生物信息学结合生物学与计算机科学，分析大量生物数据，如蛋白质结构、基因组序列。通过监督学习预测蛋白质结构，比较物种间的序列相似性，以及在病理基因组学中对抗病毒感染。决策树、KNN、SVM等分类算法在生物信息学中应用广泛，而性能评估和交叉验证确保模型的有效性。
“生物信息学是收集和分析复杂生物数据的科学”
生物信息学结合了生物学和计算机科学的元素，使用计算方法来分析生物数据。自 1953 年 DNA 的发现以来，分子生物学领域需要处理的数据量急剧增加。科学家们一直在收集许多物种的大量基因组序列数据。如今生物信息学的数据分析主要集中在大数据集，如大分子结构、基因组序列等……
通过蛋白质的构建模块预测蛋白质的三维结构
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