生物信息学综述论文

生物信息学综述论文

生物信息学的综述的范围可是真的有点大，你确定没有明确的侧重点吗？现在简单说说生物信息学的研究范围，希望能帮到你，最好能给个侧重点详细说。生物信息学的定义分好几种，可以分开讲研究方向：序列比对、比对预测、分子进化、基因注释、药物设计、建模仿真、蛋白质和RNA结构预测、功能预测、生物图像、引物分析、基因表达谱分析、代谢网络分析、基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等研究方法： 数据库的建立、 生物学数据的检索、 生物学数据的处理、 生物学数据的利用、计算生物学、统计学方法、机器学习方法、优化算法等还有生物信息学的应用、现状、发展等生物信息学的范围太大了，所以如果不是写书 的话，最好不要写这么大的题目。

我们都知道在科研论文中有两大类：一类是研究型论文；另一类是综述型论文。其中，前者主要是以研究为主的行文思路，根据研究发现的不同发表在不同级别的杂志上；而后者多是本身没有新的研究发现，主要是对前人的研究结果进行评价综述。然而，这两种分类都是针对以实验为主论文分类，那么这两年生信为主的文章发文量逐年增加，是否也有这样的分类呢？ Immugent今天就来解读特别的一类生信文章，姑且把它称为“生信综述”吧，因为我人微言轻，并不会我把它叫什么，以后都是这种叫法，就不绞尽脑汁想这个名字了。 这类“生信综述”文章已经有很多年的发展史了，主要都是围绕对各种火爆一时(引领科研)的重大技术来展开，比如近些年火热的单细胞测序技术。那么今天我就来以单细胞测序为主题，来解读一下如何利用此类思路发表高分文章，注意全都是一分钱没花的那种！ 我先讲的第一篇是2021年发表在J Am Soc Nephrol（IF:）的篇名为“How to Get Started with Single Cell RNA Sequencing Data Analysis”的文章。好吧，看了一下日历，今年已经2022年了，就不吐槽这个文章时效性的问题了。但全文真的很简单，就是介绍了一下单细胞测序数据分析的基本流程。 来看看它的摘要：在过去的5年里，单细胞方法已经能够在一个实验中监测数千个单个细胞的基因和蛋白质表达、遗传和表观遗传变化。随着测量方法的改进以及反应和测序成本的降低，这些数据集的大小正在迅速增加。关键的瓶颈仍然是对单细胞实验产生的丰富信息的分析。在这篇综述中，我们对分析管道进行了一个简化的概述，因为它们通常在该领域中使用。我们的目标是使研究人员开始单细胞分析，以获得挑战和最常用的分析工具的概述。此外，我们希望能够帮助其他人了解单细胞数据集的典型读数在已发表的文献中是如何呈现的。好吧，确实是一篇综述！ 全文虽然有7副图，但大多都是那种最基础的绘图，想必大家都会。但是这里Immugent想说的是这篇文章虽然是综述类，但其实比真正的综述好写多了。类比这篇文章，等到下一次再出现类似于单细胞测序这种现象级技术，是不是有的小伙伴也整一篇类似的呢！ 接下来要讲的第二篇是2020年发表在Comput Struct Biotechnol J （IF:）的篇名为“Benchmarking algorithms for pathway activity transformation of single-cell RNA-seq data”的文章。这类文章就比上一类有些技术含量了，起码像综述的感觉了！ 就像这篇是总结了对单细胞数据进行通路评分的各种算法，并使用已经发表的数据对各类算法的优缺点进行了比较，并在最后给出了自己的见解。嗯，怎么说呢！还是比一般的综述好写一点，比纯算法开发类文章好开发一些。那么如果这类算法在不久的将来出现了更多，那么是不是就科研考虑写一个更新版的呢？ 接下来要讲的第三篇是2021年发表在Genome Biol（IF:）的篇名为“Over 1000 tools reveal trends in the singlecell RNA-seq analysis landscape”的文章。这个文章作为汇总类综述，真的不是吹的了，一篇文章总结了1000+种分析单细胞数据的工具，我对这个作者也是膜拜之至。 并且作者还开发了一个网站： ，并这个网站收录的工具还会一直更新，这真是圈内的劳模啊。 这类文章虽然需要耗费一些时间，但思路还是很简洁的，但是主要是得掌握住时效性，而且最好是自己研究的领域，那样能提出自己的一些思考，就能给文章增色不少。 第四篇是2020年，同样发表在Genome Biol（IF:）的篇名为“A benchmark of batch-effect correction methods for single-cell RNA sequencing data”的文章。作者对当时存在的14种对不同来源的单细胞数据进行去批次处理的算法进行比较，深入揭示它们之间的优缺点和功能表现。 全文的图做的都是很精美的，而且从数据处理的效果来看，这应该是一个大型生信实验室的作品。建议大家有时间都读一下这篇文章，将会有助于以后在处理不同来源的单细胞数据时选择最合适的算法。 放在最后一篇的文章当然是压轴出场了，那就是在2019年发表在Nat Biotechnol（IF:）杂志上，篇名为“A comparison of single-cell trajectory inference methods”的文章。对来自数千个单细胞的全基因组组学数据进行轨迹分析，目前已有很多算法来推断这些细胞沿着发展轨迹的分布。基于这些结果，作者开发了一套指导方针，以帮助用户为他们的数据集选择最佳的方法。 事实上，虽然到目前已经开发了70多种推断单细胞轨迹的工具，但比较它们的性能是具有挑战性的，因为它们需要的输入和产生的输出模型差异很大。在这篇文章中，作者在110个真实数据集和229个合成数据集上对其中的45种方法进行了基准测试，以了解细胞排序、拓扑结构、可伸缩性和可用性。结果表明了现有的一些工具之间的互补性，方法的选择应该主要取决于数据集的维度和轨迹拓扑。 最后，作者还免费提供了多种单细胞数据轨迹分析的评估网站( )，这将有助于开发更多轨迹分析的工具，用于探索日益庞大和复杂的单细胞数据集。对于这篇文章，我不做过多评述，只想着大家有时间都要去读一下，其中无论是对数据的处理还是对结果的讨论上都是前面文章无法媲美的,是难得的优质文章。 如今科技发展日新月异，在21世纪做出有价值的科研成果往往缺的不是技术，而是对热点的灵敏嗅觉以及对时局的掌控。张泽民，汤富酬，郭国骥老师均是凭借单细胞测序技术跻身世界一流领域的科学家，就是因为他们把控住了时局。 同样的，上述几类“生信综述”的着力点均是当时迫切需要解决的单细胞测序技术热点问题，才得以不花费半毛钱发表一系列高分文章。而且，因为是热点科学问题，这些文章截止到目前的引用率都很高，后面肯定还会持续升高。如果说单细胞测序是一个制高点，倒不如说是起点，因为此类技术在未来还会有很多，希望本篇推文能给大家带来一些思考，欢迎有推荐类似生信文章的小伙伴通过后台与我们联系。

生物信息学期刊

。bib期刊影响因子，BIB是生物信息学领域顶级期刊之一,最新影响因子,为中国石油大学(华东)T0期刊。 用于治疗复杂疾病的多药组合正逐渐成为一种重要的治疗方法。

生物信息学领域的专门期刊:Bioinformatics是作为生物信息学最重要的专门期刊了。另外还有Briefings in Bioinformatics，这个杂志每年的发稿量少，最近几年IF波动很大，第一年24+，后来到9+次一点的杂志，如BMC Bioinformatics，也是生物信息学的专刊。对于计算向的生物信息学，PLOS Computational Biology是一个很好的期刊。除此之外，Nature Method，也会有生物信息学相关的方法发表。

一直以来都不是。

ijb的意思是生物信息学的国际性专业期刊。

ijb是International Journal of Bioinformatics的英文缩写，意思是生物信息学的国际性专业期刊。生物信息学的国际性专业期刊主要刊载生物信息及相关领域的研究进展、综述、研究论文、研究简报、技术与方法、专题评论等学术文章。

生物信息学的国际性专业期刊登载的研究论文应是没有在国内外公开出版的刊物上发表过的原始研究工作报告；及时反映生物信息领域的发展热点和最新进展；本刊还刊登有关生物信息技术国内外研究开发动态、简讯、产业政策与产业发展动态、学术活动与展会通知、书评、短评、启事等文章。

生物信息学简介：

生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。

以上内容参考 百度百科-生物信息学

物联网信息安全论文综述主题

各种广告哈哈。。。。找你们还不如去知网下啊？密码学，网络攻防，信息管理都可以写，题目得找导师要，难道你们导师要你自个人想题目？太扯了吧

物联网是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。下面我给大家带来2021好写的物联网专业论文题目写作参考，希望能帮助到大家!

物联网论文题目

1、 基于嵌入式PC和物联网的无人驾驶 拖拉机 研究

2、 太阳能农机发动机监测系统设计—基于智慧农业物联网信息采集

3、 基于物联网的农业生产监控系统设计

4、 基于农业物联网的智能温室系统架构与实现

5、 基于物联网的水田无线监控系统设计

6、 基于物联网植物工厂监控系统的设计

7、 基于物联网的精准农业玉米长势监测分析系统研究

8、 基于物联网的葡萄园信息获取与智能灌溉系统设计

9、 基于物联网技术的智慧长输管道

10、 矿山物联网云计算与平台技术

11、 基于物联网的智能衣柜系统

12、 基于MQTT的物联网系统文件传输 方法 的实现

13、 基于物联网技术的能源互联网数据支撑平台

14、 农业物联网技术研究进展与发展趋势分析

15、 高校智慧教室物联网系统设计与实现

16、 运营商窄带物联网部署实现探讨

17、 基于物联网思维的商业银行管理重构的战略思想

18、 面向矿山安全物联网的光纤传感器

19、 基于物联网的水质监测系统的设计与实现

20、 工业物联网环境下隐式人机交互消息传播方法

21、 基于物联网技术的智慧农业监控系统设计

22、 疫苗冷链物流风险管理中物联网技术的应用

23、 基于物联网远程血压监测结合APP管理对高血压患者的影响

24、 公安物联网技术在社会治安防控中的应用

25、 物联网中增强安全的RFID认证协议

26、 农业物联网技术供需双方决策行为分析——演化博弈模型及其仿真

27、 物联网环境下数据转发模型研究

28、 基于云计算的物联网数据网关的建设研究

29、 基于Citespace的技术机会发现研究——以物联网技术发展为例

30、 利用物联网技术探索智慧物流新未来——访神州数码集团智能互联本部物联网事业部总经理闫军

31、 物联网虚拟仿真实验教学中心平台建设

32、 物联网智能家居的远程视频监控系统设计

33、 是德科技中标福州物联网开放实验室窄带物联网低功耗测试系统以及射频一致性测试系统

34、 基于物联网的智慧家庭健康医疗系统

35、 农业物联网技术研究进展与发展趋势分析

36、 新工科背景下物联网专业学生创新实践能力培养

37、 新工科语境下物联网专业课程设置研究

38、 铁塔公司基于LoRa物联网的共享单车方案研究

39、 面向大数据的突发事件物联网情报采集

40、 区块链技术增强物联网安全应用前景分析

41、 物联网工程专业实验室建设方案研究

42、 大数据时代基于物联网和云计算的地震信息化研究

43、 矿山物联网 网络技术 发展趋势与关键技术

44、 基于物联网与GPRS技术对武汉市内涝监测预警系统的优化设计

45、 基于物联网的医院病房智能监护系统设计与实现

46、 基于电力物联网边缘计算实现脱网应急通信的方法

47、 物联网商业方法的专利保护探析

48、 物联网分享还是人工智能垄断:马克思主义视野中的数字资本主义

49、 基于MQTT协议的物联网电梯监控系统设计

50、 基于时间自动机的物联网网关安全系统的建模及验证

物联网 毕业 论文题目参考

1、基于物联网的火电机组远程诊断服务实践

2、语义物联网中一种多领域信息互操作方法

3、矿山物联网服务承载平台与矿山购买服务

4、物联网环境下的锰矿开采过程监测软件设计

5、基于物联网的馆藏系统实现

6、地方转型本科高校物联网专业人才培养方案研究

7、基于物联网的智能家居环境监控系统的设计与分析

8、智能建筑中物联网技术的应用剖析

9、关于物联网关键技术及应用的探讨

10、蓝牙传输发现服务助力实现协作型物联网

11、无线传感器网络与物联网的应用研究

12、物联网系统集成实训室建设的探索与实践

13、高校物联网实验中心规划方案

14、面向异构物联网的轻量级网络构建层设计

15、探索物联网环境下企业组织架构的转变

16、物联网技术下校园智能安防系统的设计

17、物联网在农业中的应用及前景展望

18、战略新兴物联网专业校企合作模式研究

19、物联网/传感网时代下新型图书管理模式探析

20、物联网信息感知与交互技术

21、探讨农业物联网技术的创新运用方式

22、基于物联网技术的远程智能灌溉系统的设计与实现

23、农业物联网技术创新及应用策略探讨

24、基于物联网的园区停车管理系统的设计与实现

25、基于物联网技术的“蔬菜”溯源体系探索

26、基于物联网技术的气象灾害监测预警体系研究

27、物联网接入技术研究与系统设计

28、基于物联网技术的数据中心整体运维解决方案研究

29、基于工作导向的中职物联网课程实践教学分析

30、面向服务的物联网软件体系结构设计与模型检测

31、面向物联网的无线传感器网络探讨

32、物联网环境下多智能体决策信息支持技术研究

33、物联网和融合环境区域食品安全云服务框架

34、高职《物联网技术概论》教学思考与实践

35、基于物联网的远程视频监控系统设计

36、物联网分布式数据库系统优化研究

37、物联网隐私安全保护研究

38、璧山环保监管物联网系统试点应用研究

39、智能家居无线物联网系统设计

40、物联网温室智能管理平台的研究

好写的物联网论文题目

1、物联网的结构体系与发展

2、对于我国物联网应用与发展的思考

3、物联网环境下UC安全的组证明RFID协议

4、农业物联网研究与应用现状及发展对策研究

5、物联网时代的智慧型物品探析

6、基于Zigbee/GPRS物联网网关系统的设计与实现

7、物联网概述第3篇:物联网、物联网系统与物联网事件

8、物联网技术在食品及农产品中应用的研究进展

9、物联网——后IP时代国家创新发展的重大战略机遇

10、物联网体系结构研究

11、构建基于云计算的物联网运营平台

12、基于物联网的煤矿综合自动化系统设计

13、我国物联网产业未来发展路径探析

14、基于物联网的干旱区智能化微灌系统

15、物联网大趋势

16、物联网网关技术与应用

17、基于SIM900A的物联网短信报警系统

18、物联网概述第1篇:什么是物联网?

19、物联网技术安全问题探析

20、基于RFID电子标签的物联网物流管理系统

二、物联网毕业论文题目推荐:

1、基于RFID和EPC物联网的水产品供应链可追溯平台开发

2、物联网与感知矿山专题讲座之一——物联网基本概念及典型应用

3、我国物联网产业发展现状与产业链分析

4、面向智能电网的物联网技术及其应用

5、从云计算到海计算:论物联网的体系结构

6、物联网 商业模式 探讨

7、物联网:影响图书馆的第四代技术

8、从嵌入式系统视角看物联网

9、试论物联网及其在我国的科学发展

10、物联网架构和智能信息处理理论与关键技术

11、基于物联网技术的智能家居系统

12、物联网在电力系统的应用展望

13、基于物联网的九寨沟智慧景区管理

14、基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统

15、基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统

16、基于物联网的智能图书馆设计与实现

17、物联网资源寻址关键技术研究

18、基于物联网的自动入库管理系统及其应用研究

19、互联网与物联网

20、"物联网"推动RFID技术和通信网络的发展

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摘要：物联网作为一种新的网络形式,相关理论研究和实践应用正在探索过程中.本文介绍了物联网的概念,给出了基于智能物体层、数据传输层、信息关联层、应用服务层的物联网四层体系架构,最后探讨了物联网在实现过程中所面临的问题和挑战. 关键词：物联网,RFID 一、概念 物联网（Internet of Things）这个概念最早由麻省理工的Auto-ID中心在1999年提出,其基本想法是将RFID和其他传感器相互连接,形成RFID架构的分布式网络. 欧洲委员会[1]提出“物联网是未来因特网的综合部分之一,可以被定义为一个动态的全球网络基础.基于标准的和互操作的通信协议,无论物理的还是虚拟的“物”均有身份、物理属性和虚拟特质,具备自配置能力且使用智能接口,可以无缝地集成到信息网络中去.” 本文认为,物联网实质上是将真实世界映射到虚拟世界的过程：真实世界中的事物,通过传感器采集一定的数据,在虚拟世界中形成与之对应的事物.“相关物体可能在虚拟电子空间中被创造出来,源于物理物体空间,且与物理空间的物体有关联.”[2]传感器采集到数据的详细程度,将影响到该事物在虚拟世界中的抽象程度.在虚拟世界中,对该事物最简单也最重要的描述是物体提供了一个ID用于识别（如使用RFID标签）,最详细的描述则是真实世界中该事物的所有属性和状态均可在虚拟世界中被观察到.进一步的,在虚拟世界中对该物体做出控制,则可通过物联网改变真实世界中该物体的状态.对于一个真实的事物,其所需的各种应用与操作,只需在虚拟世界中对与之对应的虚拟事物进行应用和操作,即达到目的. 这样将会对世界带来巨大的改变：实地实时监测和控制一个事物的成本是高昂的,通过物联网,所有事物都将在虚拟世界中被找到,以较低的成本被监测和控制,从而实现4A（anytime, any place, anyone, anything）[3]连接.虚拟世界提供了对所有事物的实时追踪的可能,所有的信息都不是孤立的,这将为各种海量运算和分析提供了最基础和最重要的信息源.真实世界存在于某一时刻,而当物联网发展到能将真实世界中的所有事物都映射到虚拟世界中时,无数个某一时刻的世界汇集起来,在虚拟世界中将形成一个可以追溯的历史,如同过去以纸质保存历史事件的发生,将来将以电子数据对所有事物进行全息描述的形式存储世界的历史. 二、体系架构 目前, 物联网还没有一个广泛认同的体系结构,最具代表性的物联网架构是欧美支持的EPCglobal和日本的UID物联网系统.EPC系统由EPC 编码体系、射频识别系统和信息网络系统3 部分组成.UID 技术体系架构由泛在识别码(uCode)、泛在通信器、信息系统服务器、和ucode 解析服务器等4部分构成.EPCglobal 和UID上只是RFID 标准化的团体,离全面的“物联网”体系架构相去甚远. 美国的IBM公司在2008年提出“智慧的地球”这一与物联网概念相近的概念,并提出通过INSTRUMENTED,INTERCONNECTED和INTELLIGENT这三个层面来实现智慧地球.在文献基础上,本文提出了物联网体系架构. 1、智能物体层：通过传感器捕获和测量物体相关数据,实现对物理世界的感知.同时具备局部的互动性,需要一定的存储和计算能力. 2、数据传输层：以有线或无线的方式实现无缝、透明、安全的接入,提供并实施编码、认知、鉴权、计费等管理. 3、信息关联层：通过云计算实施对海量数据的存储和管理、数据处理与融合,屏蔽其异质性与复杂性,形成一个与真实世界对应的虚拟世界. 4、应用服务层：从虚拟世界中提取信息,提供丰富的面向服务的应用.如智能交通、智能电网、智能医疗等等. 需要指出的是,数据由底部的传感器通过网络到达应用服务层面,而实际上,在服务应用层面,各个中心、用户可以反向的通过网络由执行器对物体进行控制. 在该体系结构中,感知层面的各种传感器、执行器都是具体的,随着技术的发展会不断升级,新设备不断引入物联网.而服务应用层的各种需求也是不断提出的,并不是一层不变的.若是每个具体的服务应用和传感设备都形成一个独立的网络,最后可能形成许多套特殊的网络,这不利于推广和不便于维护.因此这需要物联网的网络层有一定前瞻性,物体设备层可以变化,服务应用层可以变化,但它们都是通过一个普适的网络进行连接,这个网络可以在一定的时间内保持稳定. 三、面临的挑战 1、统一标准 物联网其实就是利用物体上的传感器和嵌入式芯片,将物质的信息传递出去或接收进来,通过传感网络实现本地处理,并联入到互联网中去.由于涉及到不同的传感网络之间的信息解读,所以必需有一套统一的技术协议与标准,而且主要是集中在互联上,而不是传感器本身的技术协议.现在很多所谓的物联网标准,实际上还是将物联网作为一种独立的工业网络来看待的具体技术标准,而应对互联需要的技术协议,才是真正实现物联网的关键. 2、安全、隐私 在物联网中所有“事物”都连接到全球网络,彼此间相互通信,这也带来了新的安全和隐私问题,例如可信度,认证,以及事物所感知或交换到的数据的融合.人和事物的隐私应该得到有效保障,以防止未授权的识别和攻击.安全与隐私这个问题,是人类社会的问题,不论是物联网还是其他技术,都是面临这两个问题.因此,不仅要从物联网内部的技术上做出一定的控制,而且要从外部的法规环境上作出一定的司法解释和制度完善. 参考文献 1. Commission, ., Internet of things Strategic Research Roadmap. 2009. 2. CASAGRAS Final Report: RFID and the inclusive model for the Internet of things. . 2010. 3. ITU Internet Reports 2005: The Internet of Things. 2005, ITU.

生物信息学论文文献

1. 王哲（2002），生物信息学概论，第四军医大学出版社，第1版，ISBN： 78108602322. 张春霆（2000），生物信息学概论，西部大开发 科教先行与可持续发展—中国科协2000年学术年会文集3. 克兰,雷默（2004），生物信息学概论，清华大学出版社4. K Attwood, DJ Parry-Smith（2002），[罗静初，罗洪，曲红，等译]， 生物信息学概论．北京大学出版社5. 简兴（2004），生物信息数据库简介及在农业上的应用，农业网络信息6. 徐小平（2004），生物信息学的现状与前景，郧阳医学院学报7. 韩彬， 惠军， 祝长青（2005），生物芯片及其应用，新疆师范大学学报自然科学版8. 孙琳琳， 蒋继志（2006），生物信息学及在农作物抗性基因研究中的应用,安徽农学通报9. 张阳德（2006），生物信息学：概论，外科理论与实践10. 钟扬， 张亮，赵琼( 2001)，简明生物信息学11. 高亚梅（2007），生物信息学12. 张春霆（2000）， 生物信息学的现状与展望，世界科技研究与发展 13. 陈润生（1999），当前生物信息学的重要研究任务，生物工程进展14. 欧阳曙光（1999 ），生物信息学: 生物实验数据和计算技术结合的新领域，科学通报15. 何红波， 谭晓超， 李斌（2005），生物信息学对计算机科学发展的机遇与挑战16. 张成岗（2002 ），生物信息学方法与实践，科学出版社17. 朱杰 （2005），生物信息学的研究现状及其发展问题的探讨18. 李维忠（1999），国内外生物信息学数据库服务新进展，生物化学与生物物理进展我不是学生物或信息专业的。可能比较外行。找到这些文献，你看看有没有用吧。

一, 生物信息学发展简介生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在[1],1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nature杂志上推测出DNA的三维结构(双螺旋).DNA以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按Chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对.这个模型表明DNA具有自身互补的结构,根据碱基对原则,DNA中贮存的遗传信息可以精确地进行复制.他们的理论奠定了分子生物学的基础.DNA双螺旋模型已经预示出了DNA复制的规则,Kornberg于1956年从大肠杆菌()中分离出DNA聚合酶I(DNA polymerase I),能使4种dNTP连接成的复制需要一个DNA作为模板.Meselson与Stahl(1958)用实验方法证明了DNA复制是一种半保留复制.Crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,DNA是合成RNA的模板,RNA又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(Central dogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用.经过Nirenberg和Matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译.限制性内切酶的发现和重组DNA的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础.正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然.2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮.由于DNA自动测序技术的快速发展,DNA数据库中的核酸序列公共数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋.毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,"生物信息学"正是从这一前提产生的交叉学科.粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对DNA序列的统计计算分析,更加深入地理解DNA序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域.生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释.基因组信息学的关键是"读懂"基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各DNA片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计[2].了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律.它的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律",解释生命的遗传语言.生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿.二, 生物信息学的主要研究方向生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点.1,序列比对(Sequence Alignment)序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义[3]:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的.2, 蛋白质结构比对和预测基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要.3, 基因识别,非编码区分析研究.基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(HiddenMarkov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等.4, 分子进化和比较基因组学分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因Paralogous: 相同种族,不同功能的基因Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现.5, 序列重叠群(Contigs)装配根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题.6, 遗传密码的起源通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材.7, 基于结构的药物设计人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益.8, 其他如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.三, 生物信息学与机器学习生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战,需要新的思想的加入.常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中,但越来越不适用于序列分析问题.究竟原因,是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论.西蒙曾给出学习的定义:学习是系统的变化,这种变化可使系统做相同工作时更有效[4].机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论,通过采用如推理,模型拟合及从样本中学习,尤其适用于缺乏一般性的理论,"噪声"模式,及大规模数据集.因此,机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识,发现知识成为可能[5].机器学习方法在大样本,多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用,而目前大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别,标注,以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法.早期的科学方法—观测和假设----面对高数据的体积,快速的数据获取率和客观分析的要求---已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因而,生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的,从某种意义来说,是统计模型拟合的延续,其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推理密切相关.学习方法包括数据聚类,神经网络分类器和非线性回归等等.隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.目前研究重心包括:1)观测和探索有趣的现象.目前ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般的方法是将其约简至低维空间,如常规的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA),独立成分分析(Independent component analysis),局部线性嵌套(LocallyLinear embedding).2)生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中,癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释.机器学习加速了生物信息学的进展,也带了相应的问题.机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型,而一般数据结构通常是可变的,在生物信息学中尤其如此,因此,有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次,机器学习方法中常采用"黑箱"操作,如神经网络和隐马尔可夫模型,对于获得特定解的内在机理仍不清楚.四, 生物信息学的数学问题生物信息学中数学占了很大的比重.统计学,包括多元统计学,是生物信息学的数学基础之一;概率论与随机过程理论,如近年来兴起的隐马尔科夫链模型(HMM),在生物信息学中有重要应用;其他如用于序列比对的运筹学;蛋白质空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论;研究DNA超螺旋结构的拓扑学;研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之,各种数学理论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的,以下以统计学和度量空间为例来说明.1, 统计学的悖论数学的发展是伴随悖论而发展的.对于进化树研究和聚类研究中最显著的悖论莫过于均值了,如图1:图1 两组同心圆的数据集图1是两组同心圆构成的数据集,显然,两组数据集的均值均在圆点,这也就说明了要采用常规的均值方法不能将这两类分开,也表明均值并不能带来更多的数据的几何性质.那么,如果数据呈现类似的特有分布时,常有的进化树算法和聚类算法(如K-均值)往往会得错误的结论.统计上存在的陷阱往往是由于对数据的结构缺乏一般性认识而产生的.2, 度量空间的假设在生物信息学中,进化树的确立,基因的聚类等都需要引入度量的概念.举例来说,距离上相近或具有相似性的基因等具有相同的功能,在进化树中满足分值最小的具有相同的父系,这一度量空间的前提假设是度量在全局意义下成立.那么,是否这种前提假设具有普适性呢我们不妨给出一般的描述:假定两个向量为A,B,其中,,则在假定且满足维数间线性无关的前提下,两个向量的度量可定义为:(1)依据上式可以得到满足正交不变运动群的欧氏度量空间,这也是大多数生物信息学中常采用的一般性描述,即假定了变量间线性无关.然而,这种假设一般不能正确描述度量的性质,尤其在高维数据集时,不考虑数据变量间的非线性相关性显然存在问题,由此,我们可以认为,一个正确的度量公式可由下式给出:(2)上式中采用了爱因斯坦和式约定,描述了变量间的度量关系.后者在满足(3)时等价于(1),因而是更一般的描述,然而问题在于如何准确描述变量间的非线性相关性,我们正在研究这个问题.五, 几种统计学习理论在生物信息学中应用的困难生物信息学中面对的数据量和数据库都是规模很大的,而相对的目标函数却一般难以给出明确的定义.生物信息学面临的这种困难,可以描述成问题规模的巨大以及问题定义的病态性之间的矛盾,一般从数学上来看,引入某个正则项来改善性能是必然的[7].以下对基于这一思想产生的统计学习理论[8],Kolmogorov复杂性[98]和BIC(Bayesian Information Criterion)[109]及其存在的问题给出简要介绍.支持向量机(SVM)是近来较热门的一种方法,其研究背景是Vapnik的统计学习理论,是通过最大化两个数据集的最大间隔来实现分类,对于非线性问题则采用核函数将数据集映射至高维空间而又无需显式描述数据集在高维空间的性质,这一方法较之神经方法的好处在于将神经网络隐层的参数选择简化为对核函数的选择,因此,受到广泛的注意.在生物信息学中也开始受到重视,然而,核函数的选择问题本身是一个相当困难的问题,从这个层次来看,最优核函数的选择可能只是一种理想,SVM也有可能象神经网络一样只是机器学习研究进程中又一个大气泡.Kolmogorov复杂性思想与统计学习理论思想分别从不同的角度描述了学习的性质,前者从编码的角度,后者基于有限样本来获得一致收敛性.Kolmogorov复杂性是不可计算的,因此由此衍生了MDL原则(最小描述长度),其最初只适用于离散数据,最近已经推广至连续数据集中,试图从编码角度获得对模型参数的最小描述.其缺陷在于建模的复杂性过高,导致在大数据集中难以运用.BIC准则从模型复杂性角度来考虑,BIC准则对模型复杂度较高的给予大的惩罚,反之,惩罚则小,隐式地体现了奥卡姆剃刀("Occam Razor")原理,近年也广泛应用于生物信息学中.BIC准则的主要局限是对参数模型的假定和先验的选择的敏感性,在数据量较大时处理较慢.因此,在这一方面仍然有许多探索的空间.六, 讨论与总结人类对基因的认识,从以往的对单个基因的了解,上升到在整个基因组水平上考察基因的组织结构和信息结构,考察基因之间在位置,结构和功能上的相互关系.这就要求生物信息学在一些基本的思路上要做本质的观念转变,本节就这些问题做出探讨和思索.启发式方法:Simond在人类的认知一书中指出,人在解决问题时,一般并不去寻找最优的方法,而只要求找到一个满意的方法.因为即使是解决最简单的问题,要想得到次数最少,效能最高的解决方法也是非常困难的.最优方法和满意方法之间的困难程度相差很大,后者不依赖于问题的空间,不需要进行全部搜索,而只要能达到解决的程度就可以了.正如前所述,面对大规模的序列和蛋白质结构数据集,要获得全局结果,往往是即使算法复杂度为线性时也不能够得到好的结果,因此,要通过变换解空间或不依赖于问题的解空间获得满意解,生物信息学仍需要人工智能和认知科学对人脑的进一步认识,并从中得到更好的启发式方法.问题规模不同的处理:Marvin Minsky在人工智能研究中曾指出:小规模数据量的处理向大规模数据量推广时,往往并非算法上的改进能做到的,更多的是要做本质性的变化.这好比一个人爬树,每天都可以爬高一些,但要想爬到月球,就必须采用其他方法一样.在分子生物学中,传统的实验方法已不适应处理飞速增长的海量数据.同样,在采用计算机处理上,也并非依靠原有的计算机算法就能够解决现有的数据挖掘问题.如在序列对齐(sequence Alignment)问题上,在小规模数据中可以采用动态规划,而在大规模序列对齐时不得不引入启发式方法,如BALST,FASTA.乐观中的隐扰生物信息学是一门新兴学科,起步于20世纪90年代,至今已进入"后基因组时代",目前在这一领域的研究人员均呈普遍乐观态度,那么,是否存在潜在的隐扰呢不妨回顾一下早期人工智能的发展史[11],在1960年左右,西蒙曾相信不出十年,人类即可象完成登月一样完成对人的模拟,造出一个与人智能行为完全相同的机器人.而至今为止,这一诺言仍然遥遥无期.尽管人工智能研究得到的成果已经渗入到各个领域,但对人的思维行为的了解远未完全明了.从本质来看,这是由于最初人工智能研究上定位错误以及没有从认识论角度看清人工智能的本质造成的;从研究角度来看,将智能行为还原成一般的形式化语言和规则并不能完整描述人的行为,期望物理科学的成功同样在人工智能研究中适用并不现实.反观生物信息学,其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能和致病原因.这类似于人工智能早期发展中表现的乐观行为,也来自于早期分子生物学,生物物理和生物化学的成就.然而,从本质上来讲,与人工智能研究相似,都是希望将生命的奥秘还原成孤立的基因序列或单个蛋白质的功能,而很少强调基因序列或蛋白质组作为一个整体在生命体中的调控作用.我们因此也不得不思考,这种研究的最终结果是否能够支撑我们对生物信息学的乐观呢 现在说肯定的话也许为时尚早.综上所述,不难看出,生物信息学并不是一个足以乐观的领域,究竟原因,是由于其是基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,现有的形势仍表现为各种学科的简单堆砌,相互之间的联系并不是特别的紧密.在处理大规模数据方面,没有行之有效的一般性方法;而对于大规模数据内在的生成机制也没有完全明了,这使得生物信息学的研究短期内很难有突破性的结果.那么,要得到真正的解决,最终不能从计算机科学得到,真正地解决可能还是得从生物学自身,从数学上的新思路来获得本质性的动力.毫无疑问,正如Dulbecco1986年所说:"人类的DNA序列是人类的真谛,这个世界上发生的一切事情,都与这一序列息息相关".但要完全破译这一序列以及相关的内容,我们还有相当长的路要走.（来源 ------[ | 生物信息学研讨组]）生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）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）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向： 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学 姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初组阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。

生信分析论文写法如下：

这次我们来讲解的这边文献是 2019-10-12 发表的 OTT 杂志上的一篇生信加少量实验验证的文章。实话实说，目前对于生信最最最基本的，如果没有实验验证还是不好发文章的。所以一般都会加一些实验验证的。

这个文章的主要流程是个这样的:这里我们就基于文童的材料方法来说一下具体的内容:公共数据获取：当中关于公共数据获取部分提到了这些东西。使用了 GEO 数据库来进行候选数据筛选。

这 GEO 里面找到了三个芯片，其中描述了这三个芯片的平台。差异表达分析：作者使用了 GEO2R 来进行数据的筛选。富集分析：接着作者对差异表达的基因进行了富集分析，其中包括 GO 分析和 KEGG 分析。

作者使用的富集分析的软件是 DAVID，这个软件我们也吐槽过说，更新不及时，是很好用，所以推荐是 WebSestalt 富集分析软件，或者 clusterprofiler。蛋白相互作用分析：5TCGA 数据库验证再往下作者做的其实是 TCGA 的数据库验证，但是在材料方法里面没写。我们可以在结果当中具体的过程。

对于肿瘤研究，现在如果只是用 GEO 数据集分析，不用 TCGA 再看一下的话，都觉得不好意思，所以一般的肿瘤研究可能都会用到 TCGA 的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于 TCGA 有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的 GEPIA 的数据库。这个数据库对于查询 TCGA 表达结果还是很好用的，简单上手。

核心基因甲基化相关分析：在核心基因选择之后，利用了 TCGA 的甲基化数据MEXPRESS 来查看基因的田基化水平有没有变化。由于版本的更新。现在的这个数据库的  版本的结果会比之前的更加详细一些。

生物信息学论文范文

最好是多收集点生物信息方面的资料，题目可以写生物信息的发展历程，等等

生物信息学我有来头

最好先阅读几篇相应文章和相今似的论文，比如你的课题是油菜，你可以搜有关其他物种如小麦的。根据论文写作步骤制定实验计划。要练习使用一些常用软件，如NCBI,GenBank,在用时最好先下载安装有道词典，因为是英文网站，不容易懂，专业名词也太多！不要怕，万事开头难！好好准备，入了门就好了！

这种最基本的东西没必要求论文啊，自己随便写写就好了，用个DNAMAN，随便挑个基因，分分钟搞出来。再者没人会拿这种东西单独去发一篇论文吧？这点东西根本不够资格，只够在某篇论文里的两句话的分量。