1. 研究目的与意义
生物信息学是一个发展很快的新兴学科, 是计算机应用的最重要的领域之一, 同时生物信息学的发展又给计算机学科提出了许多新的课题, 从而促进计算机学科自身的发展。从数据库技术、海量存储技术、数据挖掘、计算几何、DNA 计算、网格计算、机器学习、人工心智、web service 等方面, 就生物信息学对计算机科学发展的促进作用进行了论述。
生物信息学, 是一门研究生物和生物相关系统中信息内容与信息流向的综合系统科学。它是20世纪80年代末随着基因组测序数据迅速增加而逐渐兴起的一门全新的学科, 是研究生命科学中各种生物信息的表达、采集、存储、传递、检索、分析和解读的科学。生物信息学的研究内容是伴随着基因组研究而发展的。具体地说, 生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头, 找到基因组序列中代表蛋白质和RNA基因的编码区。同时, 阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质, 破译隐藏在DNA序列中的遗传语言规律。在此基础上,归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据, 从而认识生命代谢、发育、分化、进化的规律。
2. 国内外研究现状分析
随着现代信息技术, 尤其是计算机科学的飞速发展, 使得许多学科有了长足的突破性的研究进展,而着重以信息研究为基础的生物信息学更是如插双翼, 只是如何更好地利用现代信息技术这个利器, 将学科研究深入高效推进, 至今仍处于不断探索与研究的过程之中。
近年来，生物技术的革新产生了大量的各种各样的生物数据，这些大量数据催生了生物信息学学科的产生和发展。这个相对新兴的学科一方面加速了基因组和后基因组数据的分析，另一方面促进了转录组学、蛋白组学、代谢组学和表型组学等相关领域的信息的整合。这种信息的整合可以用来鉴定基因及其产物，可以用来阐明基因型和观测到的表型之间的功能联系。因此，可以用来进行从基因组到表型组的系统分析。随着植物生物技术发展质和量的不断提高，需要生物信息学来整合利用组学 扩展了的技术所产生的各种各样的数据。
生物信息学是一门生物学技术和信息学技术融合的学科。不同的人对生物信息学有不同的理解；但是按照其最基本的形式，生物信息学可以定义为有效的组织生物学信息，进行逻辑化的查询。
3. 研究的基本内容与计划
建立植物转录组数据的分析流程，包括：序列聚类拼接，基因注释 (功能注释,结构域预测等) 功能分类(go,mips等)，基因表达量分析文库基因总体分析(kegg代谢途径) 和自动化分析平台构建。
1. est 序列分析系统的构建
1. 1 硬件配置与linux 操作系统的安装
4. 研究创新点
现在许多信息技术手段,尤其是数据挖掘技术如何更紧密更实际地与生物信息学的研究相结合仍然处于不断的探索之中。
目前相对而言,理论重于实践,即理论研究比较多,而实际运用还不足。
