7、拍字节计算生物学与生物信息学

拍字节计算生物学与生物信息学

1. 引言

2006年8月28日，在德国德累斯顿召开了一场关于计算生物学与生物信息学的研讨会。这场研讨会由美国印第安纳大学的克雷格·斯图尔特、德国德累斯顿工业大学的迈克尔·施罗德和马蒂亚斯·穆勒共同组织。研讨会的目的是探讨在千万亿次计算环境下，生物信息学或计算生物学应用可以或应该完成的任务，以及为了实现和使用针对生命科学（如生物学、生物化学、环境科学等）的重要问题的有效解决方案，必须克服的障碍。

2. 计算能力与生命科学需求

2.1 计算能力的当前趋势

随着计算能力的飞速提升，尤其是千万亿次计算环境的出现，生物信息学迎来了前所未有的机遇。千万亿次计算环境能够处理海量数据，加速复杂计算任务，为生物信息学提供了强大的工具。然而，这种计算环境也带来了新的挑战，尤其是在算法优化和数据管理方面。

2.2 生命科学领域的需求

生命科学领域对计算能力的需求日益增长。例如，蛋白质折叠机制的研究、膜蛋白的结构与动态研究等都需要长时间尺度的模拟。这些模拟不仅需要极高的计算性能，还需要确保模拟结果的准确性。为了应对这些需求，科学家们必须不断优化算法和改进数据处理方法。

3. 生物分子模拟的扩展

3.1 强可扩展性与正确性

生物分子模拟是计算生物学中最为成熟的领域之一。为了将生物分子模拟扩展到大规模并行机器上，研究人员面临着强可扩展性和正确性的双重挑战。强可扩展性意味着随着计算资源的增加，模拟性能能够线性提升。正确性则要求模拟结果在长时间尺度上保持稳定，避免能量漂移等问题。

3.1.1 强可扩展性的实现