※ 引述《coyot (coyot+e)》之銘言： : ※ 引述《NoMoneyHere (NoMoneyHere)》之銘言： : : Bioinformatics : : Computational Biology : : Information Biology : : 這三個詞應該指的是差不多同樣的範疇 : 其實還是有差的 差異在於當初題出者領域不同 所以會偏某方面 : 例如Bioinformatics會有大多數是在研究資料庫內的東西 : 而Computational Biology 會有多數是在做電腦補助設計與模擬 : 不過 等時間一久 各方向研究的人多了 學術本來就無界限的^^ 走Bioinformatics的人，也會要用到你所謂的電腦補助設計與模擬 這時候他就變成了Computational Biology了嗎？ 走Computational Biology的人，也 會要用到你所謂的研究資料庫內的東西 這時候他就變成了Bioinformatics了嗎？ 這些詞本來就是指一樣的東西 只不過是因為不同領域的人的本位主義所造成不同的說法 : : 只是詞的重點不同而已 : : 可能是因為出身的背景不同會把不同的詞放在前面 : : 生物背景的人會講 'Bio'informatics : : 計算機科學背景的人會講'Computational' Biology : : 資訊處理背景的人會講'Information' Biology : : 其實講的都是差不多一樣的東西 : : protein structure也是其中一部份 : : 基因比對成為一般生物技術 : : 如果是不需要了解只要會使用網頁或軟體，就稱為一般生物技術的話 : : 那protein structure的工具也是一大堆，也早就是一般生物技術 : : 事實上就算幾乎每個人都會用到的blast : : 我相信大部分的人都不知道參數有哪些，要怎麼設比較好 : : 何況就算大家都會使用，就代表不需要再去研究了嗎 : : 大家都會開車，就不需要繼續研究汽車如何更安靜更安全更省油嗎 : 這就是產界現實面了 研究汽車如何更安靜更安全更省油能增加產值 : 但研究blast的產值在幾年後鐵定沒有電腦補助設計高 : 你看近幾年開始紅的藥物補助設計 就已經可看到端倪了 : 要是沒這方向 生物資訊仍一直被歐美視為發展不起來的領域 生物資訊的領域那麼大 被歐美視為發展不起來的領域是誰說的啊 是說生物資訊裡面的某一小塊發展不起來 還是只生物資訊一整大塊都發展不起來？ 用詞要謹慎一點吧 : 在google可查到一堆生物資訊的發展情況 在上面可以查到的資料幾乎都落後半年以上 : 並不是改良blast 或 發展新的演算法不需要再去研究 : 當然每個領域都有價值 但這就要到生物版或生技版講了 : 因為這邊是生技產業版 講的是產業 而非純學術 : 一間生技公司是要利用現成被認同的網頁或軟體來分析protein structure : 還是要聘個專精於演算法研發的PhD 來研發新的分析工具? 當然是前者 : 台灣的生技公司又不是像台積電 鴻海...等 大資本大規模 : 然而聘電腦補助藥物設計的PhD是可以大大節省試驗成本的 : 應該也是未來各藥廠的趨勢 輔助藥物設計跟研究演算法的人差太多了吧 你翻翻生物資訊相關的論文 裡面用的都是人家研究演算法的人的演算法 他們把那些也許是十幾二十年前發展出來的演算法套用在自己的系統裡 看起來這種人就是你所謂的研究演算法的人了吧 研究法展演算法和評估套用別人的演算法是兩碼子事 --

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