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从 0 到 1 搞懂生物信息学！生物信息学居然是这么玩的…

发布者：
汪奕君
分类：
留学新闻
2025-08-23
29
浏览

 

生物信息学（Bioinformatics），是生物学、计算机科学、数学和统计学交叉融合的学科。

 

它通过开发算法、软件工具，处理 DNA 序列、蛋白质结构等海量生物数据，揭秘生命现象的分子机制 。简单说，就是用计算机与信息科技，研究生物系统规律，开启生命科学数字化革命～

 

1. 医学领域

  • 疾病诊断与治疗：分析基因、蛋白质数据，找疾病生物标志物，助力早期诊断、分类和预后；用基因检测找遗传病、肿瘤基因突变，支撑精准医疗。
  • 药物研发：靠技术发现验证药物靶点，虚拟筛选、设计药物分子，还能用计算机辅助药物设计（CADD），模拟药物 - 靶点作用，筛出潜在分子。

 

2. 农业领域

  • 作物遗传改良：搞基因定位、分子标记辅助选择，加速育种，提升作物产量、品质和抗性，像隆平高科用它做杂交水稻基因挖掘。
  • 病虫害防治：分析害虫基因、致病机制，研发防治策略；研究害虫基因组，找特有机理，开发生物农药或防治法。

 

3. 生态环境领域

  • 生态系统监测：分析生物群落基因信息，监测生态系统结构功能变化，评估环境对生物多样性影响；用宏基因组学看土壤、水体微生物，反映生态健康。
  • 生物多样性保护：分析物种基因数据，了解遗传和进化关系，给保护和资源管理当依据；确定濒危物种遗传特征，定保护策略。

 

4. 工业领域

  • 生物能源开发：用技术改造产油微藻、纤维素降解菌，搞基因编辑，提升生物能源生产效率和产量；改微生物，高效产生物乙醇、柴油。
  • 工业微生物改造：分析改造工业微生物基因组，提升发酵性能、产物质量；改造酿酒酵母基因，提发酵效率和酒质。

不同阶段、不同院校课程有差异，这里给你举几个例子：

 

国内本科（以同济大学为例）

  • 基础理论：生物学、生物化学、遗传学等，打牢生物知识根基
  • 数据处理：数据结构与算法、Python 语言、数据库基础等，掌握数据处理硬实力
  • 选修拓展：生物统计学、机器学习算法、基因组学等，拓宽学科视野

 

海外硕士（以斯坦福大学为例）

  • 必修核心：生物医学信息学基础、计算分子生物学、机器学习等，聚焦前沿技术
  • 选修灵活：统计遗传学、个性化医疗、生物医学数据隐私等，适配多元研究方向

 

国内硕士（以上海交通大学为例）

  • 数理计算：计算机科学基础、数据挖掘技术，强化技术工具
  • 物化基础：物理化学、分子生物学，深化生物底层逻辑
  • 专业统计：生物序列分析、基因表达分析等，专攻生物信息应用

伴随基因测序、精准医疗、AI 制药发展，生物信息学人才需求暴增，就业领域超广：

 

主要就业企业 / 机构

  • 医药与生物技术：基因测序公司（华大基因等）、制药企业（恒瑞医药等）
  • 医疗健康：医院 / 医学检验所、健康管理公司
  • 科研高校：中科院、高校研究所、生物信息学实验室
  • IT 与 AI：云计算 / 大数据公司（阿里云等）、AI 医疗企业
  • 农业环保：农业生物技术公司、环境微生物研究机构
  • 政府监管：疾控中心、食品药品监管部门

 

汪奕君
汪奕君 北美研究生部前期顾问
擅长申请：
研究生
擅长方案：
出国留学规划，申请规划
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        汪奕君

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        生物信息学（Bioinformatics），是生物学、计算机科学、数学和统计学交叉融合的学科。

         

        它通过开发算法、软件工具，处理 DNA 序列、蛋白质结构等海量生物数据，揭秘生命现象的分子机制 。简单说，就是用计算机与信息科技，研究生物系统规律，开启生命科学数字化革命～

         

        1. 医学领域

        • 疾病诊断与治疗：分析基因、蛋白质数据，找疾病生物标志物，助力早期诊断、分类和预后；用基因检测找遗传病、肿瘤基因突变，支撑精准医疗。
        • 药物研发：靠技术发现验证药物靶点，虚拟筛选、设计药物分子，还能用计算机辅助药物设计（CADD），模拟药物 - 靶点作用，筛出潜在分子。

         

        2. 农业领域

        • 作物遗传改良：搞基因定位、分子标记辅助选择，加速育种，提升作物产量、品质和抗性，像隆平高科用它做杂交水稻基因挖掘。
        • 病虫害防治：分析害虫基因、致病机制，研发防治策略；研究害虫基因组，找特有机理，开发生物农药或防治法。

         

        3. 生态环境领域

        • 生态系统监测：分析生物群落基因信息，监测生态系统结构功能变化，评估环境对生物多样性影响；用宏基因组学看土壤、水体微生物，反映生态健康。
        • 生物多样性保护：分析物种基因数据，了解遗传和进化关系，给保护和资源管理当依据；确定濒危物种遗传特征，定保护策略。

         

        4. 工业领域

        • 生物能源开发：用技术改造产油微藻、纤维素降解菌，搞基因编辑，提升生物能源生产效率和产量；改微生物，高效产生物乙醇、柴油。
        • 工业微生物改造：分析改造工业微生物基因组，提升发酵性能、产物质量；改造酿酒酵母基因，提发酵效率和酒质。

        不同阶段、不同院校课程有差异，这里给你举几个例子：

         

        国内本科（以同济大学为例）

        • 基础理论：生物学、生物化学、遗传学等，打牢生物知识根基
        • 数据处理：数据结构与算法、Python 语言、数据库基础等，掌握数据处理硬实力
        • 选修拓展：生物统计学、机器学习算法、基因组学等，拓宽学科视野

         

        海外硕士（以斯坦福大学为例）

        • 必修核心：生物医学信息学基础、计算分子生物学、机器学习等，聚焦前沿技术
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        • 物化基础：物理化学、分子生物学，深化生物底层逻辑
        • 专业统计：生物序列分析、基因表达分析等，专攻生物信息应用

        伴随基因测序、精准医疗、AI 制药发展，生物信息学人才需求暴增，就业领域超广：

         

        主要就业企业 / 机构

        • 医药与生物技术：基因测序公司（华大基因等）、制药企业（恒瑞医药等）
        • 医疗健康：医院 / 医学检验所、健康管理公司
        • 科研高校：中科院、高校研究所、生物信息学实验室
        • IT 与 AI：云计算 / 大数据公司（阿里云等）、AI 医疗企业
        • 农业环保：农业生物技术公司、环境微生物研究机构
        • 政府监管：疾控中心、食品药品监管部门

         

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