生物信息技术（Bioinformatics）是一门结合了生物学、计算机科学和统计学等学科的跨领域科学。它的主要目标是开发和应用计算工具来处理、分析和管理与生命系统相关的海量数据，包括基因组序列、蛋白质结构、转录因子调控网络以及代谢通路等信息。
生物信息的收集始于20世纪70年代末，当时研究人员开始使用自动测序技术来解码DNA分子中的遗传密码。随着技术的不断进步，尤其是1990年开始的人类基因组计划（Human Genome Project, HGP），生物信息学的发展进入了快车道。HGP旨在绘制人类基因组的完整序列图谱，这是一项极其复杂且庞大的任务，如果没有先进的生物信息学方法和技术支持是无法完成的。
在现代生物学中，生物信息学家承担了许多关键角色。他们负责设计实验方案，选择合适的生物信息工具和方法来进行数据分析，解读结果并将其转化为有意义的信息，以推动我们对生命的理解。例如，通过比较不同物种的基因组序列，我们可以揭示出进化过程中的重要事件；通过对疾病相关基因的研究，我们能够为药物研发提供新的靶点。
生物信息学的研究范围非常广泛，主要包括以下几个方面：
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基因组学（Genomics）：研究整个基因组的结构和功能，包括基因定位、基因表达模式、变异检测以及表观遗传修饰等。
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蛋白组学（Proteomics）：研究细胞内的所有蛋白质及其相互作用，包括蛋白质鉴定、翻译后修饰、动态变化规律等。
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转录组学（Transcriptomics）：研究RNA的转录过程和产物，如mRNA丰度、非编码RNA的功能等。
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代谢组学（Metabolomics）：研究生物体内的代谢物及其代谢途径，用于发现疾病标志物和新陈代谢机制等。
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系统生物学（Systems Biology）：从整体层面研究生物系统的运作方式，涉及多个层次的数据整合和模型构建。
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进化生物学（Evolutionary Biology）：利用比较基因组学的方法研究物种之间的亲缘关系和进化历史。
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生物医学信息学（Biomedical Informatics）：关注于医疗保健领域的信息管理，包括电子病历、临床决策支持和健康信息学等。
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环境基因组学（Environmental Genomics）：研究环境中微生物群落的基因多样性及其生态功能。
随着大数据时代的到来，生物信息学的重要性愈发凸显。它不仅提供了强大的手段来处理日益增长的生命科学研究数据，而且对于疾病的诊断、治疗和预防也具有深远的影响。未来，随着人工智能、机器学习和其他新兴技术的进一步发展，生物信息学将继续引领生命科学的创新和发展方向。