text: 生物信息学是一个术语，我们将使用该术语作为涵盖也可称为计算生物学或医学信息学的工作的总称。它是结合生物学、计算机科学、数学、统计学和工程学（包括其子领域如控制论、信息论、热力学、机器学习和人工智能）来分析和解释生物和医学数据的跨学科科学领域。事实上，分子和表型数据已经以前所未有的规模从基因组学、蛋白质组学、功能基因组学、高通量细胞筛选、代谢组学和成像平台（以及其他）中获得。
  这些数据使研究人员能够以更高的特异性（使我们能够同时查看单个分子、分子种类或细胞）和广度（使我们能够在一次分析中查看整个蛋白质组、基因组、代谢组、转录组）来研究生物系统。这些数据进一步与更高级别的医疗数据相结合，例如。疾病或疾病亚型的存在、有关治疗反应、复发、合并症、病史的数据，以更好地了解疾病的病因，并根据患者的分子特征定制治疗方法。
  今天，可以收集的大多数类型的生物或医学数据都具有高吞吐量和/或高内容等价物。高通量分析（能够从大量样本中快速收集数据）和高内涵分析（能够从每个样本中快速收集大量特征的数据）已经极大地改变了数据的性质和数量来自生物和生物医学分析，并开辟了新的可能性。
  为了支持、组织和共享通过上述技术产生的大量数据，创建了对生物信息学以及现代生物和医学科学至关重要的数据库和数据资源。这些包括众所周知的资源，如 GenBank （一个基因序列数据库，包含超过 30 万个生物体的核苷酸序列）、 Uniprot （一个蛋白质序列和功能数据库，包含 500k+ 手动策划的条目和超过 180M 的自动注释条目）、 KEGG （一个数据库通路、功能和实用程序）、 Ensembl （200 多个物种的脊椎动物基因组浏览器）、 GEO （基因表达数据库）， Cosmic （癌症体细胞突变数据库）等。巨大而宝贵的努力被用于开发工具来创建、维护、共享和分析这些数据资源，其中许多至少部分由公共资助，例如由 NIH 或 EMBL-EBI 资助，并且可以免费访问。
  生物信息学如何改变了生物和医学科学的格局？
  这种以大量数据为核心的生物医学/生物科学新方法对从卫生服务到研发产生了巨大影响，其中涉及至少一个生物信息学元素的应用/项目正变得越来越普遍——如果不是常态而不是例外。例如，在制药行业，生物信息学工具和资源用于确定药物靶点、执行药物再利用、确定候选药物、对患者进行分层、研究化合物在模型系统中的作用、执行可以减少与药物开发、优化和测试等相关的实验负担。 在卫生服务中，生物信息学被用于分析基因测试，处理和可视化医学图像，构建改进的医疗设备，如心率监测器。
  因此，将生物信息学作为其研发甚至产品核心要素的公司越来越多。其中包括 Illumina、Roche、Google（通过 Google Health）、 阿斯利康 等巨头以及Sano Genetics、 Inivata、 Eagle Genomics、 Genomics plc、 Cambridge Cancer Genomics、 Seven Bridges Genomics等小型企业 ，等等。此外，认识到数据共享、开放性和协作对于实现该领域的全部潜力至关重要，这导致学术-工业伙伴关系（以前在制药领域并不常见）越来越流行，例如开放目标倡议，并推动开放科学。
  生物信息学，利用计算机科学、数学和统计学来分析大量生物和医学数据，可以说是生物和医学科学对大数据时代的自然适应。现在，无论是在学术界、工业界还是公私合作伙伴关系中，它都是生物学和医学领域研发方式不可或缺的一部分。这部分只会随着可用数据量的增加而增加，我们学习、分析、共享和整合这些数据的能力也会增加。完全或部分依赖于生物信息学工具的业务、产品和服务已经开始蓬勃发展，其数量只能预期会增长。该领域的跨学科和快速发展的性质具有改善人类生活的巨大潜力
  参考资料：https://www.epmmagazine.com/pharmaceutical-industry-insights/bioinformatics-biological-and-medical-sciences-in-the-age-of/