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生命科学和信息技术的交叉融合和应用随着现代技术的不断发展，生命科学和信息技术之间的交叉融合越来越密切。
这种融合不仅为人类生活带来了巨大的便利和进步，也为医学、生态环境等领域提供了新的解决方案。
在这篇文章中，我们将探讨生命科学和信息技术交叉融合的现状和未来应用。
一、生命科学和信息技术交叉融合方向生命科学包含了生物学、生态学、医学等诸多领域，而信息技术则包含了计算机技术、人工智能、物联网等多个方向。
生命科学和信息技术的交叉融合方向主要有以下几个方面：1. 生物信息学生物信息学是生命科学和信息技术的融合产物，主要研究生物学中的大规模数据分析、数据库管理、模型构建、算法优化等问题。
生物信息学在基因组学、蛋白质组学、表观基因组学等领域有着广泛应用。
2. 医学信息学医学信息学是生命科学和信息技术的交叉领域之一，它主要利用信息技术来实现医学领域中的数据获取、处理、存储和分析等功能。
医学信息学在心脑血管疾病、癌症分子诊断、医学影像等领域得到了广泛应用。
3. 计算神经科学计算神经科学是生命科学和信息技术的交叉领域之一，研究大脑活动的生理学和神经科学，以及神经信息处理的数学理论和方法。
计算神经科学在神经网络、人工智能等领域有着广泛应用。
二、生命科学和信息技术交叉融合的应用生命科学和信息技术的交叉融合不仅提高了科研效率和质量，同时在多个领域中得到了广泛应用。
下面简单介绍几个应用方面：1. 基因编辑基因编辑技术（CRISPR）通过切除、替换或添加种子基因的方法，具有高效、可控、准确等特点。
基因编辑技术在医学、农业、环境等领域的应用前景广阔。
例如治疗一些遗传性疾病、改善农作物品质和产量、污染物的生物修复等。
2. 精准医疗精准医疗指根据个体基因组、表型、生活方式和环境等综合信息，实现对个体健康状况的精准诊断、预测和治疗。
与传统的通用治疗相比，精准医疗可以大大提高治疗效果和生存率，并减少不必要的治疗和药品费用。
3. 食品安全食品安全是人类生活中重要的问题。
计算机在生命科学中的应用随着时代的变迁，计算机已经成为了现代生命科学的重要工具之一。
它为生命科学领域提供了独特的视角和解决方案。
计算机在生命科学中的应用不仅仅是数据处理和模拟，更是一种思想和方法的变革。
下面将会从多个方面介绍计算机在生命科学中的应用。
一. 基因组学基因组学是一个以基因组和基因为研究对象的学科，主要研究基因组结构、基因组变异和基因功能等。
计算机在基因组学中的应用主要分为两个方面。
1. 基因组学数据的处理和分析近年来随着高通量测序技术的发展，大量基因组数据已经被产生和积累。
这些数据对于科学家来说是一种宝贵的资源。
然而，如何高效地处理和分析这些数据是一个十分关键的问题。
计算机在这方面有非常重要的作用。
通过算法和数据挖掘技术，计算机可以对大量基因组数据进行分析和比较，并从中发现一些有用的信息。
通过这种方法可以加速对基因的研究，为生命科学的发展提供支撑。
2. 基因组学模拟另一方面，计算机还可以通过模拟技术，模拟人类基因或其他生物基因的运作方式和机制。
这一方面的应用对于开展基因研究以及疾病防治具有重要意义。
利用计算机模拟，可以更好地研究基因之间的相互作用，推断出基因表达的模式，并发现疾病发生的机制，为生命科学的发展提供突破。
二. 生物网络生物网络是由各种生物分子之间相互作用所构成的网络，包括基因、蛋白质、代谢产物等。
生物网络的结构复杂，计算机在这方面的应用主要包括两个方面。
1. 生物网络数据的处理和分析与基因组学类似，生物网络也是一种充满巨大数据的领域。
计算机可以用来加快对生物网络的处理和分析。
其中，数据挖掘技术可以帮助研究者预测生物反应，并从中提取出重要的信息。
而基于生物网络的图像可以形成对于生物网络结构的视觉表达，这可以帮助生命科学家更好地理解生物网络，为生命科学的发展提供支持。
2. 生物网络的模拟通过对生物网络的模拟，计算机可以帮助研究者研究生物分子之间的关联。
这种方法可以研究神经系统、心血管系统等的模型，并从中探索所研究的生物系统的特性。
生命科学的多学科交叉研究生命科学是研究生物体存在、发展和功能的科学。
生命科学的发展离不开诸多学科的交叉研究，包括生物学、化学、物理学、数学、计算机科学、与工程学等。
这些学科的交叉合作使得生命科学的研究更加全面深入，也推动了许多生物技术的突破。
机器学习在生命科学中的应用随着机器学习的发展，越来越多的领域开始应用这种技术。
在生命科学中，机器学习被用来处理大量的基因数据，从而推动了基因组学的发展。
通过对大量数据进行分析，机器学习可以预测某些基因的功能，从而为基因工程和药物开发提供了依据。
因此，机器学习已经成为生物信息学的重要组成部分。
生物信息学是基于计算机科学和生物学的交叉领域，将计算机科学和统计学等技术应用到生物学中，使得对生命现象的理解更加深入。
而机器学习无疑是生物信息学的重要研究工具。
基因编辑技术使基因研究更深入生命科学的研究中，基因编辑技术是一个重要的领域。
在基因编辑技术的发展过程中，化学、物理和生物学都发挥了重要的作用。
基因编辑技术最早是通过化学方法来实现的。
人们可以使用化学物质来改变DNA序列中的碱基，从而改变基因的功能。
但由于这种方法的效率和可操作性不够好，后来人们开始使用物理方法，如辐射和超声波，来进行基因编辑。
随着生物学的发展，基因编辑技术也开始进入了生物学领域。
通过改变细胞内的酶或细胞壁的特性，人们可以将外来的DNA序列导入到细胞中，实现基因编辑的效果。
这种方法被称为基因转染。
基因编辑技术的应用广泛，如制造更健康的农作物、治疗人类遗传病等。
基因编辑技术的发展离不开多学科交叉的合作，包括化学、物理、生物学、医学和工程学等。
CRISPR-Cas9系统：一种革命性基因编辑工具一种新型的基因编辑工具——CRISPR-Cas9系统出现了。
CRISPR是一种叫做簇状间重复序列的DNA序列，它存在于细菌和古菌的基因组中。
这些序列以重复的方式出现，并且它们之间还有一些独特的序列，被称为间隔序列。
科学家们发现，这些间隔序列起到了一种保护细菌免受病毒感染的作用。
生命科学和信息技术的结合是当前科技发展趋势之一，也是未来技术的重要方向。
随着计算机和网络技术的不断突破和进化，科学家们对于将信息技术应用到生命科学领域的想象空间越来越广阔，生命科技也日益深入人们的生活。
生物信息学是基于大数据和高通量处理技术的计算生物学分支，涉及生命科学、计算机科学、物理学和数学等学科的交叉领域。
它的任务是将生命科学中的数据与技术统一起来，以便科学家们能够更好地理解和应用这些数据。
基因组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学等技术的应用，都需要高通量数据分析方法和大规模计算机处理能力。
在这些技术的发展过程中，信息技术发挥着至关重要的作用，因为它能够使研究人员更好地解析、存储和处理这些庞大而复杂的数据。
还体现在识别和分析各种疾病的技术上。
例如，基因测序技术已经在近几年里获得了极大的突破，并且已经促进了许多突破性研究的开展。
随着这项技术的进一步发展，人们已经可以在大规模甚至是全基因组范围内进行疾病基因的筛选，这将使得更多的疾病在早期就能够被及早发现，为治疗提供更好的机会。
除此之外，生物计算机（Biocomputer）也是生命科学和信息技术的一大亮点，它是基于DNA分子和生物分子之间的相互作用而构成的计算机，具有高度的可编程性和并行处理能力。
生物计算机的优势在于更小、更节能、更安全，并且在处理特定的问题时具有更优异的性能和速度。
在目前的经济和社会发展中，的意义越来越重大，其发展前景也越来越受到人们的关注。
科学家们利用信息技术发展出的生物信息学技术，为治疗疾病、保障公共卫生、农业育种、生态保护等提供了更大的可能性和机遇。
总之，，是推动人类科学技术和生活生产等各个领域不断进步的重要力量，未来也将会开创更多的技术和应用。
生物信息学与计算机科学相结合的研究发展趋势近年来，生物信息学与计算机科学之间的结合逐渐受到了更多的研究关注。
生物信息学作为一种新兴的学科，涉及到了多个学科领域，其中就包括计算机科学。
生物信息学与计算机科学相结合，既可以为生命科学的研究提供更多的思路和方法，也可以为计算机科学的发展提供更多的应用场景和方向。
本文将从生物信息学的基本概念、计算机科学在生物信息学研究中的应用、生物信息学与计算机科学相结合的发展趋势等几个方面来探讨这个主题。
一、生物信息学的基本概念生物信息学是一门综合性的学科，其研究内容包括生物信息的获取、处理、存储和分析等方面。
生物信息的获取主要通过对生物实验数据的采集和处理来完成；生物信息的处理和存储则利用生物信息学的相关技术和方法，将生物信息转化为计算机可识别和处理的数据格式；最后生物信息的分析是基于处理和存储的数据，通过生物信息学的算法和工具对这些数据进行分析，以实现对生命科学问题的研究。
因此，生物信息学主要包括生物实验、实验数据的处理和转化、生物信息学算法和工具的设计和应用等内容。
二、计算机科学在生物信息学研究中的应用计算机科学在生物信息学研究中的应用主要涉及到以下几个方面：1. 数据处理技术生物信息的处理和存储离不开计算机技术，因此计算机的数据处理能力对于生物实验数据的处理和转化非常关键。
早期的生物信息学主要通过手工绘图等方式处理和表示生物信息数据，但是这种方式存在处理效率低、数据量有限等问题。
随着计算机技术的不断发展，生物信息学开始使用计算机技术处理和分析生物数据。
如通过使用计算机程序将实验数据自动化的转化为数字形式，然后通过数据库技术将数据存储到计算机中，以便后续的复杂分析和处理。
2. 生物信息学算法和工具的研究生物信息学的研究需要使用到多种算法和工具。
这些算法和工具的设计和研究离不开计算机科学技术的支持，例如基于计算机视觉的生物图像分析、计算机模拟技术在生物学中的应用等。
生命科学和计算机科学的结合生命科学和计算机科学自从诞生以来，一直是两个方向上独立的学科。
生命科学致力于研究生物体的结构和功能，如细胞、基因、蛋白质、生殖等，而计算机科学则是研究计算机系统的算法、数据结构和软件工程等。
但是生命科学和计算机科学相互结合的思想和实践，却在当今科技时代被越来越广泛的运用。
一、基因组基因组测序是生物学研究中的最前沿和最基础的部分。
生物物种的基因组测序和注释是生命科学的重要骨干，也是计算机科学应用的重要领域。
基因组测序分为两类：第一类是使用较短的DNA 片段进行测序，这称为“短读测序”，另一类是“长读测序”，它使用长的 DNA 片段进行测序，常见的测序技术有 PACH-sequencing、Oxford Nanopore 等。
计算机科学在基因组测序时起到了很大的帮助作用，通过自动化的分析方式对基因组进行分析，比如对不同物种基因型进行比较、发现基因演化过程、基因组图像处理等。
而基因组图像处理是一个计算机科学中的重要方向，它涵盖了图像分析、机器学习、模式识别等多个领域，可用于基因组图像的分割、特征提取、分类等方面。
二、蛋白质结构预测蛋白质是生命活动中最为重要的一种大分子，约占生命体内干重的一半。
蛋白质的 biophysical property 是其能否充分发挥生命活动的前提，而蛋白质和机体内其他生物分子之间的相互作用也会影响生物活动过程。
蛋白质结构预测是基于蛋白质的氨基酸序列，通过计算建立数学模型进行预测其三维结构的方法。
基于计算机科学的方法来预测蛋白质结构是一种非常有前途的方法。
它使用了一系列的机器学习算法和计算方法，如规范化自适应场、神经网络、聚类算法等，在大量数据的输入和学习中对蛋白质结构进行预测。
这些计算方法和机器学习算法相互结合，已经取得了一定的预测效果。
三、计算机模拟借助于计算机科学技术的进步，生命科学也可以对生物学过程使用大规模的计算机模拟方法进行模型构建和直接计算。
生物计算机电脑技术与生命科学的交汇点生物计算机：电脑技术与生命科学的交汇点生物计算机是一种将电脑技术与生命科学相结合的新型技术。
它的发展源于对生物体内发生的复杂计算过程的研究，通过模拟和应用生物体内的计算机原理，来解决复杂问题和开发新的应用。
本文将探讨生物计算机的原理、应用领域以及未来发展趋势。
一、生物计算机的原理生物计算机的原理基于生物体内的计算机原理，主要涉及DNA计算、蛋白质计算和细胞计算等技术。
DNA计算利用DNA分子的信息存储和处理能力，进行类似于电子计算机中逻辑门和数据处理的运算。
蛋白质计算则利用蛋白质的折叠和相互作用原理，实现类似于电子计算机中的算术、逻辑运算等。
细胞计算则是通过模拟细胞内部的信号传递和调控网络，进行信息存储和处理。
二、生物计算机的应用领域1. 生物信息学生物计算机在生物信息学领域具有广泛的应用。
它可以加速DNA序列的拼接和比对，为基因组学、转录组学、蛋白质组学等研究提供高效的分析工具。
同时，生物计算机还可以模拟和预测分子间的相互作用，为药物设计和疾病治疗提供新的思路和方法。
2. 智能医疗生物计算机在智能医疗领域的应用正在逐渐展开。
它可以通过分析个体的基因组数据，预测患者患上某种疾病的风险，并提供个性化的治疗方案。
此外，生物计算机还可以用于细胞治疗，通过调整细胞内的基因表达，治疗某些难以治愈的疾病。
3. 环境保护生物计算机在环境保护领域的应用也具有潜力。
通过模拟和分析物种的进化和生态系统的变化，生物计算机可以预测环境变化对生物多样性的影响，为环保决策提供科学依据。
此外，生物计算机还可以用于优化微生物酶的设计，提高废水处理和生物燃料生产的效率。
三、生物计算机的发展趋势随着生物计算机技术的不断发展，未来它将进一步融合电脑技术和生命科学，呈现以下几个趋势：1. 多学科交叉融合生物计算机的发展需要多学科的交叉融合，电脑技术、生命科学、物理学等多个领域的专家需要共同合作，共同推动生物计算机的发展。
1.计算生物信息学（Computational Bioinformatics）是生命科学与计算机科学、数理科学、化学等领域相互交叉而形成的一门新兴学科，以生物数据作为研究对象，研究理论模型和计算方法，开发分析工具，进而达到揭示这些数据蕴含的生物学意义的目的。
2.油包水PCR (Emulsion PCR) : 1) DNA片段和捕获磁珠混合; 2) 矿物油和水相的剧烈震荡产生油包水环境; 3) DNA片段在油包水环境中扩增;4) 破油并富集有效扩增磁珠。
3.双碱基编码技术：在测序过程中对每个碱基判读两遍，从而减少原始数据错误，提供内在的校对功能。
代表测序方法：solid 测序。
4.焦磷酸测序法：焦磷酸测序技术是由4种酶催化的同一反应体系中的酶级联化学发光反应,适于对已知的短序列的测序分析,其可重复性和精确性能与SangerDNA测序法相媲美,而速度却大大的提高。
焦磷酸测序技术不需要凝胶电泳,也不需要对DNA样品进行任何特殊形式的标记和染色,具备同时对大量样品进行测序分析的能力。
在单核苷酸多态性、病原微生物快速鉴定、病因学和法医鉴定研究等方面有着越来越广泛的应用。
例如：454测序仪5.tblastn：用蛋白质序列查找核苷酸序列。
6.STS:STS是序列标记位点（sequence-tagged site）的缩写，是指染色体上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因组中只有一份拷贝的DNA短片断，一般长200bp－500bp。
它可用PCR方法加以验证。
将不同的STS依照它们在染色体上的位置依次排列构建的图为STS图。
在基因组作图和测序研究时，当各个实验室发表其DNA测序数据或构建成的物理图时，可用STS来加以鉴定和验证，并确定这些测序的DNA片段在染色体上的位置；还有利于汇集分析各实验室发表的数据和资料，保证作图和测序的准确性。
7.EST:表达序列标签技术（EST，Expressed Sequence Tags）EST技术直接起源于人类基因组计划。
计算机科学在生命科学研究中的应用生命科学的发展与计算机科学密不可分，对于生命科学研究的许多难题，计算机科学提供了解决方法，推动了很多生命科学领域的进展。
下面，本文将分别从生物信息学、计算机模拟、人工智能、机器学习和虚拟现实等五个方面来展开探讨计算机科学在生命科学中的应用。
一、生物信息学生物信息学是计算机科学与生物学相结合的重要研究方向，它主要研究基因、蛋白质和代谢通路等分子生物学领域中的信息处理与分析问题。
生物信息学使用计算机技术处理和分析生物数据，可以更加深入地了解生命的本质，可以发现基因的编码规律、蛋白质的结构及其功能、基因的表达、蛋白质的互作、代谢途径的调节等问题。
实际应用中，生物信息学已经成功地解决了很多医学和生命科学中的难题，例如基因组测序和基因诊断等。
生物信息学的核心在于数据的挖掘和解读，它需要大量数据的积累和高效的算法来处理这些数据。
二、计算机模拟计算机模拟是一种通过计算机程序对生命现象进行模拟的方法。
通过模拟生命现象，可以更好地理解生命现象的本质，以及生命现象各种因素之间的作用和关系。
例如，通过计算机模拟可以了解生物分子的运动和交互方式，可以模拟人体内部的逐步变化，以及癌症的发展过程等。
计算机模拟的过程中，需要使用大量的生命科学知识来指导模拟过程，同时需要计算机技术来完成模拟过程。
三、人工智能人工智能是计算机科学的重要分支，通过计算机模拟人类智能行为来解决现实问题。
人工智能在生命科学中主要应用于大规模数据分析、疾病诊断和疗效分析等方面。
例如，通过深度学习算法，可以对医学影像数据进行自动诊断，深度学习还可以用于药物筛选和疗效分析。
此外，由于自然语言处理技术的发展，人工智能还可以用来自动化文献采集和知识图谱的构建，提高研究效率。
四、机器学习机器学习是人工智能的重要组成部分，是计算机科学和数学的交叉领域。
机器学习通过构建模型和算法来让计算机自动进行学习，从而实现预测、分类和聚类等功能。
生命科学与计算机科学
当今世界，科学技术发展突飞猛进，新兴学科、交叉学科不断涌现，科技进步对经济社会的影响作用日益广泛和深刻。
伴随着信息科技革命方兴未艾的浪潮，生命科学的发展也正在展现出无可限量的前景。
生命科学是一门对各种生命形式进行研究和探秘的学科，它不同于我们以往学习的生物，生物只是生命科学所涉及的其中一个方面，而生命科学研究多个层次和各种生命形式，并对其进行科学性分析和探讨。
越来越多的人们已经预见到，一个生命科学的新纪元即将来临，21世纪将是生命科学的迅猛发展的时代。
如今现代生物技术广泛应用于农业、医药与健康、能源、环境保护等领域，对科技发展、社会进步和经济增长产生极其重要而深远的影响。
在现代社会中，生命科学与人们生活息息相关，成为了备受人们关注的一门科学。
生命科学在日常生活中应用广泛，无论是DNA检验还是血型判断，或是疾病治疗，都离不开生命科学的具体应用。
然而，倘若单单依靠生命科学，生命科学不可能飞速发展到如此地步，也明显不足以满足和实现人们的各种需求。
显然，生命科学的发展与其他学科或技术的辅助密不可分，而我的专业是计算机，所以就让我来探讨一下生命科学与计算机科学之间的联系。
就以DNA为例。
1925年，微生物学家沃森和克里克宣布他们已经解决了现代生物学最重要的问题，破译出了隐藏在DNA分子结构中的“遗传密码”。
在我看来，“密码”这个词汇用的相当巧妙，令人马上联想到信息论中的“信息的编码”，而且还令人想到英国第一台计算机的用途——破译德国的密码。
DNA分子结构是密码，计算机却是破解密码的工具，这似乎在揭示着生物学与计算机从很早开始便有着不解之缘。
不久DNA分子就被普遍认为是某种微型控制论机器，它们储藏并处理极微小单位的、经过化学编码的信息。
据称，这些经过编码的信息控制着生物体复制的不连续的过程，当载有全部编码的两条螺旋体被解开，携带的信息将按储存单位一段段地解读，如同计算机的记忆存储器解读其中的字符串一样。
虽然实际上DNA的“程序”远没有那么简单，但在“新生物学”突破的初期，
控制论和生物学找到了共同的基础。
在随后的时间里，计算机领域的用语总和生物学语言息息相关，或者互作比喻。
“反馈”、“病毒”、“人工智能”、“记忆”，甚至“语言”等等诸如此类的大量的拟人化的词汇成为了计算机领域的基本术语。
由此看来，生命科学深刻地影响了计算机科学的发展。
计算机有着超强“大脑”，能快速有效地解决各种问题，而且计算机因其处理速度不断得到发展提高而被赋予了进化论的解释，计算机似乎成为了地球上新的“物种”，一种会同人类进行“共生的进化”的“智慧物种”，仿佛变成了生命科学的一部分。
另一方面，计算机科学也对生命科学的发展起着重要作用。
生命科学是一门实验的科学，计算机自投入应用以来即在实验科学中发挥着作用，承担了大量实验数据的存储、处理以及分析，一些适合于不同类型生物学实验数据处理的软件包纷纷问世，并为科研工作者所接受，为科研人员的实验提供了巨大方便。
计算机系统结构和操作系统两个分支为分子生物学提供了其必需的高性能计算平台，计算机网络技术为其创建了高带宽的分布式计算和网络应用环境，算法研究和软件工程则直接涉及分子生物学工具与应用软件的设计与开发，数据库技术为生物学信息的存储检索提供了有效手段。
计算机的数据库为存储生物实验所得到的数据提供了条件，而研究生命科学所做的实验所得到的数据往往是无比庞大和繁杂的，单靠人工处理数据几乎是不可能的，计算机则能够快速高效准确的对各种数据进行处理和分析，从而给出你想要的结果。
生物制药是21世纪的支柱产业，科学家利用计算机模拟受体的三维结构，以计算机模拟方法研究受体与配体的相互关系，提出更佳的配体设计方案，为新的高选择性配体及新药研究开辟了新途径。
这便是生命科学与计算机完美融合的结果。
另外，利用计算机图形学理论与图像处理技术进行DNA或蛋白质分子的三维建模显示也是一个重要的应用方向，因为基因测序所得到的只是关于基因中核苷酸排列的线性信息，如果搞清楚相应的三维结构必然能为研究人员提供更多的功能信息，尤其是蛋白质分子的空间结构不同，可能导致其功能的差异。
利用计算机技术制造生命科学所需的仪器更是层出不穷，其中包括聚合酶链反应仪，计算机断层扫描仪、核磁共振仪、流式细胞仪、激光共聚焦显微镜、显微操作等等。
生命科学与计算机的前景都一片光明，而目前非常有发展前景的项目就是生物计算机了，它是计算机在生命科学的催生下诞生的婴儿。
仿生学是人类中的一门学科，通过对自然界生物特性的研究与模仿，来达到为人类社会更好地服务的目的，而这一学科被应用到了计算机领域。
科学家通过对生物组织体研究，发现组织体是由无数的细胞组成，细胞由水、盐、蛋白质和核酸等有机物组成，而有些有机物中的蛋白质分子像开关一样，具有“开”和“关”的功能。
因此，人类可以利用遗传工程技术，仿制出这种蛋白质分子，用来作为元件制成生物计算机。
生物计算机的芯片是用蛋白质制成的，它的一个存储点只有一个分子大小，它的存储容量可以达到普通计算机的十亿倍，而由蛋白质构成的集成电路，其大小只相当于硅片集成电路的十万分之一，运行速度更快，远远超过人脑的速度。
如果生命科学与计算机科学能更紧密地联系起来，进一步开发和研究关于生物计算机的技术，实现生物计算机的伟大功能，那么未来的生物科学领域和计算机领域都会掀起一场划时代的革命。
目前地球上存在的物种数不胜数，而且有很大部分是不为人们所熟知的，当面对出现在眼前的不明物种时，人们应该如何反应呢？不敢轻易靠近，担心它是有毒物种，也不敢随便无视、置之不理，担心它是国家级保护动物，如果这时能用手机轻轻一拍，然后屏幕就可以出现有关这个生物的详细信息，那就最好了。
因此，这需要生物学者把现存收集到的世界上的所有生物资料上传到网络或数据库中，而手机需要有精确的识别功能，在识别过程中与生物资料的存放位置形成一个链接，查找照片上的生物的具体信息。
计算机的技术能使生命科学大大的平民化和实用化，为人们日常生活提供便利。
总的来说，计算机技术加速了生命科学的进步，生命科学的成果能招致计算机技术的革命，生命科学与计算机科学相辅相成，关系密不可分。
随着生物学的深入发展，计算机在研究中的应用显得越来越重要，一系列的研究发现也充分的证明了这一点。
我们有理由相信在计算机辅助下的生命科学必将获得更快的进展，从而创造出更大的社会价值，为人类社会做出极大贡献。
最后，感谢老师这一个学期给我带来了这么精彩的课程，我受益匪浅，也对生命科学有了更深入的了解，不再只停留在生物这个层面上了。
