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生成树计算的公式是什么?具体点请教下生成树的计算公式是怎么算的,具体步骤怎么写
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生成树计算的公式是什么?具体点
请教下生成树的计算公式是怎么算的,具体步骤怎么写
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答案和解析
物信息学(Bioinformatics)
是在生命科学的研究中,以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学.它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一,同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一.其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面,具体说就是从核酸和蛋白质序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息.
生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科.
目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术(尤其是因特网技术)的结合体.生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟).
1990年代以来,伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长.对生物信息学工作者提出了严峻的挑战:数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息?基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育?基因组本身又是怎样进化的?
生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构.这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪,如今找到问题答案要求正变得日益迫切.诺贝尔奖获得者W.Gilbert在1991年曾经指出:“传统生物学解决问题的方式是实验的.现在,基于全部基因都将知晓,并以电子可操作的方式驻留在数据库中,新的生物学研究模式的出发点应是理论的.一个科学家将从理论推测出发,然后再回到实验中去,追踪或验证这些理论假设”.
生物信息学的主要研究方向:基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学
姑且不去引用生物信息学冗长的定义,以通俗的语言阐述其核心应用即是:随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展,由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增,目前已达到每14个月翻一番的速度.同时随着互联网的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长.然而这些仅仅是原始生物信息的获取,是生物信息学产业发展的初组阶段,这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生.以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表.
原始的生物信息资源挖掘出来后,生命科学工作者面临着严峻的挑战:数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息?基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育?基因组本身又是怎样进化的?生物信息学产业的高级阶段体现于此,人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代.结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用.
[编辑本段]发展简介
生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在,1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nat.
是在生命科学的研究中,以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学.它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一,同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一.其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白学(Proteomics)两方面,具体说就是从核酸和蛋白质序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息.
生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科.
目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术(尤其是因特网技术)的结合体.生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟).
1990年代以来,伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长.对生物信息学工作者提出了严峻的挑战:数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息?基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育?基因组本身又是怎样进化的?
生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构.这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪,如今找到问题答案要求正变得日益迫切.诺贝尔奖获得者W.Gilbert在1991年曾经指出:“传统生物学解决问题的方式是实验的.现在,基于全部基因都将知晓,并以电子可操作的方式驻留在数据库中,新的生物学研究模式的出发点应是理论的.一个科学家将从理论推测出发,然后再回到实验中去,追踪或验证这些理论假设”.
生物信息学的主要研究方向:基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学
姑且不去引用生物信息学冗长的定义,以通俗的语言阐述其核心应用即是:随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展,由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增,目前已达到每14个月翻一番的速度.同时随着互联网的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长.然而这些仅仅是原始生物信息的获取,是生物信息学产业发展的初组阶段,这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生.以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表.
原始的生物信息资源挖掘出来后,生命科学工作者面临着严峻的挑战:数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息?基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育?基因组本身又是怎样进化的?生物信息学产业的高级阶段体现于此,人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代.结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用.
[编辑本段]发展简介
生物信息学是建立在分子生物学的基础上的,因此,要了解生物信息学,就必须先对分子生物学的发展有一个简单的了解.研究生物细胞的生物大分子的结构与功能很早就已经开始,1866年孟德尔从实验上提出了假设:基因是以生物成分存在,1871年Miescher从死的白细胞核中分离出脱氧核糖核酸(DNA),在Avery和McCarty于1944年证明了DNA是生命器官的遗传物质以前,人们仍然认为染色体蛋白质携带基因,而DNA是一个次要的角色.1944年Chargaff发现了著名的Chargaff规律,即DNA中鸟嘌呤的量与胞嘧定的量总是相等,腺嘌呤与胸腺嘧啶的量相等.与此同时,Wilkins与Franklin用X射线衍射技术测定了DNA纤维的结构.1953年James Watson 和FrancisCrick在Nat.
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