就整个学科的内容而论，计算生物学最终是以生命科学中的现象和规律作为研究对象，以解决生物学问题为最终目标，数学和计算机仅仅是解决问题的工具和手段。 计算生物学的研究范畴相当广泛，几乎渗透到现代生物学研究的每一个领域。
对那些海量数据只进行一些传统处理，并不能给生命科学以及医学带来太大的促进，迫切需要一个有效的研究方法体系来帮助人们了解像人体这样一个极其复杂的生物体系，这就是计算生物学。
有些人将计算生物学作为生物信息学的同义词处理;但也有些人认为计算生物学和生物信息学应当被当作不同的条目处理，因为生物信息学更侧重于生物学领域中计算方法的使用和发展，而计算生物学强调利用数学模型和计算仿真技术对生物学问题进行研究，应用信息学技术对生物学领域中的假说进行检验，并尝试发展新的理论。
因为两者之间界限模糊，所以美国很多大学开设的专业方向将这两者结合在一起。
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专业研究方向介绍：
计算生物学： 运用计算机的思维解决生物问题，用计算机的语言和数学的逻辑构建和描述并模拟出生物世界。 它的研究可以划分成两个部分或者两个阶段。
一是数据挖掘和知识发现，从大量的实验数据中提取背后隐藏的模式，然后形成假设;
第二个阶段是建立数学模型，利用计算机模拟来检验各种假设，为进一步的体内、体外实验研究提供预测结果和指导建议。 因此，计算生物学的两个阶段可以归纳为“发现的科学”﹙iscovery science﹚和“假设驱动的科学”﹙hypothesis-riven science﹚。
申请条件：
以康奈尔大学为例： 申请计算生物学硕士专业的学生必须持有理科或工科学士学位。 必须完成本科阶段的微积分、线性代数、概率学理论﹙或统计学﹚、计算机编程。
申请的时候要求在个人陈述中描述自己的背景以及对计算生物学专业的兴趣。 必须提交gre考试和托福成绩。
康奈尔大学计算生物学专业招收各专业的学生，并鼓励来自未被充分代表的群体的学生、身有疾患的学生以及处于劣势背景的学生申请。
未来就业薪资：
从基因组科学新视角来探究人类健康和疾病的各个方面，使将人类基因组计划的成果转化为医学领域的进步成为可能。
运用计算生物学，科学家有望鉴定基因和生物通路在健康和疾病中的角色，挖掘它们与环境因素之间的关系。发展、评价以及应用以基因组为基础的诊断方法来预测对疾病的易感性，预测药物反应，发现疾病的早期诊断标记、疾病在分子水平上的发展机制。
应用基因组和代谢通路的知识，通过分子模拟等方法进行计算机辅助药物设计，缩短新药开发周期，从而开发有效的、新的疾病治疗方法;发展基于基因组的工具来改善大众的健康状况。
如果您有任何留学、签证疑问，欢迎您的咨询，希望我的专业能帮到您!
