生物信息中的概率统计方法

• 作者: 沈世镒 钱敏平
• 来源期刊: 数学进展
• 学科: 数学
• 关键词: 基因 比对拼接 基因注释 基因芯片 蛋白质 基因网络 隐马氏模型 聚类分析 关联分析
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 页码范围: 669-684
• 页数: 16页
• 分类号: O19
• 字数: 14000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0917.2004.06.002

摘要

随着生物研究技术的不断改进与突破,特别是人类,水稻,大鼠,小鼠等的基因组测序与后基因组计划的迅猛推进,未来几年蛋白质和核酸的测序数据将以指数方式增加,生物信息学成为当前生物学领域的研究热点,预计在未来的若干年中它还将变得越来越重要.这是因为海量数据的获得只是为知识的获得提供了条件,如果不能从中找出规俸性的事物,数据本身往往并不显示知识.例如人类基因组测序只不过提供了用4种核酸(A,T,C,G)的序列书写成的人类机体的设计书.拿到了书并不意味着知道书中的内容.对一个识字不多的人来说,拿到书只是到达懂得书中内容这一遥远征途的第一小步.事实上,人们对于人类基因组的认识,大概也就是小学水平.另一方面,当前,生物的实验技术不仅达到了很高的精度,而且具有极高的通量.我们正在生物信息学研究的一个有活力的新时代.不少科学家还说它是人类基因组研究的收获时代,它不仅将赋予人们获得各种基础研究的重要成果的可能性,也带来取得巨大的经济效益和社会效益成果的很多机会.这是一个难得的机遇,我国应尽快综合利用它,充分发挥各学科交叉研究的威力,走向国际科学界的最前沿.在这一过程中,数学思想、模型、算法,特别是概率统计的思想与方法起到很关键的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈世镒	南开大学数学系	15	59	5.0	7.0
2	钱敏平	北京大学理论生物中心	13	107	6.0	10.0