计算生物学和生物信息学:有什么区别?

由萨曼莎使用卡尔顿|2021年5月28日

生物学家遇到惊人的大量的数据在他们的日常工作。基因数据增长速度远比其他任何数据类型自2015年以来,预计到2025年将达到每年40 eb。这种快速增长在收购提出了新的挑战,存储、分布,分析行业的专业人士。

而生物信息学和计算生物学可能听起来相似,它们是不同的学科,科学家们可以使用它来帮助管理和理解这些数据。这里有一些主要的差异计算生物学和生物信息学,当科学家们应该把他们的分析。

计算生物学是什么?

“有生物学的许多方面,不一定是生物信息学,”斯蒂芬Kaluziak说,生物信息学的副教授东北部。

这些地区被称为计算生物学使用计算机科学、统计数据和数学来帮助解决问题。计算生物学的发展还可以包括算法、理论模型、计算模拟和数学模型的统计推断。

在计算生物学依赖电脑技术,它通常并不意味着使用机器学习等,最近计算的发展。

“计算生物学关注的所有部分生物学不包裹在大数据,“Kaluziak说。

在这一行业的改变生活的前沿。

可以使用计算生物学支持或实验室,而不是过程,帮助组织省钱,有时产生更精确的结果。时是最有效的处理规模较小、特定的数据集,如项目涉及进行群体遗传学和蛋白质分析或理解更大的基因组中的特定通路。

它还可以用于回答更一般的生物问题而不是精确定位高度特定的信息。

“计算生物学家更关心的是大局的生物,“Kaluziak说。因此,许多比实验室承担更多的学术角色——或实地工作。

科学家选择研究明显更大的数据集或那些需要多服务器网络应该转向生物信息学,提供资源更适合大数据组织和理解。

生物信息学是一个多学科领域相结合的生物知识与计算机编程和大数据。这是特别有用的在处理大量数据时,如基因组测序。

虽然Kaluziak指出,有一个很大的重叠计算生物学和生物信息学,后者需要编程和技术知识,允许科学家们收集和解释更复杂分析的结果。

“生物信息学的目标是教授学生如何最好的和最有效的利用所有可用的不同技术,这样他们就可以准确地回答问题需要回答,“Kaluziak说。

这些技术包括计算能力的进步,显卡,算法分析,机器学习,人工智能,和其他人可以处理之前在较短的时间内大量的数据。

生物信息学帮助科学家分析大量的数据比以往任何时候都更加迅速和准确,有时让专业人士来解决数据集以前太具有挑战性的工作,因为他们的大小。

“生物学的未来会涉及到生物信息学和大数据,“Kaluziak说。

利用机器学习算法、可视化方法和新的软件和数据库技术来解决生物信息学的大型数据集需要非常了解。鉴于现在大量的生物数据可用,它正迅速成为科学家开发的必要技能为了接近突破生物学。

计算生物学和生物信息学继续之间的界限模糊,和大多数科学家使用各点在处理生物学数据。可用的数据量持续增长,与强大的生物信息学背景的专业人员将会有很高的需求。赚你的生物技术硕士学位是成为一个更具竞争力的申请人的一种方式。

东北的项目给了转行的和学生有限的计算机或生物知识所需要的技能的下一步职业生涯,主要集中于批判性思维和解决问题的能力准备这个快节奏的行业。

“我们做好暴露学生在他们的知识,不管差距失踪”Kaluziak说。

学生开始使用真实的数据和发展自己的项目,而不是处理的数据集。

“我们犯很多错误在我们的编程和实际实现的过程,可能是最有效的学习方法,“Kaluziak说。

在课堂之外,大学的学生有机会获得大量校园实验室和professor-led项目除了大学的标志性合作项目。那些有兴趣进行合作可以获得六个月的全职工作经验毕业前与成千上万的世界各地的业务伙伴,许多世界级的合作社东北部的波士顿和西雅图附近的校园。

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