研究团队采用MegaBOLT-Scheduler连续投递30x全基因组下机数据，使用Zieon工作站硬件环境，分别统计开源GATK方案、MegaBOLT方案、Sentieon方案以及Zieon方案的用时，以每24小时的处理通量来展示。
Zieon工作站单日处理通量高达2.5T ，基本可以匹配T7的测序通量，配合MGI任务调度系统，达到当日下机，当日分析，当日完成的目的。Zieon还提供机架式部署以针对更高通量的分析需求，比工作站的通量提升3倍以上。
Zieon的胚系变异流程整合了Sentieon DNAscope模块，以及专门适配DNBseq数据的机器学习模型，在分析准确度上远超开源GATK流程，SNP的准确度超过99.9%，Indel超过99.5%。通过下图PCR-free 30x的全基因组测试数据可以看出，这套基于机器学习原理的分析流程可以更好的识别DNBseq测序数据的特定错误范式，将测序错误与真实的突变精准的区分开来。
基因检测技术(探索个人基因组的奥秘)
基因检测技术是一种通过分析个体DNA序列来探索个人基因组的奥秘的技术。DNA是构成人类基因的分子，它包含了人类遗传信息的所有信息。基因检测技术可以帮助人们了解自己的基因组，包括基因的数量、位置、功能以及与健康相关的变异。这些信息可以帮助人们预测患病风险、制定个性化的健康计划和调整生活方式。
基因检测技术的操作步骤
基因检测技术的操作步骤大致分为以下几个步骤：
1.采集样本
基因检测技术需要采集个人DNA样本，一般采用口腔拭子、血液或唾液等方式采集。采集样本后，需要将其送到实验室进行分析。
2.提取DNA
在实验室中，需要将采集到的样本中的DNA提取出来。这个过程需要使用化学试剂和设备进行分离和纯化。
3.建立DNA文库
提取出的DNA需要进行文库建立，这个过程就是将DNA片段插入到载体中，形成DNA文库，以便后续的分析。
4.测序
建立好DNA文库后，需要进行DNA测序。DNA测序是将DNA分子中的碱基序列确定下来的过程。目前常用的测序技术包括Sanger测序和高通量测序等。
5.数据分析
测序完成后，需要对数据进行分析。这个过程需要使用计算机程序和算法，将测序数据转化为可读的基因信息。分析得到的数据可以帮助人们了解自己的基因组信息。
基因检测技术的应用
基因检测技术可以帮助人们了解自己的基因组信息，包括基因的数量、位置、功能以及与健康相关的变异。这些信息可以帮助人们预测患病风险、制定个性化的健康计划和调整生活方式。基因检测技术的应用包括以下几个方面：
1.健康管理
基因检测技术可以帮助人们了解自己的基因组信息，包括基因的数量、位置、功能以及与健康相关的变异。这些信息可以帮助人们预测患病风险、制定个性化的健康计划和调整生活方式，从而更好地管理自己的健康。
2.遗传疾病筛查
基因检测技术可以帮助人们了解自己的基因组信息，包括基因的数量、位置、功能以及与健康相关的变异。这些信息可以帮助人们预测遗传疾病的风险，从而进行筛查和预防。
3.个性化药物治疗
基因检测技术可以帮助人们了解自己的基因组信息，包括基因的数量、位置、功能以及与健康相关的变异。这些信息可以帮助医生制定个性化的药物治疗方案，提高治疗效果和减少不良反应。
机器学习在生物学领域如何应用？
对癌症做subtyping背景：cancer is a set of heteorogeneous diseases. 临床上把癌症分成各个亚型（subtyping）是为了达到更好的治疗效果，提高病人的生存几率（一般看五年存活率）。
在人们没有完整的观察过cancer genomics之前，没人知道原来各个patient tumor之间的差别如此大。
考虑到分子是表型的基础，人们便考虑把在差别如此大的各个肿瘤划分出一些类型，使得类型内的tumor相似性高而类型之间的相似性低。
这样做的好处很多，最直接的就是对那些临床分型没啥用的肿瘤给予治疗支持。
机器学习的主要应用：我主要看过的文章是TCGA对各个肿瘤的分子数据分析，共性便是利用分子数据做subtyping。
机器学习的非监督学习在这里起到巨大作用。
一般来说，会按照某一种数据类型比如基因表达数据来做subtyping，也有一些是会将不同数据类型比如表达、甲基化、拷贝数变异等整合起来再做subtyping。
因此这里还涉及到how to combine heteorogeneous highlight=true>生物信息学研究机构GDAC正在抓紧准备发表剩下的文章。
TCGA推动了人们对cancer genomics认识的大幅度提高，并且继续引领这方面的研究：他们在考虑如何大规模的将分子数据真正应用到临床上！这将是一次颠覆传统临床医疗的行动，主要在于规模之大、预期目标实现的日子很近。
从此，癌症的临床医疗将不会是一门玄学，将在分子数据的指导下完成治疗。
期待癌症病人将会大大收益。
在大数据分析中,机器学习通常用于什么目的
在大数据分析中，机器学习通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究，机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
机器学习的应用
数据分析与挖掘技术是机器学习算法和数据存取技术的结合，用机器学习提供的统计分析、知识发现等手段分析海量数据，同时利用数据存取机制实现数据的高效读写。机器学习在数据分析与挖掘领域中拥有无可取代的地位，2012年Hadoop进军机器学习领域是一个很好的例子。
模式识别起源于工程领域，而机器学习起源于计算机科学，这两个不同学科的结合带来了模式识别领域的调整和发展。模式识别研究主要集中在两个方面，一方面是研究生物体是如何感知对象的，属于认识科学的范畴。另一方面是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法，这些是机器学习的长项，也是机器学习研究的内容之一。
前沿综述 | 利用机器学习进行多组学数据分析
随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源（如遗传学、蛋白质组学和代谢组学）的数据可以通过基于机器学习（Machine Learning，ML）的预测算法进行整合，以揭示系统生物学的复杂工作。
ML提供了整合和分析各种组学数据的新技术，从而发现新的生物标记物。
来自英国的研究人员在《 Biotechnology Advances 》发表综述文章， 探讨了多组学的数据整合机器学习方法及其应用（被用来深入了解正常生理功能和疾病存在时的生物系统），为计划在多组学研究中使用ML方法的跨学科专业人士提供见解和建议。
此篇综述关注ML中的两种主要学习策略，即有监督和无监督，这两种策略通常在多组学整合的背景下使用。
基于串联的整合方法考虑使用联合数据矩阵来开发模型，该联合数据矩阵是通过组合多组学数据集形成的。
如上图基于串联的整合方法的一般流程为：阶段1包括来自单独组学（例如基因组学、蛋白质组学和代谢组学）的原始数据以及相应的表型信息。
通常基于串联的整合不需要任何预处理，因此没有阶段2。
在第3阶段，将来自各个组学的数据连接起来，形成多组学数据的单个大型矩阵。
最后，在第4阶段，联合矩阵用于监督或非监督分析。
使用基于串联的方法的主要优点是，一旦完成所有单个组学的串联，就可以简单地使用ML分析连续或分类数据。
这些方法平等地使用所有连接的特征，并且可以为给定表型选择最具辨别力的特征。
不同的基于串联的监督学习方法已被用于表型预测。
串联的多组学数据（以联合矩阵的形式）作为不同经典ML方法的输入，如DT（decision tree）、NB（naive Bayes）、ANN（artificial neural networks）、SVM（support vector machine）、KNN（k-nearest neighbors）、RF（random forest）和k-Star。
例如，多组学特征（包括基因表达、拷贝数变异和突变）的联合矩阵与经典RF和SVM一起用于预测抗癌药物反应。
同样，多变量的LASSO模型也被研究过。
此外，Boosted trees和SVR（support vector regression）也被用于寻找血糖健康的纵向预测因素。
除了经典的ML算法外，深度神经网络也被广泛用于分析串联的多组分数据。
各种基于串联的无监督方法已用于聚类和关联分析。
近年来基于矩阵分解的方法已经发展起来，联合NMF（non-negative matrix factorisation）被提出来整合具有非负值的多组学数据。
iCluster框架使用了类似于NMF的原理，但允许集成具有负值的数据集。
iCluster+框架提供了对iCluster框架的重大改进，iCluster+ 框架可以以发现模式并结合一系列具有二元、分类和连续值的组学，并通过结合来自结肠直肠癌数据集的基因组数据得到证明。
NMF的另一个适应性被评估为JIVE（Joint and Individual Variation Explained），它捕获了集成数据类型之间的联合变化和每种数据类型的结构变化以及残余噪声。
MoCluster使用多区块多变量分析来突出不同输入组学数据的模式，然后找到其中的联合聚类。
MoCluster通过整合蛋白质组学和转录组学数据进行验证，与Cluster和iCluster+相比，MoCluster显示出明显更高的聚类精度和更低的计算成本。
LRAcluster被开发用于整合高维多组学数据。
此外，还有最近提出的iClusterBayes，一种完全贝叶斯潜变量模型。
它克服了iCluster+在统计推断和计算速度方面的局限性。
基于模型的整合方法为不同的组学数据创建多个中间模型，然后从各种中间模型构建最终模型。
如上图基于模型的整合方法的一般流程为：第1阶段建立单独组的原始数据以及相应的表型信息。
在第2阶段，为每个组学开发单独的模型，这些模型随后在第3阶段集成到联合模型中。
在第4阶段中，对关节模型进行分析。
基于模型的集成方法的主要优点是，它们可以用于合并基于不同组学类型的模型，其中每个模型是从具有相同疾病信息的不同患者组开发的。
基于模型的监督学习方法包括用于开发模型的各种框架， 如多数投票算法（majority-based voting）、分层分类器（hierarchical classifiers）、基于集成的方法如XGBoost 和KNN。
基于模型的监督学习也采用了深度学习方法，例如MOLI、DFNForest框架、Chaudhary等。
ATHENA（Analysis Tool for Heritable and Environmental Network Associations）被开发用于分析多组学数据，其使用grammatical evolution neural networks以及Biofilter和Random Jungl来研究不同的分类和定量变量，并开发预测模型。
最近，还开发了用于泛癌分析的MOSAE。
目前已经实现了各种 基于模型的无监督学习方法。
PSDF (Patient-Specific Data Fusion)是一种非参数贝叶斯模型，通过结合基因表达和拷贝数变异数据对预测癌症亚型进行聚类。
类似地，CONEXIC还使用BN整合肿瘤样本的基因表达和拷贝数变化，以识别驱动突变。
另一方面，诸如 FCA（(Formal Concept Analysis）共识聚类、MDI（Multiple Dataset Integration）、PINS（Perturbation clustering for data integration and disease subtyping）、PINS+ 和 BCC（Bayesian consensus clustering）等聚类方法更加灵活，允许后期的聚类整合。
不同的基于网络的方法也可用于关联分析，例如Lemon Tree和SNF(Similarity Network Fusion)等。
基于转换的整合方法首先将每个组学数据集转换为图形或核矩阵，然后在构建模型之前将所有数据集合并为一个。
如上图基于转换的整合方法的一般流程为：第1阶段建立单独组的原始数据以及相应的表型信息。
在第2阶段，为每个组学开发单独的转换（以图形或内核关系的形式），这些转换随后在第3阶段集成到联合转换中。
最后，在第4阶段对其进行分析。
基于转换的整合方法的主要优点是，如果唯一信息（例如患者 ID）可用，它们可用于组合广泛的组学研究。
之前提出的基于转换的监督学习方法大多数是基于内核和基于图的算法， 其中基于内核的算法有SDP-SVM (Semi-Definite Programming SVM)、FSMKL (Multiple Kernel Learning with Feature Selection)、RVM (Relevance Vector Machine)和Ada-boost RVM等。
此外，fMKL-DR (fast multiple kernel learning for dimensionality reduction)已与SVM一起用于基因表达、miRNA表达和DNA甲基化数据。
基于图的算法有SSL(semi-supervised learning )、graph sharpening、composite network和BN等。
总体而言，从文献中可以明显看出，基于内核的算法比基于图的方法具有更好的性能。
最近，引入了MORONET(Multi-Omics gRaph cOnvolutional NETworks) ，它利用组学特征和患者之间的关联使用图卷积网络来获得更好的分类结果。
基于转换的无监督方法， 例如rMKL LPP(regularised multiple kernel learning for Locality Preserving Projections)被用于聚类分析。
类似地，PAMOGK也是利用图核、SmSPK(smoothed shortest path graph kernel)将多组学数据与通路整合起来。
Meta-SVM (Meta-analytic SVM)整合了多种组学数据，能够检测与乳腺癌和特发性肺纤维化等疾病相关的一致基因。
最近，NEMO(NEighborhood based Multi-Omics clustering)被引入，使用基于患者间相似性矩阵的距离度量来单独评估输入组学数据集。
然后将这些组学矩阵组合成一个矩阵，使用基于光谱的聚类进行分析。
高通量组学的可用性提供了一个独特的机会来探索不同组学和表型目标之间的复杂关系。
研究团队总结了已发表的基于表型目标的不同多组学研究，发现大多数多组学研究集中于不同形式的癌症。
特别是与乳腺癌和卵巢癌相关的多组学研究突出了科学界在这些领域的研究重点。
许多组学内部研究已经成功地探索了基因表达和DNA甲基化的整合。
LASSO的方法已分别应用于急性髓系白血病和乳腺癌，也被用于癌症预后。
同样，分别使用Neural Fuzzy Network对结直肠癌、SVM对胰腺癌和RF对心脏组织老化和卵巢癌进行mRNA–miRNA整合研究。
SVM还通过整合不同的转录组学（即mRNA、miRNA和IncRNA），用于口腔鳞状细胞癌的研究。
代谢组学和蛋白质组学已使用RF进行整合，用于分析前列腺癌和甲状腺功能。
同样，代谢组学与mRNA相结合，用于研究溃疡性结肠炎和癌症存活率。
另一方面，糖组学和表观基因组学仅在多组学环境中出现过一次（连同mRNA和代谢组学），相关研究使用RF的图形变体研究与年龄相关的合并症。
最近，代谢组学和蛋白质组学也与脂质组学相结合，使用PLS-DA和Extra Trees来评估COVID-19患者。
在植物（马铃薯）和动物（如犬心脏病）中也成功地进行了多组学研究。
总的来说，最近不同的多组学研究强调了整合方法在理解不同疾病的复杂性和从大量生成的多组学数据中发现潜在异常方面的优势。
*文献原文中表8汇总了已发表的基于表型目标的不同多组学研究，可通过文献原文获取详细信息。
为了便于方法选择过程，研究人员提出了推荐流程图，显示了为给定场景选择适当方法（或方法系列）所需的各种决策步骤。
例如，要选择一种方法来整合两个组学进行无监督学习，如果两个组学是基因表达和CNV，则可以选择基于模型的方法，如“PSDF或Lemon-Tree”，否则可以使用“MDI或SNF”。
类似地，“NEMO”可用于数据集部分重叠的场景，并且需要转换方法。
因此，它可以用于生物医学分析，包括诊断、预后和生物标志物识别，将其作为有监督或无监督的学习问题。
首发公号：国家基因库大数据平台参考文献Reel P S, Reel S, Pearson E, et al. Using machine learning approaches for multi-omics data analysis: A review[J]. Biotechnology Advances, 2021: .
计算机网络技术在生物信息学中有何应用
生物学信息，因此计算机科学为生物信息学的研究和应用提供了非常好的支撑。
1.序列比对序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。
研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。
序列比对是生物信息学的基础，非常重要。
序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。
在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。
比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。
为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。
多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。
2.数据库搜索随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。
这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。
数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。
分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。
但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。
3.基因组序列分析基因组学研究的首要目标是获得人的整套遗传密码，要得到人的全部遗传密码就要把人的基因组打碎，测完每个小的序列后再把它们重新拼接起来。
所以目前生物信息学的大量工作是针对基因组DNA序列的，建立快速而又准确的DNA序列分析方法对研究基因的结构和功能有非常重要的意义。
对于基因组序列，人们比较关心的是从序列中找到基因及其表达调控信息，比如对于未知基因，我们就可以通过把它与已知的基因序列进行比较，从而了解该基因相关的生理功能或者提供疾病发病机理的信息，从而为研发新药或对疾病的治疗提供一定的依据，使我们更全面地了解基因的结构，认识基因的功能。
因此，如何让计算机有效地管理和运行海量的数据也是一个重要问题。
4.蛋白质结构预测蛋白质是组成生物体的基本物质，几乎一切生命活动都要通过蛋白质的结构与功能体现出来，因此分析处理蛋白质数据也是相当重要的，蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，因此根据蛋白质序列预测蛋白质结构是很重要的问题，这就需要分析大量的数据，从中找出蛋白质序列和结构之间存在的关系与规律。
蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测，在二级结构预测方面主要有以下几种不同的方法：①基于统计信息；②基于物理化学性质；③基于序列模式；④基于多层神经网络；⑤基于图论；⑥基于多元统计；⑦基于机器学习的专家规则；⑧最邻近算法。
目前大多数二级结构预测的算法都是由序列比对算法BLAST、FASTA、CLUSTALW产生的经过比对的序列进行二级结构预测。
虽然二级结构的预测方法其准确率已经可以达到80%以上，但二级结构预测的准确性还有待提高。
在实际进行蛋白质二级结构预测时，往往会把结构实验结果、序列比对结果、蛋白质结构预测结果，还有各种预测方法结合起来，比较常用的是同时使用多个软件进行预测，把各个软件预测结果分析后得出比较接近实际的蛋白质二级结构。
将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合分析方法。
蛋白质二级结构指蛋白质多肽链本身的折叠和盘绕的方式。
二级结构主要有α-螺旋、β-折叠、β-转角等几种形式，它们是构成蛋白质高级结构的基本要素，常见的二级结构有α-螺旋和β-折叠。
三级结构是在二级结构的基础上进一步盘绕，折叠形成的。
研究蛋白质空间结构的目标是为了了解蛋白质与三维结构的关系，预测蛋白质的二级结构预测只是预测蛋白质三维形状的第一步，蛋白质折叠问题是非常复杂的，这就导致了蛋白质的空间结构预测的复杂性。
蛋白质三维结构预测方法有：同源模型化方法、线索化方法和从头预测的方法但是无论用哪一种方法，结果都是预测，采用不同的算法，可能产生不同的结果，因此还需要研究新的理论计算方法来预测蛋白质的三维结构。
图4.1 蛋白质结构目前，已知蛋白质序列数据库中的数据量远远超过结构数据库中的数据量，并且这种差距会随着DNA序列分析技术和基因识别方法的进步越来越大，人们希望产生蛋白质结构的进度能够跟上产生蛋白质序列的速度，这就需要对蛋白质结构预测发展新的理论分析方法，目前还没有一个算法能够很好地预测出一个蛋白的三维结构形状，蛋白质的结构预测被认为是当代计算机科学要解决的最重要的问题之一，因此蛋白质结构预测的算法在分子生物学中显得尤为重要。
5.结束语现如今计算机的发展已渗透到各个领域，生物学中的大量实验数据的处理和理论分析也需要有相应的计算机程序来完成，因此随着现代科技的发展，生物技术与计算机信息技术的融合已成为大势所趋。
生物学研究过程中产生的海量数据需要强有力的数据处理分析工具，这样计算机科学技术就成为了生物科学家的必然选择，虽然人们已经利用计算机技术解决了很多生物学上的难题，但是如何利用计算机更好地处理生物学中的数据仍是一个长期而又复杂的课题。
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