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生物信息学是对生物科学所产生的大量数据进行分析和管理的学科。数据挖掘技术在生物信息学领域具有良好的研究与应用前景。对在生物信息学中的数据挖掘技术的应用进行了研究。 相似文献
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生物学在发展过程中,灵活应用计算机技术,可以有效的促使学科创新发展,完善学科自身的不足之处,并通过计算技术促使人们加强对生物信息学的认知,进而充分发挥出该技术自身的作用,满足当前时代的需求。基于此,作者结合自身工作经验,对生物信息学中的计算机技术应用进行详细的分析研究,以供相关工作人员参考。 相似文献
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生物信息学数据库及其利用方法 总被引:4,自引:1,他引:4
阐述了生物信息学数据库在生物信息学的发展过程中发挥的巨大作用;介绍了世界上主要的生物信息学数据库及其分类和特点;论述了如何利用生物信息学数据库;最后,对利用国际生物信息学数据库促进我国生物信息学的发展做出了展望。 相似文献
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论信息技术对生物信息学的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
阐述了情报学、信息学和生物信息学的概念,介绍了国外生物信息学的发展;论述了信息技术与生物技术的相互关系;对如何开拓我国生物信息学新局面提出了建议与措施。 相似文献
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本文综合分析了生物信息学这一现代新兴学科的定义和内涵,介绍了近年来国内外对于现代生物信息学的认识、重要的数据库和分析软件及其主要研究领域;并结合农业生物技术发展综合阐述生物信息学在其发展前景。 相似文献
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生物信息学是一门新兴的综合性学科,医学编辑在实际工作中经常会遇到与生物信息学相关数据库的应用问题。医学编辑应该重视生物信息学的学习和应用,为审稿提供强有力的支持,从而提高审稿质量。 相似文献
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试析异构生物信息数据库的整合 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了生物信息数据库对生物信息学研究的重要性,介绍了世界上主要生物信息学数据的类型和特点,同时指出了在生物信息学研究与发展中,对异构生物数据库整合的必要性和迫切性。描述了三种已研究开发的异构生物信息数据库整合平台。 相似文献
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生物信息学的原理、应用及前景 总被引:5,自引:0,他引:5
本文介绍了生物信息学的原理、应用和前景以及我们应采取的对策。生物信息学是计算机科学、数学和生物学界面的一门多学科的综合性学科。它广泛应用于基因序列数据的获取、处理、分析,蛋白质结构功能的预测,人类基因组计划的实施,药物的设计、合成的制作,Internet数据的共享与集成,将成为信息时代倍受关注的新型产业的支撑点。 相似文献
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生物信息学是近年来兴起的一门交叉学科,其课程内容涵盖了分子生物学、数学、计算机科学等,学习起来有较大难度。本文探讨了生物信息学双语教学的可行性、教材选择、授课方式和考核方式等,从结果看来,这些方式获得了较好的教学效果。 相似文献
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生物信息是人类认识利用生物界的信息载体,是一种战略性资源,蕴含巨大的军事应用价值、经济价值和社会价值。随着生物信息爆炸性增长,生物信息安全已经成为国际社会高度关注的安全领域。在分析生物信息与国际安全关切关系整体现状基础上,文章阐述了我国生物信息领域国家安全所面临的复杂形势,提出了面临战略不清、政策不明、社会重视不足、技术不强等重大问题的综合性判断,并建议通过加强生物信息安全的综合治理、统筹各方资源和投入、强化科技部署等策略,提升我国生物信息综合安全能力。 相似文献
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从跨学科的视角看,情报研究对情报学理论和实践有着积极的意义,而设计学就是诸多视角之一。本文从方法论的角度讨论了情报学和设计学的联系与交叉,从理论基础、研究流程和任务特点3个方面探讨了从设计学视角看情报研究的可能性,并就信息构建这个实例进行了说明。借鉴设计学理念和方法不仅能丰富情报研究方法,也能促进情报学平衡发展。 相似文献
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科技中介服务网络信息集成保障体系的建立 总被引:2,自引:0,他引:2
为了更好的发挥科技中介的功能与作用 ,本文建议应建立一个由不同系统与不同部门所构成的纵向信息集成系统、区域性的横向信息集成系统、不同形式的类型信息集成系统、科技中介个体的信息平台等所组成的科技中介网络信息集成系统 相似文献
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从情报学与相关学科的差异性看情报学的核心技术 总被引:1,自引:1,他引:0
情报学与图书馆学、信息管理、通信科学、智能科学、计算机科学、计算语言学等学科有着密切的关系.但它们之间又有着本质的不同.通过分析情报学与相关技术学科的差别,得出情报学的核心技术是分析技术.因此,应当在充分发展以检索为代表的传统情报技术的基础上,大力加强分析技术,特别是文本内容分析技术,以推动相关理论、技术与实践的发展. 相似文献
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关于信息资源管理学科定位的再思考 总被引:2,自引:0,他引:2
文章对目前信息资源管理学科定位的几种代表性观点进行了分析,提出了信息资源管理作为一门综合学科发展的新思路,认为不应将信息资源管理学科仅仅局限在图书、情报、档案领域内,而应融合多个学科的知识发展成为一个综合性的交叉学科. 相似文献
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[研究目的]科学数据已经成为科研产出的重要成果类型之一,通过研究和观察科学数据的使用情况可以发现科学数据的管理需求,提高科研人员共享和重用科学数据的积极性。[研究方法]以生物信息学领域学术论文全文信息作为研究对象,利用规则抽取和人工标注形成了生物信息学引文分类数据集,并对比评估了8种机器学习方法在数据集上的分类和识别效果。[研究结论]实证研究效果显示,机器学习分类方法可以用于科学数据正式引用识别,全文信息和样本集大小对分类效果起到关键性作用。 相似文献