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生物信息學是生物學與計算機科學及應用數學等學科相互交叉而形成的一門新興學科。它通過對生物學實驗數據的獲取、加工、存儲、檢索與分析,進而達到提取數據所蘊含的生物學意義的目的,它由數據庫、計算機網絡和應用軟件三大部 分構成。在基因組研究時代,生物信息學包含三個重要內容,即基因組信息學、蛋白質的結構模擬以及藥物設計?；蚪M信息學是生物信息學的源頭和基礎。生物信息學的研究目標是揭示基因組信息結構的復雜性及遺傳語言的根本規律。
我們廣州賽誠生物科技有限公司根據多年經驗及對前沿技術的關注，總結出下列幾點生物信息學的主要研究方向。
DNA和蛋白序列序列比對
序列比對考慮了DNA序列的生物學特性，如序列局部發生的插入，刪除（前兩種簡稱為indel）和替代，序列的目標函數獲得序列之間突變集最小距離加權和或最大相似性和，對齊的方法包括全局對齊，局部對齊，代溝懲罰等。兩個序列比對常采用動態規劃算法，這種算法在序列長度較小時適用，然而對于海量基因序列（如人的DNA序列高達10^9bp），這一方法就不太適用，甚至采用算法復雜性為線性的也難以奏效。因此，啟發式方法的引入勢在必然，著名的BLAST和FASTA算法及相應的改進方法均是從此前提出發的。
比較兩個或兩個以上蛋白質分子空間結構的相似性或不相似性。蛋白質的結構與功能是密切相關的，一般認為，具有相似功能的蛋白質結構一般相似。蛋白質是由氨基酸組成的長鏈，長度從50到1000~3000AA（Amino Acids），蛋白質具有多種功能，如酶，物質的存貯和運輸，信號傳遞，抗體等等。氨基酸的序列內在的決定了蛋白質的3維結構。一般認為，蛋白質有四級不同的結構。研究蛋白質結構和預測的理由是：醫藥上可以理解生物的功能，尋找dockingdrugs的目標，農業上獲得更好的農作物的基因工程，工業上有利用酶的合成。直接對蛋白質結構進行比對的原因是由于蛋白質的3維結構比其一級結構在進化中更穩定的保留，同時也包含了較AA序列更多的信息。蛋白質3維結構研究的前提假設是內在的氨基酸序列與3維結構一一對應（不一定全真），物理上可用最小能量來解釋。從觀察和總結已知結構的蛋白質結構規律出發來預測未知蛋白質的結構。同源建模（homology modeling）和指認（Threading）方法屬于這一范疇。同源建模用于尋找具有高度相似性的蛋白質結構（超過30%氨基酸相同），后者則用于比較進化族中不同的蛋白質結構。然而，蛋白結構預測研究現狀還遠遠不能滿足實際需要。
為確定兩個或多個序列之間的相似性以至于同源性，而將它們按照一定的規律排列。將兩個或多個序列排列在一起，標明其相似之處。序列中可以插入間隔（通常用短橫線“-”表示）。對應的相同或相似的符號（在核酸中是A、T或U、C、G，在蛋白質中是氨基酸殘基的單字母表示）排列在同一列上。
這一方法常用于研究由共同祖先進化而來的序列，特別是如蛋白質序列或DNA序列等生物序列。在比對中，錯配與突變相應，而空位與插入或缺失對應。序列比對還可用于語言進化或文本間相似性之類的研究。
基因的識別和鑒定
基因識別的基本問題是給定基因組序列后，正確識別基因的范圍和在基因組序列中的精確位置。非編碼區由內含子組成（introns），一般在形成蛋白質后被丟棄，但從實驗中，如果去除非編碼區，又不能完成基因的復制。顯然，DNA序列作為一種遺傳語言，既包含在編碼區，又隱含在非編碼序列中。分析非編碼區DNA序列沒有一般性的指導方法。在人類基因組中，并非所有的序列均被編碼，即是某種蛋白質的模板，已完成編碼部分僅占人類基因總序列的3~5%，顯然，手工的搜索如此大的基因序列是難以想象的.偵測密碼區的方法包括測量密碼區密碼子（codon）的頻率，一階和二階馬爾可夫鏈，ORF（Open Reading Frames），啟動子（promoter）識別，HMM（Hidden Markov Model）和GENSCAN，Splice Alignment等等。
分子進化分析
分子進化是生物進化過程中生物大分子的演變，包括前生命物質的演變；蛋白質分子和核酸分子的演變以及細胞器和遺傳機構（例如遺傳密碼）的演變。分子進化的研究可以為生物進化過程提供佐證，為深入研究進化機制提供重要依據。
廣義的分子進化有兩層含義，一是原始生命出現之前的進化，即生命起源的化學演化；二是原始生命產生之后生物在進化發展過程中，生物大分子結構和功能的變化以及這些變化與生物進化的關系，這就是通常所說的分子進化。
翻譯的遺傳密碼發掘
通常對遺傳密碼的研究認為，密碼子與氨基酸之間的關系是生物進化歷史上一次偶然的事件而造成的，并被固定在現代生物的共同祖先里，一直延續至今。不同于這種"凍結"理論，有人曾分別提出過選擇優化，化學和歷史等三種學說來解釋遺傳密碼。隨著各種生物基因組測序任務的完成，為研究遺傳密碼的起源和檢驗上述理論的真偽提供了新的素材。
藥物設計
人類基因工程的目的之一是要了解人體內約10萬種蛋白質的結構，功能，相互作用以及與各種人類疾病之間的關系，尋求各種治療和預防方法，包括藥物治療?；谏锎蠓肿咏Y構及小分子結構的藥物設計是生物信息學中的極為重要的研究領域。為了抑制某些酶或蛋白質的活性，在已知其蛋白質3級結構的基礎上，可以利用分子對齊算法，在計算機上設計抑制劑分子，作為候選藥物。這一領域目的是發現新的基因藥物，有著巨大的經濟效益。
生物圖像分析
生物圖像處理技術又稱生物成像技術，是利用成像原理和自動模式識別的方法，以電子計算機為工具，把不能被肉眼觀察到的以及不易被計算機讀入的、反映對像所特有的數據和結構等，轉換成便于使用的直觀圖像，包括對圖像的加工處理和對圖像的分析。生物圖像處理技術是60年代發展起來的新技術，最早可追溯到攝影術和，19世紀后期X射線診斷儀又將成像技術推進一大步。近20年除不斷發展外，在成像技術方面有超聲成像、正電子成像和成像等，分別通過各種光學機械掃描、電子掃描和電荷耦合器件掃描獲取圖像。生物圖像處理技術的發展與醫學診斷的需求密切相關。
其他
基因表達譜分析，代謝網絡分析，基因芯片設計和蛋白質組學數據分析等。由生物信息學衍生的學科包括結構基因組學，功能基因組學，比較基因組學，蛋白質學，藥物基因組學，中藥基因組學，腫瘤基因組學，分子流行病學和環境基因組學，成為系統生物學的重要研究方法。