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计算机科学基础 – 基础知识
- 第一台计算机和算法理论（30 年代-50 年代）： 理论发展（例如图灵机）和原始硬件通过形式化可计算的内容和执行的复杂性来定义探索的空间。
- 编程语言（50 种以上）： 从汇编语言到高级工具（FORTRAN、COBOL 等），人们探索了能够“编写其他算法”并具有更高人类可读性的算法的创建。
- 基础知识 给 和网络（60 岁以上）： 需要系统且高效地存储和传输 数据，导致基础系统的开发 数据 以及基础设施 随.
计算生命科学和生物信息学的诞生和演变
- 分子生物学和测序（50 岁以上）： 在分子水平上解码生命的结构（关于 DNA、RNA、蛋白质......的发现）需要越来越先进的技术来存档和分析这些信息。
- 人类基因组计划（1990-2003）： 大规模协作努力获得人类 DNA 的完整序列。这些庞大的管理 数据 这是计算在生命科学应用方面的突破。
- “组学”爆炸（2000+）： 除了基因组之外，现在还大规模研究蛋白质（蛋白质组学）和转录（转录组学）。算法专门分析 数据 生物和高性能计算。
- 计算系统生物学（2000+）： 尝试使用计算机工具对各个级别的生物过程进行建模（例如从细胞之间的相互作用到整个器官或生物体的模拟）正在成为一个不断发展的跨学科领域。
共生：信息技术加速生物学发展，反之亦然
- 仿生算法： 大自然常常包含解决复杂问题的有效方法。这催生了新的算法类别（例如受大脑启发的神经网络、在突变中寻找类比的人工进化）。
- 计算困难（硬）问题： 生物学中的许多关键任务（例如蛋白质折叠、序列比对等）都是“本质上”计算复杂的问题，这突破了 IT 工具创建和超级计算机资源使用的极限。
- 个性化医疗和“数据驱动发现”： 生物信息技术和大型遗传数据集（来自个人和普通人群）的分析为精确诊断、预防和治疗提供了非凡的机会。
挑战与未来
- 大数据运用 e 云端技术 计算： 体积为 数据 在生物领域，它继续呈指数级增长。需要有效的策略来处理和从海量数据中提取相关信息。
- 模型的可解释性： 深度学习等方法通常会产生高度准确的结果，但其解释可能很困难。需要更好地理解它们“为什么”起作用，特别是在医学等敏感领域。
- 隐私和道德： 由于质量 数据 具有基因组图谱的个人数据持续增长，必须保证高标准的隐私、非歧视以及以完全自觉和透明的方式将其用于生物医学研究。
结论
计算机科学基础提供了实现计算生命科学和生物信息学突破性创新的工具。反过来，生物问题也带来了进一步推动计算领域发展的挑战。这是一种真正的合作，旨在理解并潜在地改善生活本身。
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