生物信息学地图
数据、算法与生物学问题如何交汇
本节你将能
用一张「问题→数据→算法→解释」地图说明生物信息学在做什么。
直觉模型
生物学产生海量字符串与表格；信息学负责读、比、建模；结论还得回到生物学意义。
核心要点
- 典型问题：同源、变异、表达、结构、通路
- 典型数据：序列、比对、注释、结构坐标
- Python 角色：胶水语言 + 分析脚本 + 管线编排
常见误区
以为生物信息学等于「会跑几个软件」——更关键的是问题定义与结果解释。
动手
选一个你感兴趣的生物学问题，写下所需数据类型。
互动
完成测验后进入中心法则复习。
本节小结
下一节把 DNA→RNA→蛋白质串成计算对象。