2、生物信息学中的模糊逻辑应用：原理与挑战

生物信息学中的模糊逻辑应用：原理与挑战

1. 生物信息学的范畴

生物信息学的范畴极为广泛，且近年来变化迅速。尽管理论上它能解决所有与生物相关的问题，但目前主要聚焦于生物分子层面，尤其是大分子（如 DNA、RNA 和蛋白质）、涉及一组基因/蛋白质的生物复合物/模块，以及控制基因/蛋白质间各种相互作用的生物分子网络/途径。

生物信息学在现代生物学中主要针对以下几类计算问题和方法：
- 高通量技术中的数据解读 ：高通量技术是现代生物学的驱动力，如 DNA 测序仪、蛋白质鉴定的质谱仪、基因表达谱分析的微阵列等。这些技术的初始输出通常是图像和光谱，数据量大且质量嘈杂，需要计算方法将其转化为数值。
- 数据管理和计算基础设施 ：鉴于生物数据的规模和复杂性，创建和维护生物信息数据库对现代生物学至关重要。生物信息学负责这些数据库的设计，用于数据存储、更新和检索，常提供 Web 界面进行数据访问，并配备后端数据分析引擎，有时还会提供图形工具或插件进行数据可视化，部分数据库还可通过跟踪系统与实验仪器连接进行实时数据收集。
- 数据挖掘发现 ：从高通量技术产生的嘈杂数据中提取有用的生物信息和模式是生物信息学的一项艰巨任务。例如，比较多个基因组序列可识别进化模式，分析微阵列数据能发现与特定疾病相关的基因，挖掘生物医学文献可自动识别可能的基因 - 基因关联。
- 预测 ：生物信息学常用于预测生物信息，如从蛋白质序列预测蛋白质二级结构、定位和功能等。数据挖掘技术可应用于生物信息学预测，如同源建模，通过挖掘已知蛋白质结构来构建查询蛋白质的结