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SVM(支持向量机）和EM（最大熵）文本分类算法

生物信息处理系统

一、生物信息学简介 

生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，找到代表蛋白质和RNA基因的编码区，特别是阐明非编码区的实质；同时在发现了新基因信息之后进行蛋白质空间结构模拟和预测；然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。因此在基因组研究时代，生物信息学包含三个重要内容，它们是基因组信息学，蛋白质的结构模拟以及药物设计。
生物信息学的研究目标是揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律"。它是当今乃至下一世纪自然科学和技术科学领域中"基因组"、"信息结构"和"复杂性"这三个重大科学问题的有机结合。 

无论是对于计算机科学理论，快速算法设计与分析，还是对于高性能计算机的开发，生物信息学都提出了很多挑战性的问题。 

二、生物信息学近期、远期的重要研究方向 

大规模基因组测序中的信息分析。 
新基因和新SNPS的发现与鉴定。 
完整基因组的比较研究。 
大规模基因功能表达谱的分析。 
生物大分子的结构模拟与药物设计。 
三、正在开展的工作

生物信息处理中的算法研究
主要研究生物信息处理中的算法问题，如何将一个生物学上的问题转化成一个计算机领域的问题，运用优化技术、图论、人工智能等计算机科学理论求解该问题的快速高效算法。 
生物信息处理
主要内容包括生物信息学领域一些算法及其并行化研究，在此基础上研制出生物信息处理软件平台，争取在生物信息处理算法和软件平台研制两方面取得突破，为生物信息产业做好前期准备工作。