生物信息學服務

A. 求助一個關於生物信息學服務器的問題

生物信息學中數學佔了很大的比重。統計學，包括多元統計學，是生物信息學的數學基礎之一；概率論與隨機過程理論，如隱馬爾科夫鏈模型（HMM），在生物信息學中有重要應用；其他如用於序列比對的運籌學；蛋白質空間結構預測和分子對接研究中採用的最優化理論；研究DNA超螺旋結構的拓撲學；研究遺傳密碼和DNA序列的對稱性方面的群論等等.總之，各種數學理論或多或少在生物學研究中起到了相應的作用.但並非所有的數學方法在引入生物信息學中都能普遍成立的，以下以統計學和度量空間為例來說明. Simond在人類的認知一書中指出，人在解決問題時，一般並不去尋找最優的方法，而只要求找到一個滿意的方法.因為即使是解決最簡單的問題，要想得到次數最少，效能最高的解決方法也是非常困難的.最優方法和滿意方法之間的困難程度相差很大，後者不依賴於問題的空間，不需要進行全部搜索，而只要能達到解決的程度就可以了.正如前所述，面對大規模的序列和蛋白質結構數據集，要獲得全局結果，往往是即使演算法復雜度為線性時也不能夠得到好的結果，因此，要通過變換解空間或不依賴於問題的解空間獲得滿意解，生物信息學仍需要人工智慧和認知科學對人腦的進一步認識，並從中得到更好的啟發式方法.