李升伟 整理
生物信息学与计算生物学是生命科学领域的两大交叉学科，均结合生物学与计算机技术，但在核心目标、研究内容和方法上存在差异。以下从概念、主要内容、区别与联系、发展展望等方面进行详细解析：
一、概念与核心目标
生物信息学（Bioinformatics）
定义：以计算机为工具，研究生物信息的采集、处理、存储、分析和解释，旨在揭示复杂生物数据的生物学意义。
核心目标：聚焦基因组学、蛋白质组学等方向，通过数据挖掘和算法开发，解析序列、结构、功能等生物信息，推动基础生物学研究及医学应用。
计算生物学（Computational Biology）
定义：生物学分支学科，通过数学建模、计算机仿真和数据分析，研究生物系统动态行为及规律，以解决生物学问题。
核心目标：构建生物过程的数学模型，模拟生命系统（如代谢、进化、疾病机制），为实验研究提供预测和指导。
二、主要内容与研究领域
生物信息学
数据驱动：以数据库为核心，涉及基因组序列分析、蛋白质结构预测、进化树构建等。
典型应用：
基因测序数据的存储与检索（如GenBank、UniProt）。
生物标志物发现（如癌症基因突变分析）。
序列比对与功能注释（如BLAST工具）。
计算生物学
模型驱动：通过数学和计算工具模拟生物系统，如细胞信号通路、种群遗传学、药物代谢动力学等。
典型应用：
药物设计（分子对接、虚拟筛选）。
系统生物学（如基因调控网络建模）。
疾病机制模拟（如肿瘤生长动力学）。
三、区别与联系
主要区别
维度 生物信息学 计算生物学
学科性质 交叉学科（生物+计算机） 生物学分支（侧重数学与计算）
研究重点 数据采集、存储与分析 模型构建与系统模拟
方法论 以数据库和算法为核心 以数学建模和仿真为核心
应用场景 基因组注释、序列比对 药物开发、代谢网络模拟
联系与互补
数据与模型的协同：生物信息学提供数据基础（如基因序列），计算生物学利用数据构建模型并验证假设。
技术工具共享：两者均依赖编程（Python/R）、机器学习、统计学方法。
学科交叉趋势：部分高校将两者合并为同一专业方向（如康奈尔大学的计算生物学硕士项目）。
四、发展现状与未来展望
生物信息学
现状：随着高通量测序技术普及，生物信息学在精准医学、农业育种等领域广泛应用。
挑战：数据爆炸带来的存储与计算压力，需结合云计算与AI优化分析流程。
展望：单细胞测序、空间转录组等新技术将推动多组学数据整合分析。
计算生物学
现状：在药物研发（如AlphaFold预测蛋白质结构）、合成生物学中作用显著。
挑战：复杂生物系统的模型精度需结合实验验证。
展望：结合量子计算与AI，实现全尺度生命系统模拟（如虚拟细胞、器官建模）。
融合趋势
两者界限逐渐模糊，未来可能形成“计算生命科学”统一框架，结合数据科学与系统建模，推动个性化医疗和合成生物学发展。
总结
生物信息学侧重数据的获取与初步分析，计算生物学强调模型的构建与系统仿真，两者共同推动生命科学从描述性研究向预测性和工程化方向转型。随着技术融合加深，其在疾病治疗、新药开发、生态保护等领域的应用潜力将进一步释放。
（来自deepseek问答。）