生物学科与计算机学科的完美结合

　　在计算机越来越普及的今天，其被广泛应用到各个领域，渗透到各个部门。生物学科也如此，如果说几百年前是孟德尔的豌豆杂交实验发现的规律让世人惊叹的话，那么今天计算机学科与生物学科的结合的跨学科发展从而得到巨大成就的也同样让世人震撼！

　　在今天，有一门新兴的并且已经在科学领域占有一席之地的学科,叫生物信息学。生物信息学是一门迅速兴起的边缘学科，它位于生物、计算机、数学等多个领域的交叉点上，其研究目标是揭示“基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律”。 期中最主要的部分是针对生物学实际问题设计新算法，以计算为工具探索生物奥秘。

　　生物信息学研究方法是：通过对生物学实验室数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而达到揭示数据所蕴含的生物学意义。

　　由于当前生物信息学发展的推动力来自于分子生物学，生物信息学的研究主要集中在核苷酸与氨基酸序列的存储、分类、检索与分析等方面，所以有人又将生物信息学下一地定义为：将计算机科学与数学应用于生物大分子信息的获取加工、存储、分类、检索和分析，以达到理解这些生物大分子信息的的生物学意义的学科。

　　计算机在生物学科中的一个很重要的应用是管理数据库，这也是生物信息学的一个重要内容。随着人基因组计划的实施等一系列研究的开展，生物学的数据与日俱增，已经不是孟德尔时代的几张草稿可以记录下来，即时记录在纸上，怎样处理这些巨大的数据也成了难题。于是利用计算机来管理生物学爆炸的数据库成了必需，而与此同时，计算机强大的计算能力也为分析这些数据一遍发现规律提供了很多方便。此外，通过计算机建立各种模型，场景来辅助研究，也为研究生物科学节约了不少资金以及提高了准确性。计算机与生物学科的结合，我想也是近些年生物技术取得很多巨大成就的原因之一。

　　计算机学科与生物学科的完美结合的另外一个创举就是研究生物计算机。自1946年世界上第一台电子计算机“埃尼阿克”诞生以来，计算机科学得到了惊人的发展，已经经历了第一代电子管计算机、第二代晶体管计算机、第三代集成电路计算机、第四代大规模集成电路计算机的更新。然而,这种传统计算机存在着理论上的极限.我们知道，集成电路是电子计算机的核心部分。要想提高计算机的工作速度和存储量，关键是实现更高的集成度。传统计算机的芯片是用半导体材料制成的，这在当时是最佳的选择。但随着集成度的提高，它的弱点也日益显现出来。专家们认识到，尽管随着工艺的改进，集成电路的规模已越来越大，但在单位面积上容纳的元件数是有限的，在1毫米见方的硅片上最多不能超过25万个。并且它的散热、防漏电等因素制约着集成电路的规模，现在的半导体芯片发展已将达到理论上的极限。于是，研制一种新芯片的课题就摆在各国专家面前。为了实现高集成度，使计算机得到进一步发展，科学家们把目光转向了分子生物学方面。

　　1983年以来，美国、日本和西欧国家在生物工程，尤其是蛋白质工程的启示下，开始研制生物计算机。

　　目前，生物计算机的发展方向有三个： 

　　1、生物计算机的第一方向是神经网络计算机，科学家们认为，解决装配生物芯片还有一段较长的距离，运用神经元网络的生物学原理和超级大规模集成技术，研制智能计算机，可作为研制生物计算机的第一步。 

　　2、生物计算机发展的第二个方向是光神经计算机，根据神经生理学、组织学试验可知，生物神经信息处理方式同光学信息处理方式有某些相似性，如并行式分布式存储记忆，广义的容错能力，以及自学习自适应能力。1990年，美国的贝尔实验室诞生了世界上第一台数字式光神经计算机。 

　　3、生物计算机发展的第三个方向是纯粹生物芯片机，根据科学家的设计，纯粹生物芯片计算机的基本结构和工作方式是：生物芯片计算机的外部是由一种非常薄的玻璃膜构成的，内装着精巧的晶格，晶格里安放生物集成电路--生物芯片。由生物芯片组成的生物集成块担负计算机的主体工作。生物芯片是按照人的设计，运用生物工程技术（特别是蛋白质工程）生产的蛋白质分子。在生物芯片中，信息以波的形式传播。生物芯片计算机完成一项运算，时间仅为目前集成电路的万分之一。同时，由于生物芯片是蛋白质分子，使生物计算机具有自我修复的功能。

　　估算生物计算机要到下个世纪才能问世。但是，现今科学家已研制出许多生物计算机的主要部件--生物芯片，如合成蛋白芯片、血红素芯片、赖氨酸芯片等。美国明尼苏达州立大学已经研制成世界上第一个“分子电路”，由“分子导线”组成的显微电路只有目前计算机电路的千分之一。

　　虽然按估计，生产出生物计算机在现在只是一个梦想，但是随着计算机学科与生物学科联系越来越紧密后，谁知道生物计算机不会早点面世呢？而这个研究领域，也可以由我们喜欢计算机和生物的人们去慢慢探索。说不定生物计算机被你研制出来后，你就是下一个比尔盖茨。

　　《第三次技术革命》里有这样的描述：

“一场与工业革命和以计算机为基础的革命有相同影响力的变化正在开始。下一个伟大时代将是基因组革命时代，它现在处于初期阶段，致力于蛋白质功能研究的蛋白质组学和功能蛋白质组学正在蓬勃发展，在生物信息学发展的带动下，我们必定能够揭示生命现象的奥秘，并带动多个学科的跨越式发展。”

　　而在我个人看来，不管是在计算机领域还是生物领域还是其它领域，只要是在单一的领域，前人已经做了很大的贡献，已经将其发展得很完善了，而我们要想获得突破，一个很好的办法是进行跨学科发展，在完善交叉学科同时做出自己的贡献。

　　除介绍外，计算机与生物学科交叉的研究方向有：网络技术和数据库（特别是关系型数据库）管理技术，包括极为重要的实验室数据信息管理系统（LIMS）。其它诸如数据整合和可视化、数据挖掘（Data Mining）、基于Unix操作系统的各种软件包以及人工智能，和一些重要算法的复杂性研究。

　　由于计算机与生物学科相结合是新的时代产物，所以他的前景是很广阔的。我们相信，随着联系的进一步紧密，我们会有更多让人惊喜的成果！