生物信息学心得体会.docx
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生物信息学心得体会.docx
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生物信息学心得体会
生物信息学心得体会
【篇一:
学好生物信息学的基础】
生物信息学,是一门综合学科。
涉及到数学,生物学和计算机的内容。
但在我看来,计算机的基础需要,但要求不是很高,关键是要有很好的生物学知识,包括遗传学的、生物化学的、发育生物学的、分子生物学的、植物生理学的知识等等,也就说需要达到这样的一个要求:
在进行数据分析时,能对各种分析结果进行生物学的评价,并给出最优的分析策略。
同时也应该有纯熟的数理基础,包括统计学的、拓扑学的,这样才能把待分析的问题转换成可计算的模型,最后能给出实现的程序。
从个人来说,因为生物信息学是一个非常大的领域,所以,关键是要确定自己的研究方向。
比如,以关联分析为方向的生物信息学,那么就要掌握好各种关联分析的统计分析方法,有很强的数据管理能力,足够好的序列分析能力(这是进行variation查找和分析的基础)。
回到6年以前,如果决定在生物信息学上发展,那么我也许会做下面这些事情:
首先,从最不重要的计算机这个方面来说:
(1)要掌握好bash等脚本语言,一般的linux问题都能很好的解决
(2)熟练使用apache,mysql等基础软件工具,用joomla等cms配置搭建网站
(3)应该努力精通perl,bioperl,以基于此的各种分析工具,比如gbrowser,cmap等
(4)足够好的c/c++语言能力,这是实现新算法的最高效语言。
(5)应该努力精通r语言,这是进行统计分析的基础工具
(6)如果有机会,学学erlang这样一些函数式语言吧
其次,从数学基础来说,我觉得应该:
(1)学好线性代数
(2)学好高等数学,或者数学分析
(3)学好统计学
(4)学好离散数学
(5)学好计算机算法和数据结构
其次,从生物学来说:
(1)如果没有进化论的基层,请把进化论学好
(2)学好发育生物学,植物生理学
(3)学好基因组学、遗传学等
千万不要认为这些没有什么用,当你在数据分析,怎么判断结果的合理性,或者对结果进行解释时候,都离不开这些生物学问题。
最后,你对这些问题的理解成度,决定了你的生物信
息学水平:
只是一个有生物学知识的、会进行计算机操作的技术员,还是一个能给出解决方案的有良好计算机基础的能把握生物学问题的生物信息学家。
最后,从生物信息学的角度来说:
(1)对ncbi等各大数据库非常熟悉
(2)对各种生物学信息学的分析方法和策略非常的清楚,至少应该知道有那些工具软件,以及这些工具软件的原理和基于的生物学基础,包括:
基因组学分析,表达谱分析,代谢组分析、调控网络分析、数据结果的整合展示等
最后,生物信息学是一个发展很快的学科,但因起涉及的内容比较多,因此,要想到底一定的要求,是需要付出巨大的努力的。
此外,在进行生物信息学学习的过程中,对自己感兴趣的方法工具,一定要把文献上的数据拿来,自己独立分析一遍,自己去体会分析的过程,从而对这些方法和工具有更深入的理解。
【篇二:
我想象中的生物信息学】
我想象中的生物信息学
作为一个习惯于游走于各大实验室,经常需要称量和测定的生物学专业的我来说,生物信息学是一个复合词,也是一个较为“高大上”的词汇,毕竟,它与当今最热门、最具吸引力和最伟大的计算机技术挂钩了。
这种奇妙的组合,就像具有不同优良性状作物之间的远缘杂交,不由让我对生物信息学这个新兴学科臆想连篇。
今天是2050年12月1日。
夏鑫正坐在办公室里,聚精会神地看着来自国家电视台有关新型病毒hil(highinfectionlethal)在东南亚肆虐的新闻报道。
夏鑫的办公室位于北京的中国生物大数据研究中心大夏里。
中国生物大数据研究中心直属于国家信息部,以各种生物数据挖掘与开发为核心内容,集产、学、研为一体的科研机构。
夏鑫,作为药物生物信息学领域的专家之一,已经在这个行业深耕差不多40多年了。
“这次要来的家伙可能不好对付。
”夏鑫自言自语说道。
的确,这次新爆发的疫情与以前有所不同,其侵染的病毒是一种极其凶险与难缠的核糖核酸类病毒。
丝条状,长约1000纳米,能够通过血液、唾液、汗液等体液进行传播,一旦被它侵染,感染者会在10分钟以内全身发黑、抽搐、直至死亡。
从现场的一些尸检发现,死者血液里的红细胞不足0.1%,且骨髓内的造血干细胞全部死亡。
夏鑫不由寒颤,脸上出现少有的不安,但很快,他的注意力就被办公室电脑吸引,如他所料,东南亚愈演愈烈的疫情,必将引起中国政府的高度重视,现在他的电脑就接受到上级分派的任务。
任务是快速对hil病毒的rna分析并依照目前利用x射线衍射晶体结构得到的某些重要的病毒表达调节分子,设计能与其作用的药物。
这项任务对一位有多年经验的专家来说,并非难事,只是速度一定要快!
夏鑫首先对手上的rna利用特定算法进行全方位分析,划分出调控区,编码区,并进行世界各大病毒基因组数据库的比对,锁定重要区域。
这些步骤并不需要多长时间,大概2min。
这有赖于全球各大数据库的双轨道链接以及超高速的带宽传输,另外,每位生物信息学工作者都配备了高性能的计算机并掌握凝集众多科研人员心血的多功能信息学大软件。
接着就是对分析的数据进行生物学注释。
在未开发基因组和蛋白组注释数据库时,生物学注释对于大多拥有高超计算机能力但生物知识缺乏的生物信息学工作者来说,可以说是一大难题。
这种不对称不单大大影响生物信息的效率,而且引起某些错误的注释。
经过两个
多小时的高强度工作,夏鑫终于整理出几个维持病毒功能必需而在耐药性形成不易发生突变的蛋白侧链。
夏鑫紧张的神经稍微放松了一些,他心里想:
这次病毒应该可以从中药蛋白库或世界药物库中找到一些化合物,经修饰后,专一性作用于这些侧链的。
病毒感染者也就能重获新生。
夏鑫不再多想,继续埋头寻找和设计抗hil病毒药物。
20世纪60-70年代,生物信息学在核酸和蛋白质分析和测序技术日趋进步的背景下应运而生。
最初的生物信息学受限于算法,只能进行基本的比对。
如今,生物信息学经过几十年的成长,从小苗逐渐长成灌木,枝繁叶茂。
一系列组学计划的实施,庞大的核苷酸序列、氨基酸序列以及蛋白质的二维和三级结构等数据急剧膨胀,生物信息学作为一种有力的工具,对部分数据进行了组织整理,并赋予一定的生物学含义。
现在,只要你拥有一台能连接互联网的电脑,就能感受到生物信息学给我们生命科学工作者带来的便利。
假如你拥有一段未知的基因序列,你可以访问ncbi或embl,利用你的序列对拥有海量数据并日益增长的数据库,进行相似性搜索,从而得到这段序列的编码区、氨基酸序列以及编码蛋白等信息。
这些为你下一步的研究工作提供一些参考。
这在二十世纪初很难想象,那时候的生物化学家用有机化学的的方法研究三大物质的代谢途径,研究一些酶的组成和生理作用,等等。
同时,他们没有分子生物学知识,只是对各种实验现象进行观察和记录。
现阶段,生物信息学的发展是乐观的。
核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、结构数据库等数据库得以建立;序列比对被用作推断新克隆基因的功能、构建和预测蛋白质家族结构与功能以及获取生物进化关系;对蛋白质的结构进行预测;克服传统药物设计的随机性和盲目性,辅助药物设计;发现和鉴定新基因和snp。
以上所说也仅是生物信息学众多领域的一些方面,毫无疑问,在将来,生物信息学将扮演越来越重要的角色。
药物的设计与开发是生物信息学参与的一个重要领域,也是生物医药发展过程不可忽视的一方面。
这也正是我脑海里首先对生物信息学辅助药物研发与治疗抱有想象的原因。
众所周知,一种针对某种疾病治疗药物的研发与应用需要历经的时间是漫长的。
一般是从矿物质、植物以及动物当中进行人工的寻找和筛选,或经过化学的合成来形成药物的先导物,然后在先导化合物确定无误后,再对其进行分析,完善和优化。
最后对候选药物进行临床的药剂量、副作用以及个体化
差异等评价,最终将其投入到市场当中。
而生物信息学的参与,可以利用现有的数据库对靶点进行识别,高效筛选出先导化合物,并且,根据不同病人基因实现个性化治疗,从而减少工作的盲目性,促进药物推向市场。
至此,我们已经对生物信息学的发展历史和现状有了一些了解。
那么,作为推动生命科学成为21世纪重要学科的主力军之一,生物信息学的未来在哪里?
这也正好对应上了题目中的“我想象中的生物信息学”。
对数据有更可靠与更快速的解读。
一些国内生物信息学大牛感慨,现在该行业的很多工作者都是“半路出家”的。
如果无法对数据进行解读,也就很难转化成真正的科研成果。
人才素质会不断提高,但生命科学研究领域十分广泛,且不说基础生物学和医学科学中有多少细分学科,单说农林牧渔各个方向所涉及的数据特点和分析策略都不尽相同,这就要求有很多生命科学和计算机知识兼备的科研人员。
培养人才的周期是很长,但生物学数据却以好几倍的速度剧增。
所以,个人认为,要想实现对如今庞大的生物数据更可靠与更快速的解读,未来必须要附加上人工智能。
人工智能自身具备一定的学习能力,计算能力速度之快远甩人类几条街。
现在的生物信息学科研人员已经开发和设计出很多的程序和算法,它们功能强大,但却十分紊乱,各自得到的结果有较大差异,这令人难以取舍。
假如真的有一天,经过众多人工智能专家和生物信息学专家能设计出一套能对基因进行预测分析和注释的专家系统,那样我们将能从浩瀚的生物学数据快速地发现更多进化和生命系统的秘密,并且这些相对可靠的数据也将大大地促进如药物学、免疫学和临床医
学的研究。
计算决定生物的未来。
不可否认,在生物领域,实验最可靠,实验是金标准,实验不会错,如果计算结果与实验不符,那一定是计算不靠谱。
将来,这种固化的思维可能发生稍微的转变。
一些生物信息学者经过对生物淘选的实验结果研究发现,有些实验结果存在以子之矛、攻子之盾的地方,他们由此开发出一套能评价实验结果靠谱不靠谱,甚至能够用不靠谱数据集建模来预测实验结果数据是否真实的系统。
基于此,生物信息学有可能将不再只是一位尾随的拾荒者,而成为以后生命科学研究的监督者或主要参与者。
这是很尴尬的,一门实验学科竟然变成一门计算科学。
不过,这应该是有理由的,当更多的生命奥妙被揭开,我们能从实验中得到的数据也将减少,这时,我们将会转向一直被遗忘的生物数据库。
【篇三:
生物信息学的内容及发展】
生物信息学的内容及发展
学生:
xxx
(x学院xxx班,学号:
xxxxxxxxxxxxx)
摘要:
生物信息学(bioinformatics)是80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科,最初常被称为基因组信息学。
广义地说,生物信息学是用数理和信息科学的理论、技术和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物数据的一门学科。
伴随着人类基因组计划的胜利完成,生物信息学的作用愈显重要。
关键字:
生物信息学;科学技术;内容;发展
生物信息学以计算机为其主要工具,发展各种软件,对逐日增长的浩如烟海的dna和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析和研究,目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质,破译隐藏在dna序列中的遗传语言,揭示生物体生理和病理过程的分子基础,为探索生命的奥秘提供最合理和有效的方法或途径。
生物信息学已经成为生物医学、农学、遗传学、细胞生物学等学科发展的强大推动力量,也是药物设计、环境监测的重要组成部分。
一、生物信息学的定义与定位
生物信息学(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)和蛋白质组学(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。
生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学,并且使用了信息学的技术,这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法,并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。
(luscombe,2001)
具体而言,生物信息学作为一门新的学科领域,它是把基因组dna序列信息分析作为源头,在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。
基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。
从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学应包括这3个主要部分:
⑴新算法和统计学方法研究;⑵各类数据的分析和解释;⑶研制有效利用和管理数据新工具。
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)、处理及利用(计算、模拟)。
二、生物信息学的研究内容和方向
生物信息学的主要研究内容:
基因组学-蛋白质组学-系统生物
学-比较基因组学,1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议,生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。
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级阶段,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。
生物信息学在短短十几年间,已经形成了多个研究方向,以下简要介绍一些主要的研究重点。
(一)序列比对
序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。
从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:
从相互重叠的序列片断中重构dna的完整序列。
在各种试验条件下从探测数据中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的dna序列,比较两个或多个序列的相似性,在数据库中搜索相关序列和子序列,寻找核苷酸的连续产生模式,找出蛋白质和dna序列中的信息成分。
序列比对考虑了dna序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等。
两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的dna序列高达10^9bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效。
因此,启发式方法的引入势在必然,著名的balst和fasta算法及相应的改进方法均是从此前提出发的。
(二)蛋白质结构比对和预测
基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。
蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似。
蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000aa(aminoacids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等。
氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构。
一般认为,蛋白质有四级不同的结构。
研究蛋白质结构和预测的理由是:
医药上可以理解生物的功能,寻找
dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成。
直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较aa序列更多的信息。
蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释。
从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。
同源建模(homologymodeling)和指认(threading)方法属于这一范畴。
同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基
酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构。
然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要。
(三)基因识别非编码区分析研究
基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置。
(四)分子进化和比较基因组学
分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树。
既可以用dna序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性。
通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的。
(五)序列重叠群(contigs)装配
根据现行的测序技术,每次反应只能测出500或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(contigs)。
逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配。
从算法层次来看,序列的重叠群是一个np-完全问题。
(六)基于结构的药物设计
人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗。
基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域。
为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物。
这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益。
(七)生物系统的建模和仿真
随着大规模实验技术的发展和数据累积,从全局和系统水平研究和分析生物学系统,揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究热点-系统生物学。
(八)生物信息学技术方法的研究
生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。
海量数据和复杂的背景导致机器学习、统计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。
巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难,需要像非参数统计(bmcbioinformatics,2007,339)、聚类分析(qualliferes,2007,1655-63)等更加灵活的数据分析技术。
高维数据的分析需要偏最小二乘(partial
leastsquares,pls)等特征空间的压缩技术。
在计算机算法的开发中,需要充分考虑算法的时间和空间复杂度,使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的可实现性。
(九)其他
如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法。
从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代。
我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识。
三、生物信息学的发展及挑战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jameswatson和franciscrick在nature杂志上推测出dna的三维结构(双螺旋)。
dna以磷酸糖链形成发双股螺旋,脱氧核糖上的碱基按chargaff规律构成双股磷酸糖链之间的碱基对。
这个模型表明dna具有自身互补的结构,根据碱基对原则,dna中贮存的遗传信息可以精确地进行复制。
他们的理论奠定了分子生物学的基础。
dna双螺旋模型已经预示出了dna复制的规则,kornberg于1956年从大肠杆菌(e.coli)中分离出dna聚合酶i(dnapolymerasei),能使4种dntp连接成dna。
dna的复制需要一个dna作为模板。
meselson与stahl(1958)用实验方法证明了dna复制是一种半保留复制。
crick于1954年提出了遗传信息传递的规律,dna是合成rna的模板,rna又是合成蛋白质的模板,称之为中心法则(centraldogma),这一中心法则对以后分子生物学和生物信息学的发展都起到了极其重要的指导作用。
经过nirenberg和
matthai(1963)的努力研究,编码20氨基酸的遗传密码得到了破译。
限制性内切酶的发现和重组dna的克隆(clone)奠定了基因工程的技术基础。
正是由于分子生物学的研究对生命科学的发展有巨大的推动作用,生物信息学的出现也就成了一种必然。
2001年2月,人类基因组工程测序的完成,使生物信息学走向了一个高潮。
由于dna自动测序技术的快速发展,dna数据库中的核酸序列公共
数据量以每天106bp速度增长,生物信息迅速地膨胀成数据的海洋。
毫无疑问,我们正从一个积累数据向解释数据的时代转变,数据量的巨大积累往往蕴含着潜在突破性发现的可能,生物信息学正是从这一前提产生的交叉学科。
粗略地说,该领域的核心内容是研究如何通过对dna序列的统计计算分析,更加深入地理解dna序列,结构,演化及其与生物功能之间的关系,其研究课题涉及到分子生物学,分子演化及结构生物学,统计学及计算机科学等许多领域。
生物信息学是内涵非常丰富的学科,其核心是基因组信息学,包括基因组信息的获取,处理,存储,分配和解释。
基因组信息学的关键是读懂基因组的核苷酸顺序,即全部基因在染色体上的确切位置以及各dna片段的功能;同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行药物设计。
了解基因表达的调控机理也是生物信息学的重要内容,根据生物分子在基因调控中的作用,描述人类疾病的诊断,治疗内在规律。
它的研究目标是揭示基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律,解释生命的遗传语言。
生物信息学已成为整个生命科学发展的重要组成部分,成为生命科学研究的前沿。
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”。
四、总结
随着科学技术的进步,生物信息学发展的脚步也逐渐加快。
不难看出,生物信息学作为一门基于分子生物学与多种学科交叉而成的新学科,正展现着他非凡的魅力和强大的作用力,对于各门学科的发展都有着不可小觑的推动力。
当然,这门学科也有不尽完美的方面,例如存在着投资、
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