1. College of bioinformatics science and technology, Harbin Medical University, China
2. Center for Applied Chemical Biology, Department of Biological Sciences, Youngstown State University, Youngstown, Ohio 44555, USA
作者 通讯作者
计算分子生物学, 2012 年, 第 1卷, 第 11 篇
收稿日期: 2012年12月15日 接受日期: 2012年12月15日 发表日期: 2012年12月16日
2. Center for Applied Chemical Biology, Department of Biological Sciences, Youngstown State University, Youngstown, Ohio 44555, USA
作者 通讯作者
计算分子生物学, 2012 年, 第 1卷, 第 11 篇
收稿日期: 2012年12月15日 接受日期: 2012年12月15日 发表日期: 2012年12月16日
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本文首次以英文发表在 Computational Molecular Biology上。现依据版权所有人授权的许可协议,采用 Creative Commons Attribution License 协议对其进行授权,用中文再次发表与传播。只要对原作有恰当的引用, 版权所有人允许并同意第三方无条件的使用与传播。如果读者对中文含义理解有歧义,请以英文原文为准。
推荐引用:
Zhang and Min, 2011, Computational Molecular Biology: an Integration of Experimental Molecular and Genome Biology with Computational Technology, Computational Molecular Biology, Vol.1, No.1 1-3 (doi: 10.5376/cmb.2011.01.0001)
摘 要
计算技术和信息学的产生和发展,对经典分子生物学研究方法进行了创新和完善。大规模平行标签测序方法,特别是全基因组方法,成为已经产生大量生物数据的主流实验方法。计算分子生物学是实验分子和基因组生物学与计算技术的整合。新推出的杂志,计算分子生物学(ISSN 1927-5587)为社会提供了传播的计算分子和基因组生物学这个跨学科领域新发现的平台,以应对新的挑战,原始分子数据的产生、数据分析、比较和进化基因组学,以及应用计算技术的力量的生物技术的应用。
关键词
计算分子生物学;系统生物学;基因组和基因组学;实验分子和基因组生物学;计算技术
计算分子生物学
• 第 1 卷