计算机科学与生物学

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计算机科学与生物学范文第1篇

一、整合生物信息学的研究领域

尽管目前一般意义上的生物信息学还局限在分子生物学层次，但广义上的生物信息学是可以研究生物学的任何方面的。生命现象是在信息控制下不同层次上的物质、能量与信息的交换，不同层次是指核酸、蛋白质、细胞、器官、个体、群体和生态系统等。这些层次的系统生物学研究将成为后基因组时代的生物信息学研究和应用的对象。随着在完整基因组、功能基因组、生物大分子相互作用及基因调控网络等方面大量数据的积累和基本研究规律的深入，生命科学正处在用统一的理论框架和先进的实验方法来探讨数据间的复杂关系，向定量生命科学发展的重要阶段。采用物理、数学、化学、力学、生物等学科的方法从多层次、多水平、多途径开展交叉综合研究，在分子水平上揭示生物信息及其传递的机理与过程，描述和解释生命活动规律，已成生命科学中的前沿科学问题（摘自：国家“十一五”生命科学发展规划），为整合生物信息学的发展提供了数据资源和技术支撑。

当前，由各种Omics组学技术，如基因组学（DNA测序），转录组学（基因表达系列分析、基因芯片），蛋白质组学（质谱、二维凝胶电泳、蛋白质芯片、X光衍射、核磁共振），代谢组学（核磁共振、X光衍射、毛细管电泳）等技术，积累了大量的实验数据。约有800多个公共数据库系统和许多分析工具可利用通过互联网来解决各种各样的生物任务。生物数据的计算分析基本上依赖于计算机科学的方法和概念，最终由生物学家来系统解决具体的生物问题。我们面临的挑战是如何从这些组学数据中，利用已有的生物信息学的技术手段，在新的系统层次、多水平、多途径来了解生命过程。整合生物信息学便承担了这一任务。

图1简单描述了生物信息学、系统生物学与信息学、生物学以及基因组计划各个研究领域的相关性。可以看出基因组计划将生物学与信息学前所未有地结合到了一起，而生物信息学的兴起是与人类基因组的测序计划分不开的，生物信息学自始至终提供了所需的技术与方法，系统生物学强调了生物信息学的生物反应模型和机理研究，也是多学科高度交叉，促使理论生物学、生物信息学、计算生物学与生物学走得更近，也使我们研究基因型到表型的过程机理更加接近。虚线范围代表整合生物信息学的研究领域，它包括了基因组计划的序列、结构、功能、应用的整合，也涵盖了生物信息学、系统生物学技术与方法的有机整合。

整合生物信息学的最大特点就是整合，不仅整合了生物信息学的研究方法和技术，也是在更大的层次上整合生命科学、计算机科学、数学、物理学、化学、医学，以及工程学等各学科。其生物数据整合从微观到宏观，应用领域整合涉及工、农、林、渔、牧、医、药。本文将就整合生物信息学的生物数据整合、学科技术整合及其他方面进行初步的介绍和探讨。

二、生物数据挖掘与整合

生物系统的不同性质的组分数据，从基因到细胞、到组织、到个体的各个层次。大量组分数据的收集来自实验室（湿数据）和公共数据资源（干数据）。但这些数据存在很多不利于处理分析的因素，如数据的类型差异，数据库中存在大量数据冗余以及数据错误；存储信息的数据结构也存在很大的差异，包括文本文件、关系数据库、面向对象数据库等；缺乏统一的数据描述标准，信息查询方面大相径庭；许多数据信息是描述性的信息，而不是结构化的信息标示。如何快速地在这些大量的包括错误数据的数据量中获取正确数据模式和关系是数据挖掘与整合的主要任务。

数据挖掘是知识发现的一个过程，其他各个环节，如数据库的选择和取样，数据的预处理和去冗余，错误和冲突，数据形式的转换，挖掘数据的评估和评估的可视化等。数据挖掘的过程主要是从数据中提取模式，即模式识别。如DNA序列的特征核苷碱基，蛋白质的功能域及相应蛋白质的三维结构的自动化分类等。从信息处理的角度来说，模式识别可以被看作是根据一分类标准对外来数据进行筛选的数据简化过程。其主要步骤是：特征选择，度量，处理，特征提取，分类和标识。现有的数据挖掘技术常用的有：聚类、概念描述、连接分析、关联分析、偏差检测和预测模型等。生物信息学中用得比较多的数据挖掘的技术方法有：机器学习，文本挖掘，网络挖掘等。

机器学习通常用于数据挖掘中有关模式匹配和模式发现。机器学习包含了一系列用于统计、生物模拟、适应控制理论、心理学和人工智能的方法。应用于生物信息学中的机器学习技术有归纳逻辑程序，遗传算法，神经网络，统计方法，贝叶斯方法，决策树和隐马尔可夫模型等。值得一提的是，大多数数据挖掘产品使用的算法都是在计算机科学或统计数学杂志上发表过的成熟算法，所不同的是算法的实现和对性能的优化。当然也有一些人采用的是自己研发的未公开的算法，效果可能也不错。

大量的生物学数据是以结构化的形式存在于数据库中的，例如基因序列、基因微阵列实验数据和分子三维结构数据等，而大量的生物学数据更是以非结构化的形式被记载在各种文本中，其中大量文献以电子出版物形式存在，如PubMed Central中收集了大量的生物医学文献摘要。

文本挖掘就是利用数据挖掘技术在大量的文本集合中发现隐含的知识的过程。其任务包括在大量文本中进行信息抽取、语词识别、发现知识间的关联等，以及利用文本挖掘技术提高数据分析的效率。近年来，文本挖掘技术在生物学领域中的应用多是通过挖掘文本发现生物学规律，例如基因、蛋白及其相互作用，进而对大型生物学数据库进行自动注释。但是要自动地从大量非结构性的文本中提取知识，并非易事。目前较为有效的方法是利用自然语言处理技术NLP，该技术包括一系列计算方法，从简单的关键词提取到语义学分析。最简单的NLP系统工作通过确定的关键词来解析和识别文档。标注后的文档内容将被拷贝到本地数据库以备分析。复杂些的NLP系统则利用统计方法来识别不仅仅相关的关键词，以及它们在文本中的分布情况，从而可以进行上下文的推断。其结果是获得相关文档簇，可以推断特定文本内容的特定主题。最先进的NLP系统是可以进行语义分析的，主要是通过分析句子中的字、词和句段及其相关性来断定其含义。

生物信息学离不开Internet网络，大量的生物学数据都储存到了网络的各个角落。网络挖掘指使用数据挖掘技术在网络数据中发现潜在的、有用的模式或信息。网络挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。根据对网络数据的感兴趣程度不同，网络挖掘一般还可以分为三类：网络内容挖掘、网络结构挖掘、网络用法挖掘。网络内容挖掘指从网络内容/数据/文档中发现有用信息，网络内容挖掘的对象包括文本、图像、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。网络结构挖掘的对象是网络本身的超连接，即对网络文档的结构进行挖掘，发现他们之间连接情况的有用信息（文档之间的包含、引用或者从属关系）。在网络结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法（如Google搜索引擎）。网络用法挖掘通过挖掘相关的网络日志记录，来发现用户访问网络页面的模式，通过分析日志记录中的规律。通常来讲，经典的数据挖掘算法都可以直接用到网络用法挖掘上来，但为了提高挖掘质量，研究人员在扩展算法上进行了努力，包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。

网络数据挖掘比单个数据仓库的挖掘要复杂得多，是一项复杂的技术，一个难以解决的问题。而XML的出现为解决网络数据挖掘的难题带来了机会。由于XML能够使不同来源的结构化的数据很容易地结合在一起，因而使搜索多个异质数据库成为可能，从而为解决网络数据挖掘难题带来了希望。随着XML作为在网络上交换数据的一种标准方式，目前主要的生物信息学数据库都已经提供了支持XML的技术，面向网络的数据挖掘将会变得非常轻松。如使用XQuery 标准查询工具，完全可以将 Internet看作是一个大型的分布式XML数据库进行数据浏览获取、结构化操作等。

此外，数据挖掘还要考虑到的问题有：实时数据挖掘、人为因素的参与、硬件设施的支持、数据库的误差问题等。

一般的数据（库）整合的方法有：联合数据库系统（如ISYS和DiscoveryLink）, 多数据库系统（如TAMBIS）和数据仓库（如SRS和Entrez）。这些方法因为在整合的程度，实体化，查询语言，应用程序接口标准及其支持的数据输出格式等方面存在各自的特性而各有优缺点。同时，指数增长的生物数据和日益进步的信息技术给数据库的整合也带来了新的思路和解决方案。如传统的数据库主要是提供长期的实验数据存储和简便的数据访问，重在数据管理，而系统生物学的数据库则同时对这些实验数据进行分析，提供预测信息模型。数据库的整合也将更趋向数据资源广、异质程度高、多种数据格式、多途径验证（如本体学Ontology的功能对照）、多种挖掘技术、高度智能化等。

三、生命科学与生物信息学技术的整合

生物信息学的研究当前还主要集中在分子水平，如基因组学/蛋白质组学的分析，在亚细胞、细胞、生物组织、器官、生物体及生态上的研究才刚刚开始。从事这些新领域的研究，理解从基因型到表型的生命机理，整合生物信息学将起到关键性的作用。整合生物信息学将从系统的层次多角度地利用已有的生物、信息技术来研究生命现象。另外，由其发展出的新方法、新技术，其应用潜力也是巨大的。图2显示了生命科学与生物信息学技术的整合关系。

目前生命科学技术如基因测序、QTL定位、基因芯片、蛋白质芯片、凝胶电泳、蛋白双杂交、核磁共振、质谱等实验技术，可以从多方面，多角度来分析研究某一生命现象，从而针对单一的实验可能就产生大量的不同层次的生物数据。对于每个技术的数据分析，都有了大量的生物信息学技术，如序列分析、motif寻找、基因预测、基因注解、RNA分析、基因芯片的数据分析、基因表达分析、基因调控网络分析、蛋白质表达分析、蛋白质结构预测和分子模拟、比较基因组学研究、分子进化和系统发育分析、生物学系统建模、群体遗传学分析等。整合生物信息学就是以整合的理论方法，通过整合生物数据，整合信息技术来推动生命科学干实验室与湿实验室的组合研究。其实践应用涉及到生物数据库的整合、功能基因的发现、单核苷酸多态性/单体型的了解、代谢疾病的机理研究、药物设计与对接、软件工具以及其他应用。

在整合过程中，还应该注意以下几方面内容：整合数据和文本数据挖掘方法，数据仓库的设计管理，生物数据库的错误与矛盾，生物本体学及其质量控制，整合模型和模拟框架，生物技术的计算设施，生物信息学技术流程优化管理，以及工程应用所涉及的范围。

四、学科、人才的整合

整合生物信息学也是学科、教育、人才的整合。对于综合性高等院校，计算机科学/信息学、生物学等学科为生物信息学的发展提供了学科基础和保障。如何充分利用高校雄厚的学科资源，合理搭建生物信息学专业结构，培养一流的生物信息学人才，是我们的任务和目标。

计算机科学/信息学是利用传统的计算机科学，数学，物理学等计算、数学方法，如数据库、数据发掘、人工智能、算法、图形计算、软件工程、平行计算、网络技术进行数据分析处理，模拟预测等。生物信息学的快速发展给计算机科学也带来了巨大的挑战和机遇，如高通量的数据处理、储存、检索、查询，高效率的算法研究，人工智能的全新应用，复杂系统的有效模拟和预测。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：Windows/Unix/Linux操作系统、C++/Perl/Java程序设计、数据库技术、网络技术、网络编程、SQL、XML相关技术、数据挖掘，机器学习、可视化技术、软件工程、计算机与网络安全、计算机硬件、嵌入式系统、控制论、计算智能，微积几何、概率论、数理统计、线性代数、离散数学、组合数学、计算方法、随机过程、常微分方程、模拟和仿真、非线性分析等等。

生物学是研究生命现象、过程及其规律的科学，主要包括植物学等十几个一级分支学科。整合生物信息学的课程设计可以提供以下课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、分子生物学、发育生物学、病毒学、免疫学、流行病学、保护生物学、生态学、进化生物学、神经生物学、基础医学、生物物理学、细胞工程、基因工程、分子动力学、生物仪器分析及技术、植物学、动物学、微生物学及其他生物科学、生物技术专业的技能课程。

作为独立学科的生物信息学，其基本的新算法，新技术，新模型，新应用的研究是根本。课程涉及到生物信息学基础、生物学数据库、生物序列与基因组分析、生物统计学、生物芯片数据分析、蛋白质组学分析、系统生物学、生物数据挖掘与知识发现、计算生物学、药物设计、生物网络分析等。另外，整合生物信息学的工程应用，也需要了解以下学科，如生物工程、生物技术、医学影像、信号处理、生化反应控制、生物医学工程、数学模型、试验设计、农业系统与生产等。

此外，整合生物信息学的人才培养具有很大的国际竞争压力，培养优秀的专业人才，必须使其具备优良的生物信息科学素养，具有国际视野，知识能力、科研创新潜力俱佳的现代化一流人才。所以要始终紧跟最新的学术动态和发展方向，整合学科优势和强化师资力量，促进国际交流。

五、总结及展望

二十一世纪是生命科学的世纪，也是生物信息学快速不断整合发展的时代，整合生物学的研究和应用将对人类正确认识生命规律并合理利用产生巨大的作用。比如进行虚拟细胞的研究，整合生物信息学提供了从基因序列，蛋白结构到代谢功能各方面的生物数据，也提供了从序列分析，蛋白质拓扑到系统生物学建模等方面的信息技术，从多层次、多水平、多途径进行科学研究。

整合生物信息学是基于现有生物信息学的计算技术框架对生命科学领域的新一轮更系统全面的研究。它依赖于生物学，计算机学，生物信息学/系统生物学的研究成果（包括新数据、新理论、新技术和新方法等），但同时也给这些学科提供了更广阔的研究和应用空间，并推动整个人类科学的进程。

我国的生物信息学教育在近几年已经有了长足的进步和发展。未来整合生物信息学人才的培养还需要加强各学科有效交叉，尤其是计算机科学，要更紧密地与生命科学结合起来，共同发展，让我们的生命科学、计算机科学和生物信息学的教育和科研走得更高更前沿。

作者简介：

计算机科学与生物学范文第2篇

    计算机工程是涉及现代计算系统、计算机控制设备的软硬件设计、制造、操作的科学与技术,建立在计算、数学、科学和工程学的基础上,主要研究计算机处理器、多处理器通讯设计、网络设计和存储器体系,着重研究硬件设计以及与软件和操作系统的交互性能,如嵌入式系统、分布式数据与大规模存储系统。绝大多数美国学校的电气工程和计算机工程是在一个系,除数学、物理等基础科学知识外,课程体系主要包括计算机科学和电气工程等学科的相关课程、设计和构建计算机系统及基于计算机系统的相关软硬件课程。培养的学生应具备从事计算机系统工作的能力,或具备基于计算机相关系统进行分析、设计、应用和集成工作的能力,具有扎实的计算机基础理论、良好的科学素质和工程实践能力,包括良好的团队合作和人际交流沟通能力[5]。下面主要介绍美国这4所大学的计算机工程课程设置情况。

    1.1UIUC计算机工程专业本科课程设置

    UIUC计算机工程专业学生需要修满128个学分,这些课程分为如下7大类:1)科学基础与数学课程(31学分),包括数学、物理、化学在内的10门课程。2)计算机工程核心课程(34学分),这些课程重点介绍计算机工程领域的基本概念、基本原理、基本实验方法和技术,共有10门课程。3)专业基础数学课程(6学分),包括离散数学和概率、工程应用两门数学课程。4)写作课程(4学分),1门写作原理课程,主要讲授研究报告的写作方法。5)专业技术选修课(23学分),其中1门必须选自计算机工程和计算机科学专业技术选修课程之外的课程,其他必须均选自计算机工程和计算机科学专业技术选修课程。这些课程强调计算机工程实践中用到的主要分析方法和设计原则。6)社会科学与人文科学课程(18学分),这些课程被工学院认可并满足学校对学生社会科学与人文科学课程通识教育的要求。7)自由选修课程(12学分),这些几乎没有限制的选修课可以让学生学习任何领域的知识。学生可以在计算机工程专业深入学习课程,也可以学习生物工程、技术管理或语言等课程。

    1.2普度大学计算机工程专业本科课程设置

    普度大学计算机工程专业学生需要修满125个学分,这些课程分为如下6大类:1)通识教育课程(24~25学分),包括6~7学分的两门交流技巧课程和18个学分的社会与人文学科选修课程。2)数学课程(21~22学分),数学课程有两种套餐,各6门课,学生可以根据自己的情况任选一种。3)科学基础课程(18~19学分),包括物理、化学、生物及面向对象编程等5门课程。4)工程基础课程(7学分),包括工程导论两门课程及计算机工程和计算机科学以外学科的工程学科选修课1门。5)计算机工程专业课程(49学分),包括32~33学分的13门计算机工程专业核心课程;两门共计1学分的研讨课程;2门3~4学分的高级设计课程;2门8学分的研究生课程;1~2门计算机专业选修课程,使计算机工程专业课程总学分达到49学分。6)任选课程(4~6学分),根据辅修要求或个人兴趣,任选课程可以从理学院或文理学院中适合工科学生的数学、科学课程中选择,目的是使总学分达到125学分。

    1.3伊利诺伊理工学院计算机工程专业本科课程设置

    IIT计算机工程专业学生需要修满130~134个学分,这些课程分为如下3大类:1)限选课程(109学分),学分分配如下:计算机工程专业限选课程47学分,包括计算机工程和计算机科学两类课程;数学限选课程24学分;物理限选课程11学分;化学限选课程3学分;工程科学限选课程3学分;社会科学与人文学科限选课程21学分。2)选修课程(15~19学分),包括专业选修课程9~12学分,其中含1门硬件设计选修课;科学选修课程3学分。3)跨专业实践项目课程(6学分),包括IPROI跨专业实践项目I和IPROII跨专业实践项目II两门课程。

    1.4西北大学计算机工程专业本科课程设置

    西北大学计算机工程专业学生需要修48门课程,这些课程分为如下7类:1)通用工程方法、数学、科学基础课程(15门),必修计算方法与线性代数GenEng205-1、线性代数与力学GenEng205-2、动态系统建模GenEng205-3和微分方程GenEng205-4等4门通用工程方法课程;必修微积分(I)MATH220,微积分(II)MATH224,微积分(III)MATH230及多元积分与矢量微积分MATH234四门数学课程;必修普通物理(I)Physics135-2和普通物理(II)Physics135-3两门科学基础课程;从McCormick工学院科学基础课程中任选其他2门课程;另外必修IDEA106-1工程设计与交流(I)、IIDEA106-2工程设计与交流(II)两门工程设计和交流课程。2)工程基础课程(5门),必修4门,包括EECS202电气工程导论、EECS203计算机工程导论、EECS211编程基础(C++)、EECS302概率系统与随机信号,并从McCormick工学院工程基础课程热电力学、系统工程与分析、材料科学和流体与固体中任选1门。3)交流与社科人文学科课程(8门),选修GenCmn102演讲或GenCmn103课程的其中1门,另外选修7门满足McCormick工学院要求的社科人文学科课程。4)专业核心课程(5门),必修EECS205计算机系统软件基础、EECS303高级数字逻辑设计、EECS361计算机体系结构、EECS311数据结构与数据管理和EECS343电路基础这5门课程。5)技术选修课程(10门),西北大学计算机工程专业分高性能计算、VLSI与CAD、嵌入式系统和算法设计与软件系统4个方向,每个方向开设若干门技术课程,每个学生必须在这4个方向中选修5门课;从专业基础课程EECS213计算机系统导论、EECS222信号与系统基础、EECS223固态工程基础、EECS224电磁场与光学基础、EECS225电子学基础5门课中根据学习方向选修2门;剩下3门从计算机科学、计算机工程、数学、科学基础等课程中选修,如可以是生物学BIOL210-1,2,3和化学原理CHEM210-1,2,3课程,也可以经申请同意选修相关计算机工程研究生课程。6)自由选修课程(5门),共修5门,学生可以根据自身情况和兴趣爱好自由选修。若从未学习过任何计算机编程语言,建议其中1门选修编程入门(Python)EECS110课程。7)高级项目课程(1门),至少在微处理器系统项目EECS347-1、计算机体系结构项目EECS362和VLSI设计项目EECS3923门课中选修1门。

    24所大学计算机工程课程设置特色

    4所大学计算机工程本科专业的课程设置都通过美国工程教育认证机构ABET的EC2000指标体系认证,有如下特点:

    1)注重基础知识的学习,在贯彻通识教育中培养学生的各种能力。基础知识直接决定学生未来的发展潜力[7-8],而基础知识的掌握通常是通过通识教育实现的。与我国高校通识教育不同的是,这4所美国大学按照各种完整的项目组织基础知识,让学生在基于项目的学习中形成各种能力。他们还特别重视人际沟通能力的培养和学生对广泛深入的人文社科知识的理解,使所有工科学生在数学、物理、信息、物质、生命、技术和能源科学方面及人文社科方面打下广泛的基础。这种比知识更重要的能力是学生取之不尽、用之不竭的资源。普度大学第一年的工程基础培养及UIUC第一年的计算机工程训练从一开始就围绕能力培养,使学生能更好地理解和应用所学的基础科学和数学知识。

计算机科学与生物学范文第3篇

哈尔滨工业大学研究生院专业有计算数学、概率论与数理统计、应用数学、运筹学与控制论、物理学、理论物理、粒子物理与原子核物理、原子与分子物理、等离子体物理、凝聚态物理、声学、光学、无线电物理、无机化学等专业。

哈工大研究生院国家重点培育学科2个；博士学位授权一级学科27个，硕士学位授权一级学科41个，博士专业学位授权点1个，硕士专业学位授权点10个，博士后科研流动站24个。

在教育部第三轮学科评估中，哈尔滨工业大学研究生院有10个一级学科排名位居全国前五位，其中力学学科排名全国第一。材料科学、工程学、物理学、化学、计算机科学、环境与生态学、数学、生物学与生物化学等8个学科进入ESI全球前百分之1的研究机构行列，其中材料科学、工程学已进入全球前千分之1的研究机构行列。

计算机科学与生物学范文第4篇

【关键词】中医；生物学；生物技术；研究

【中图分类号】Q81 【文献标识码】A 【文章编号】1008-6455（2010）11-0248-02

Study of TCM bioengineeing

Ouyang Xuejian

【Abstract】From angle of TCM bioengineering probe into TCM basic theory and way of study, to basis of TCM and clinical research mean much.

【Key words】traditional chinese medicine (TCM); biology; biotechnology; study

随着TCM的不断创新，用现代中医生物学的研究手段，完善TCM的基础理论是必经之路。

1生命之书

1960年首次被破译遗传密码，分子生物学家对复杂的细胞分子进行了分类。人类基因从远古到现代以密码的形式表达出来，展现在科学家面前。常有一种误解基因代表每个特性，这种误解并没有因基因测序而被消除，并被加强了这是因为单基因病被讨论[1]，事实上许多遗传性疾病是由多个基因以某种未知方式相互作用的结果。人类基因组的解译，象征着思想变革的始点走向未来。

2生物学革命

细胞生物学革命并不是基因组的解译，而是基因行为方式和序列间相互作用的发现，但必须通过实验才能得到体现, 即阅读细胞故事要归功于生物学-DNA芯片[2]。它能同时观测许多基因行为的是基因组测序。即一个细胞随时有数千个基因开启，它不仅开启一个或两个基因来完成任务，并在任务完成后再将它们关闭，但其理论的构建并不是轻易获得的。分子和细胞生物学[8]，简洁一流的理论很少见，蛋白质A开启了蛋白质B，然后激活蛋白质C，如果大家能理解将对研究很有帮助。生物学家并引入了物理学概念，寻找简洁一流理论，但是并不表明研究的系统是简洁的。物理学家设计的理论用于解释大量分子行为，如氧的弥散在介质的作用下，个体特性会淹没在团体行为的模式下。基因和蛋白质更具挑战性，因为它们不移动，不随机相互作用，但能选择性的参与某一功能性活动。化学提供了另一组工具，一些非生命系统中的化学过程与生物化学过程一样复杂混乱，但并不妨碍被计算机模型所获取，其结论是使复杂的模型简单化，原因是一些成分可以被忽略。

3计算机模拟艺术

它不仅分析数据也是一种重要工具。物理学家把其艺术带入到了精密状态，天体物理学家能模拟整个星系世界，生物学家就能模拟细胞的微观世界。计算机模拟复杂的真实细胞，预测基因活性与细胞功能变化的基因组，并建立了数据库。研究细胞中多种过程的比较模型，许多蛋白质能同时催化大范围化学反应，不同反应的相对重要性会因基因被激活而产生某种蛋白而再次关闭，来模拟整个细胞行为。工程学认为一个细胞事件不会简单的导致某一事件发生，有时一个过程会影响某个过程发生，用工程学术语描述就是反馈。即角加速时人体向一侧倾倒，此时膜半规管内淋巴液向相反方向流动刺壶腹嵴产生神经冲动，传至平衡中枢维持人体平衡，这就是人置与平衡中枢间的反馈，这种自我调节在工程学中十分常见。即可用“控制论”和“系统论”来描述它，生物学家已应用在细胞中。描述生物学功能包含扩大、改编、加强、绝缘、纠错和一致性检测等概念。描述新的生物学语言将来源于综合科学，即计算机科学或生物工程学等学科[3、4]。

4网络生物学

世界范围互联网中的信息总是最新的，那里有通信、高速公路、铁路、航运等，为网路提供能量、电流、水、物质、友谊等，细胞网络它们是如此相似。细胞中每一类分子都视为网络的组成部分，任何两个分子之间均有联系，共同参与生物化学反应，结论就是细胞网络与许多社会网络一样，有着相同的连通结构。这样的共性对于定义基因间的相互作用很有帮助，但并不是所有网络都相同[5、6]，有时几个连接破坏而迅速瓦解，有时即便有许多连接被破坏，任何两个节点间仍可保持通畅，细胞网络也是如此。理解了生物学网络的特点，为组建细胞自身系统对其研究奠定了基础。

5生物学模块

基因通常结队工作当细胞分解糖产生能量，激活一组基因来产生各自所需要的酶[7]。理论生物学家提示如果能够找出这类“联合作业”，并将其视为独立分子来理解细胞的复杂活动。即一部分制造蛋白质，一部分复制细胞分裂的DNA，其他部分对特殊的酶做出响应等等。但这些分子不是基因简单的组合,它们包括了蛋白质，RNA小信号分子和富含能量的分子，即酶等共同执行其功能, 蛋白质组学显示了它的特殊贡献。即细胞分裂模块包裹在膜内，如线粒体是能量的“工厂”。就像组建大楼一样，模块之间通过一类或几类介质分子相互联系，各部门备有“办公室备忘录”这就解决了每个突发件事的需要。可想象设计一种更精密的特定模块，其小部分分子间相互作用的模块延伸到整个细胞。模块的功能来自其他模块一部分输入，并产生输出影响其他模块。其集体行为的概念类似于生物物理学概念，能表现模块的特性。即模块大部分功能特征，来自于潜在成分的特征与它们之间相互作用集合的特征。这对于生物学家来说是陌生的，但将来会习惯这样的描述。

6TCM生物学

TCM生物学家用生物学微观实验手段，即分子与细胞生物学、网络工程、生物学工程、生物物理学等[8-11]，模拟与解释TCM的基本理论。需要生物工程、网络工程与程序工程等共同参与形成综合性科学。TCM把“天体”对生物体的影响都考虑进去了，在疾病诊治基本原则的基础上还考虑了季节变化。即冬天益气活血，温肾助阳；春天滋阴润肺，滋肾柔肝；夏天养心安神，清热解毒；秋天健脾温肾，滋阴补血。TCM早已认识到天体变化对人体的影响，并应用在临床实践中。至于经络到底是什么还没有谁在人体内剖析出来，但临床工作中银针证实了它的存在，并以唯物主义的客观事实传承下来，如何完善它是今后研究的方向。

7TCM诊疗技术

TCM的基础理论与临床诊疗技术是根本，特别是中草药、民间医学很多精髓尚未开发。如西医治疗感冒居高不下的体温(40℃)什么手段都用上了，TCM一付汤药就能控制体温即治愈。肿瘤压迫所致的面神经麻痹，TCM不用开刀减压针灸就能矫正，这说出来好象不可思议但TCM做到了，TCM就是这么神气有待进一步挖掘。TCM不仅应懂得自身的基础理论，并从生物学角度解释出来，让世人相信TCM接受TCM，让TCM走向世界。

参考文献

计算机科学与生物学范文第5篇

中山大学

华南理工大学

暨南大学

华南师范大学

华南农业大学

汕头大学

南方医科大学

广州中医药大学

深圳大学

广东工业大学

广州大学

湛江师范大学

广东海洋大学

所在城市

广东

广州

国家重点学科

基础数学、凝聚态物理、高分子化学与物理、人文地理学、植物学、动物学、生物化学与分子生物学、内科学（肾病）、神经科学、外科学（普外）、眼科学、肿瘤学、药理学等

材料学、材料加工工程、通信与信息系统、化学工程、制浆造纸工程、制糖工程

产业经济学、水生生物学、金融学、文艺学

教育技术学、发展与教育心理学、光学、体育人文社会学

作物遗传育种、果树学、农业昆虫与害虫防治、预防兽医学、农业经济管理、农业机械化工程

病理学与病理生理学

人体解剖与组织胚胎学、内科学（消化系病） 、中西医结合临床、病理学与病理生理学、外科学（骨外）

中医基础理论、中医临床基础、中医诊断学、中医内科学、中医外科学、中医骨伤科学、中医妇科学、中医儿科学等

王牌专业

妇幼保健学、临床医学、眼视光学、应用心理学、计算机科学与技术、软件工程、数学与应用数学、医学影像学、麻醉学、光信息科学与技术、环境科学、材料科学与工程等

材料科学与工程、材料成型及控制工程、电子信息工程、建筑学、化学工程与工艺、食品科学与工程、轻化工程等

工商管理、会计学、电子商务、国际经济与贸易、药学、电子信息工程、软件工程、数学与应用数学、新闻学、生物科学等

应用心理学、教育技术学、光信息科学与技术、计算机科学与技术、经济学、体育教育、物理学、地理科学等

生物工程、植物保护、环境科学、生态学、数学与应用数学、生物科学、生物技术、制药工程、食品科学与工程、农业机械化及其自动化等

临床医学、工商管理、土木工程、新闻学等

护理学、基础医学、临床医学、医学影像学、医学检验、生物医学工程、生物技术等

中医学、针灸推拿学、中西医临床医学、药物制剂、康复治疗学、应用心理学、制药工程等

工商管理、物流管理、电子信息工程、通信工程、建筑学、电子信息科学与技术等

信息与计算科学、工程管理、机械设计制造及其自动化、电气工程及其自动化、自动化、电子信息工程、通信工程、软件工程、建筑学等

旅游管理、计算机科学与技术、建筑学、城市规划、土木工程等

教育学等

水产养殖学等

校企合作

学校围绕广东，尤其是珠三角区域经济转型的重大战略，专门成立了“产学研合作办公室”、“技术转移中心”和“地方合作办公室”等三个机构，从多个层面组织、协调学校的产学研工作

2011年6月18日，学校与昊源集团有限公司签订协议，共建华南理工大学发展与改革研究院

学校与顺德民营企业投资商会、顺德中小企业信用互助协会签订协议。学校将为对方提供人才培养、企业经营战略咨询、产学研合作等智力支持，对方将推荐其商会中的优秀企业作为学校教学实习基地，推荐学生实习就业等

佛山市中小企业发展局、佛山电视台南海分台、珠江期货有限公司、广东新南方集团有限公司等23家单位与学校达成初步合作协议

学校选育的新品种在南方稻区的推广达2000万亩，创造经济效益达20亿元。学校与广东温氏集团联手进行产学研合作，集团年产值从合作前的0.4亿元发展到至今的200亿元

建立风电机组控制系统产学研结合（暨研究生创新培养）基地，校企合作范围将扩大到研究生理论和实践相结合的创新培养

广药集团与学校签订合作协议，结成校企产学研全方位战略合作联盟，在产品研发、科研平台建设、人才培养和文化建设等方面展开合作

肇庆高新区、中恒集团与学校在技术研发、科技成果转化、产学研基地及博士后流动站建设、人才培养等各方面开展全方位的深度合作

2010年，深圳大学传播学院与深圳市天华世纪传媒有限公司在深圳大学举行了校企合作签约仪式

2010年8月2日，学校与惠州广田石化开展校企合作，校方将协助广田石化提高企业科技素养与生产经营水平，帮助开展企业职工教育培训活动

豪进摩托车集团与广州大学松田学院正式“牵手”，由松田学院部分教师组成的课题小组，将为豪进摩托车集团的市场人员及技术服务人员进行市场营销服务能力提升的培训

学校与湛江移动正式签署协议。湛江移动将大力协助学校开展“无线校园”建设，打造综合网络教学平台。双方还就校园信息文化工程，大学生带薪实习计划等多方面开展具体合作

学校与湛江港签订校企合作协议，水产学院、农学院、工程学院、经济管理学院、航海学院、外国语学院、理学院和WTO研究中心等也与集团签订了业务服务协议

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