バイオインフォマティクス、生物医学データを情報の保存、配布、および分析の手法と結び付けて、生物医学を含む科学研究の複数の領域をサポートするハイブリッド科学。バイオインフォマティクスは、ゲノム配列の決定や遺伝子発現パターンの測定など、ハイスループットのデータ生成実験によって供給されています。データベースプロジェクトは、データのキュレーションと注釈を付け、World Wide Webを介してそれを配布します。これらのデータをマイニングすることで、科学的発見と新しい臨床アプリケーションの特定につながります。特に医学の分野では、バイオインフォマティクスの重要なアプリケーションが数多く発見されています。たとえば、遺伝子配列と疾患の相関関係を特定したり、アミノ酸配列からタンパク質構造を予測したり、新規薬剤の設計を支援したり、DNA配列に基づいて個々の患者に治療を調整したりするために使用されます（薬理ゲノミクス）。
バイオインフォマティクスのデータ
バイオインフォマティクスの古典的なデータには、遺伝子または完全ゲノムのDNA配列が含まれます。タンパク質のアミノ酸配列; タンパク質、核酸、タンパク質と核酸の複合体の3次元構造。追加の「-omics」データストリームには次のものが含まれます。トランスクリプトミクス、DNAからのRNA合成のパターン。プロテオミクス、細胞内のタンパク質の分布; 相互作用論、タンパク質-タンパク質およびタンパク質-核酸相互作用のパターン。メタボロミクス、細胞内で活性な生化学的経路による小分子の変換の性質とトラフィックパターン。いずれの場合も、特定の細胞タイプの包括的で正確なデータを取得し、データ内の変動パターンを識別することに関心があります。たとえば、データは、細胞の種類、データ収集のタイミング（細胞周期中、日周、季節、または年間の変動）、発生段階、およびさまざまな外部条件によって変動する可能性があります。メタゲノミクスとメタプロテオミクスは、これらの測定を、海水のバケツや土壌サンプルなどの環境サンプル内の生物の包括的な説明に拡張します。
バイオインフォマティクスは、生物学におけるデータ生成プロセスの大幅な加速によって推進されてきました。ゲノム配列決定法はおそらく最も劇的な効果を示します。1999年に、核酸配列アーカイブには合計35億ヌクレオチドが含まれ、単一のヒトゲノムの長さよりわずかに多くなりました。10年後、それらは2830億以上のヌクレオチド、約95のヒトゲノムの長さを含みました。米国国立衛生研究所は、ヒトゲノムの配列決定にかかるコストを1,000ドルに削減するという目標を設定することにより、研究者に挑戦しています。これにより、DNAシーケンスが米国の病院や診療所にとってより手頃で実用的なツールとなり、診断の標準コンポーネントになることができます。
