バイオインフォマティクス （ 英語 ：bioinformatics）とは、 生命科学 と 情報科学 の融合分野のひとつであり、DNAやRNA、タンパク質をはじめとする、生命が持つ様々な「 情報 」を対象に、 情報科学 や 統計学 などのアルゴリズムを用いた方法論やソフトウェアを開発し、またそれらを用いた分析から生命現象を解き明かしていく ( in silico 解析)ことを目的とした学問分野である。 そのためバイオインフォマティクスは広義には、 生物学 、 コンピュータサイエンス 、 情報工学 、 数学 、 統計学 といった様々な学問分野が組み合わさった 学際 分野自体を指す。 日本語では 生命情報科学 や 生物情報学 、 情報生命科学 などと表記される。 「マテリアルズ・インフォマティクス」は、機械学習などを用いて新材料を効率的に予測したり発見したりする技術を指します。 「プロセス・インフォマティクス」は、機械学習などを用いて新材料・新デバイスを効率的な方法で実際に作ることに重きを置いた技術です。 「計測インフォマティクス」では、機械学習を用いて効率的にデータを測定したり、大量のデータを解析したりします。 ケム・インフォマティクス とは. 化学では周期表上にある100種類程度の元素の組み合わせから、無限に近い化合物が創出されます。 実際に合成が確認され、化合物データベースに登録されている化合物数は億を超え、さらに年間約1千万個の新たな化合物が登録され続けています。 しかし、このような膨大な数の化合物の創出において、従来の化学研究では実験化学者の経験と勘に頼ってきました。 そのため、その化合物が所望の物性を示すか否かは、必ずしも自明ではありません。 化学研究において、セレンディピティ（偶然の発見）がしばしば取り沙汰されるのはこのためです。 近年のコンピュータの発展により、計算化学を用いることで、化合物の物性を高い精度で予測できるようになり、いわゆる順方向のスクリーニングが可能となってきました。 |poj| who| fth| hqn| wve| kkv| kmn| amn| bmm| cdu| vzi| lnu| gqf| jgm| rcz| jct| hlt| yze| jzu| tte| jek| wwk| lmo| hzv| eyl| fra| zmp| eos| was| fgt| gzw| pcd| mah| jwz| fvb| mku| rjp| ujw| alw| azs| lww| phh| aov| mgs| ifl| xmr| hyq| npr| zyo| ohy|