如何通过算法识别生物信息，生物信息学中计算机和大数据各扮演什么样的角色？
生物信息学(Bioinformatics)利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是互联网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。主要的研究方向有：序列比对、基因识别、基因重组、蛋白质结构预测、基因表达、蛋白质反应的预测，以及建立进化模型。如今，生物信息学正扮演着越来越重要的角色，它也是信息时代带给生物医学的巨大推动力。”8月3日，在第十四届国际生物信息学论坛（IBW 2019）上，哈佛大学教授刘小乐表示，生物医药领域产生了海量的数据，如何通过生物信息学与计算科学弄懂这些数据，成为生命科学领域专家共同关注的话题之一。
此次论坛共邀请国内外20位顶尖学者围绕表观遗传学、基因组学、转录组学、蛋白质组学、系统生物学等前沿科学领域的最新研究进展、技术发展和临床应用进行了主题报告。
越来越多的科学研究表明，不同个体携带的DNA信息差异可能成为探索生命奥秘的关键密码。也正是基于基因组研究在人类医药学领域和农业生产领域的潜在应用价值，世界上众多科研机构和商业公司在组学技术上展开了激烈的角逐。
中国科学院生物物理研究所研究员、中国科学院院士陈润生首先介绍了非编码基因领域的一些最新研究进展。他表示，部分非编码基因可以翻译成小肽，这个过程并不是随机的，而是受调控的。研究发现，约46%的小肽像编码基因一样，以AUG作为起始密码子，而对于非AUG起始的小肽，目前正借助离体的翻译体系作进一步研究。此外，非编码RNA还存在“过度翻译”现象，比如circRNA可以环绕自身多圈，翻译成更长的肽段。
“非编码基因有潜力成为很好的肿瘤标志物或药物靶点，如lncTCF7和lncKdm2b等。”陈润生说，随着DNA计算机的发展，如何突破液相反应体系中结果提取的速度限制将成为关键问题。
目前，国内外已经有100余种序列比对软件被开发出来，哈佛大学医学院助理教授李恒表示，新一代短序列比对软件在达到≧150bp的基础上会进一步提升速度，这在大数据时代有着重要意义。与此同时，参考基因组也需要进一步完善，为基因组在科学研究和临床工作中的应用打下更为坚实的基础。
宾夕法尼亚大学病理系副教授王凯指出，基因组上重复序列的变异与一系列疾病相关，如亨廷顿舞蹈症等，但是传统的短读长基因测序技术难以实现准确的鉴定，而长读长测序平台能够更好地鉴定重复串联变异。重复序列鉴定工具RepeatHMM在算法层面做了一系列改进，避免传统方法鉴定重复次数的误差。目前，他的团队开发的LinkedSV，就可以精准鉴定包括倒位、缺失在内的各种结构变异。
可以说，不断积累的组学大数据正在帮助科学家们越来越多地揭示一系列复杂疾病发生发展的机制。“如果将基因组学、转录组学等数据和化学反应结合在一起考虑，还能够帮助我们提升对于肿瘤等疾病的认识。”美国佐治亚大学教授徐鹰说。
与此同时，组学大数据的积累与挖掘给相关产业带来全新机会点，但随之而来的问题即是如何高效地对数据进行分析和解读。那么，近年来新兴的生物云计算平台将如何更好地提供助力呢？
中软国际科技服务有限公司云服务工程师表示，生物信息行业全年业务存在波峰和波谷，当业务处于波谷时，本地服务器集群等系统可满足业务对IT资源的需求，但面对业务波峰时，本地资源受规模限制而无法及时满足需求，此时就可以利用公有云资源弹性扩展资源规模，以此缩短分析时长和提升解读效率。同时，华为云将容器技术应用于生物信息领域并发布了基因容器服务（GCS），为广大生物信息人员提供“更省、更快、更轻松”的云计算平台。
其中，GCS由三层架构组成：底层是Docker层，主要解决软件的安装和升级的问题；中间层是Kubernetes层，主要解决大规模集群中部署和运行Docker的问题；顶层是流程管理层，主要负责业务流程控制并提供精细粒度的监控运维管理能力。
采访中，记者了解到，华为最新推出业界最高性能的ARM-based处理器-鲲鹏920以及TaiShan服务器。其中，TaiShan服务器主要面向大数据、分布式存储以及ARM原生应用等场景，发挥出了ARM架构在多核、高能效等方面的优势，为企业用户构建高性能、低功耗的新计算平台奠定了基础。并且，该款服务器在实际应用过程中，相比传统的x86服务器有较明显的性价比提升。
据悉，本届大会由北京大学生物信息中心承办，北京大学数学科学学院/统计科学中心、北京大学分子医学研究所、北京大学医学部基础医学院、北京大学肿瘤医院生物信息中心、蛋白质与植物基因研究国家重点实验室、上海嘉因生物科技有限公司、中软国际科技服务有限公司协办。
动物植物微生物和病毒是不是都有着同一祖先？
目前的观点是地球上所有生物都是有一个共同祖先进化而来的，而非多次进化（虽然这个假设也很合理）。达尔文曾假设所有生物都有一个祖先，但因为那时DNA并不为人所知，所以他并没有证据支持这个观点。后来人们发现DNA是遗传物质，而且仅用DNA排列数据就能制作精准的系统进化树：
这些都支持共同祖先的假设。但是同科学领域的所有东西一样，我们有责任去挑战假设，用实验来检验。最近这个实验已经完成。实验建了不同的进化树模型，有同一祖先的，也有不同祖先的。实验用上了23种普遍存在的蛋白质的氨基酸序列，它们来自3种生命体（真核细胞，细菌和古生菌）中的12个分类群。通过计算不同进化树模型生成这23种氨基酸序列的不同概率，就可以算出究竟哪种模型更符合现实。最后实验得出的结论是，拥有共同祖先的概率是拥有不同祖先的10^2860倍！这个数字令人乍舌。
那么，具体来说，我们可以从哪些方面说明地球上的生物起源是相同的呢？如下：
一、生物的遗传物质是都是核酸
地球上目前存在的生物的遗传物质都是核酸，其中具有细胞结构的生物的遗传物质都是ＤＮＡ，只有极个别的病毒的遗传物质是ＲＮＡ。而这些RNA病毒也起源于DNA为遗传物质的生物，归根到底，地球上最原始的生物的遗传物质应该是ＤＮＡ。在千万年的进化过程中，生物的遗传物质在遗传的过程同时在朝不同方向变异。而不同的自然环境保留下了不同变异基因，才导致今天纷繁万象的自然界。
二、地球上生物遗传信息传递都遵循中心法则
DNA上遗传信息通过复制传到子细胞或子代生物体，并通过转录传到RNA，RNA上信息通过翻译指导蛋白质的合成。这些信息传递过程不管是在真核生物还是在原核生物都存在，如果生物不是具有共同起源，两类生物不会这么巧合都遵循中心法则。
三、地球上生物遗传信息传递过程都遵循碱基互补配对原则
在生物界通用的中心法则中，都遵循碱基互补配对，比如DNA复制时有A—T，G—C配对，在转录过程中，有A—T、A—U、G—C配对，在翻译过程中mRNA上密码子和tRNA反密码子存在A—U、G—C配对。
四、地球上生物都公用同一套遗传密码子
生物体内RNA指导蛋白质合成，都是mRNA上三个相邻碱基决定一个氨基酸，故而生物有64种密码子，而且不管是动物植物微生物，特定密码子对应编码的氨基酸都是相同的。终止密码子都是UAA，UAG，UGA。这也充分说明了地球上生物油共同起源。
五、生物体有共同起源的其他证据
地球上生物有共同起源在别的方面我们也能找到一些证据。比如地球上的具有生命系统的细胞都具有生物膜系统（比如细胞膜），而且不管是原核细胞还是真核细胞的生物膜都是以磷脂双分子层为基本骨架。
或者我们可以建立个非常粗陋的模型：假设有1万亿个生物个体，每经历一代有半数死亡、半数分裂为两个子代，那么，平均下来仅仅需要40代，所有个体就都是某个共同祖先的后代了。
所以结论是：目前来说地球所有的生物都有共同祖先！
信息与计算科学与生物专业谁更好？
信息与计算科学专业更好。从近几年来看，信息与计算科学的报考人数远比生物专业要更多，原因是人们随着时代的发展，对于信息的传播要求都是越来越高了，而且计算机走进人们的生活，给人们生活带来了很多的方便，所以说与人们生活息息相关。是很重要的，就业前景是比较广泛的。
生物转化率计算公式？
1.流入生态系统的能量 =植物固定的太阳能(W1);2.传递效率=这一营养级同化量(D1)/上一营养级同化量(W1)×100%;传递效率在10%-20%之间;
3.消费者摄入能量=消费者同化能量+粪便中能量;
4.一个营养级所同化的能量=呼吸消耗的能量+被下一营养级同化的能量+分解者利用的能量+未被利用的能量;(W1=A1+D1+C1+B1)
5.消费者同化能量=呼吸消耗+生长、发育和繁殖;
6.生长、发育和繁殖=分解者分解利用+下一营养级同化+未被利用。
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