【定义】
生物信息学 是解释和分析生物数据评估或研究所带来的生物问题的过程。生物信息学专业人士开发算法、程序、代码和分析模型，以记录和存储与生物学相关的数据。这包括研究人类基因组、生化蛋白质、药理成分、代谢途径读数等。这些数据集构成了通常被视为该过程下一步的基础：计算生物学。
计算机生物学 关注生物信息学研究所提出的问题的解决方案。在许多情况下，“生物信息学”和“计算生物学”这两个短语可以互换使用，特别是在工作描述或职位名称中。部分原因是这两个领域只存在了几十年。计算生物学已被用于构建高度详细的人类大脑模型，绘制人类基因组图，并协助生物系统建模。计算生物学涉及研究、开发和实施解决生物信息学分析提出的生物问题、问题或挑战的算法或工具。
【应用程序】
生物信息学 是一个丰富的专业领域， 从药理学到抗生素，从绿色技术到气候变化研究， 探索 了 无数的数据用途 。这些，以及更多，都包含在以下领域的生物信息学应用的运行列表中：
微生物基因组应用
分子医学
个性化药物
抗生素耐药性
预防医学
药物开发
基因治疗
进化研究
生物技术
废物清理
作物改良
昆虫抵抗力
替代能源
人工智能
动物学
动物行为研究
气候变化研究
法医分析
机器学习
生物武器的创造
提高营养质量
抗旱品种的开发
兽医科学
计算生物学 被用来帮助病毒学家选择合适的 流感疫苗接种菌株 的工作 。无论是分析分子药物化合物还是计算代谢途径蛋白质组学，计算生物学都允许专业人士构建适合任务的工具包。其他应用程序包括但不限于：
随机模型
系统生物学
机器学习
分子医学
预防医学
人工智能
代谢途径研究
细胞生物学
数据挖掘
生化学研究
放射治疗
深度学习
兽医研究
神经网络
肿瘤学
动物生理学
文本挖掘
高级数学
基因组趋势
遗传分析
【职业】
生物信息学领域的大多数职业都可以在计算机信息科学、制药、生物技术、医疗技术、计算生物学、蛋白质组学和医学信息学中找到。他们经常开发算法，构建数据库，并向其他生物信息学专业人士展示数据、研究和研究。他们建立的数据库通常用于处理和分析基因组信息或遗传趋势等内容。
计算机生物学人们可能会在 BioSpace 、 Science Careers 或 Indeed 上找到的大多数计算生物学职业都 涉及数据挖掘、数据提取、内容策划、研究、数据分析、生物信息学理论、数据管理、编程、技术写作和文档以及项目管理。
