生物信息学概论论文选题方向怎么选
如何选论文题目1、个人的特长和兴趣。应当在自己特长的范围内选择自己兴趣较大的题目，否则很难写出有特色的、满意的论文。2、选题的理论价值和实用价值。应选择本学科中在理论上具有指导意义，对解决实际工作中存在的问题有实用价值的题目，如果你对某一选题有哪些理论应当总结、修正、发展；哪些实际工作中的问题应当解决，如何解决心中无数，免强写这样的题目也只能泛泛而论，质量不高。（1）资料来源。主要考虑对拟选题目研究的历史和现状的资料是否初步掌握，需要的第一手资料有无可能取得，即没有现成资料又不能取得第一手资料的题目就很难研究下去。（2）考虑时间、经费条件，选择难度和范围适中的题目。选题的难度过高、范围过大、很难在规定时间内完成，选题太易、范围太小又会影响论文本身价值和考生自身潜力的发挥。3、初步确定选题后，应准备一个书面材料，以便在与指导教师交流时将有关问题确定下来。书面材料的内容包括：（1）明确所选题目研究所要达到的目的，即准备解决什么理论问题和实际应用问题。（2）对研究的题目，自己掌握了哪些资料，还缺少哪些资料，准备怎样解决？（3）对撰写所选题目论文的初步设想，列出论文的框架结构；论文分成哪几个部分，每一个部分写什么问题，从哪些方面来写，这也就是论文的粗纲。（4）写作计划。根据自己的实际情况订出详细的提纲、论文初稿、的时间安排和各阶段工作的大体步骤。
这个你要根据别人的选择或者是根据你自己的，就是一些方向去选择你可以就是找你的老师去，让他帮你参考一下，选什么方向比较好，一些这个方向，尽量小一些就是不要写的太宽泛。
生物信息学毕业论文，如果你有范文的话，格式肯定就不用找了，但是选题就不行，必须要你导师认可了才行，我是在志文网写的，我写的是生物芯片技术中的应用方面的，生物信息学结合的，已经拿到了参考文献还有资料。
生物信息学概论论文选题方向
给你两个网站吧，里面有些范文-html-66/65FC2BBA/
林学与业，课程改革生物信息学，是一门综合学科。涉及到数学，生物学和计算机的内容。但在我看来，计算机的基础需要，但要求不是很高，关键是要有很好的生物学知识，包括遗传学的、生物化学的、发育生物学的、分子生物学的、植物生理学的知识等等，也就说需要达到这样的一个要求：在进行数据分析时，能对各种分析结果进行生物学的评价，并给出最优的分析策略。同时也应该有纯熟的数理基础，包括统计学的、拓扑学的，这样才能把待分析的问题转换成可计算的模型，最后能给出实现的程序。从个人来说，因为生物信息学是一个非常大的领域，所以，关键是要确定自己的研究方向。比如，以关联分析为方向的生物信息学，那么就要掌握好各种关联分析的统计分析方法，有很强的数据管理能力，足够好的序列分析能力（这是进行variation查找和分析的基础）
最好是多收集点生物信息方面的资料，题目可以写生物信息的发展历程，等等
生物信息学概论论文选题方向怎么写
那你需要什么样的帮助
论文的大体框架都是一样的~无非你就是要找灵感~我个人是觉得你可以去看下（生物过程、计算生物学、微生物前沿）等等这类的生物领域的期刊~多看下学习下~找灵感总会有自己的思路的
SCI论文的思路创新如何习得？如今SCI论文已成为国内毕业考核、升学和晋升的重要考核内容，因此，如何撰写一篇质量较好的SCI论文是每位学者需要掌握的技巧，SCI论文较一般论文的难点在于创新和思路，创新一词犹如空间楼阁，如何让每个研究者都有“创新”的能力。进而写好一篇SCI论文？想要获得开阔的思路和创新的论文内容可以从以下两个方面入手。第一，如果你在某一领域研究了很长时间，并且有了更为深入的研究成果，并且很少有学者在这一细分领域取得研究成果，那么这一研究方向便可以称得上为创新，但是这种创新的前提是你在该领域研究了很长时间，并且有利相当的研究基础。第二，二次创新。二次创新的意思是在前人的研究成果之上，运用其研究方法和研究方向进行选题和研究。比如，有一篇论文研究的是因素A对于小麦抗逆性的影响，那么你可以在此基础上研究因素A对其它农作物的影响，比如水稻、高粱等，按照相同的模型或者加以改进，对不同的研究内容进行研究，得出自己的结论和成果，也可称其为创新，但是需要注意的是在数据方面需要做到真实可靠。在实证部分结束后，需要根据上文的数据进行结果讨论，可以参考以下部分。第一步，在结论部分，应将所有的实验结果整理为图表的形式，更易于读者理解，同时挖掘图表中的信息，这是可以尝试和导师或者同事来讨论这张图表，因为不同的人对于图表都会有不同的解读。第二步，分析完图标后，得出实验结果的核心论点，并且要保证论点具有创新性，至少是读者未曾独到过的观点，然后从实验中找出可以验证图表的关键论据。第三步，是结论的讨论部分。讨论部分的写作逻辑可以是递进式，也可以是并列式，在讨论部分应进行分段，并且每个段落有一个明确的主题，应说明以下内容：第一，你的研究可以说明什么问题？有什么研究意义？第二，你的研究成果与其它类似研究的结果有什么异同？第三，如果你的研究内容有十分新颖的部分，用过去的理论难以解释，那么，你可以提出自己的假设并对其进行解释和验证，但是一定要做到逻辑自洽。并且在讨论部分应阐明研究的主要成果。资料来源：中国论文网
最好是多收集点生物信息方面的资料，题目可以写生物信息的发展历程，等等
生物信息学论文选题方向
SCI论文的思路创新如何习得？如今SCI论文已成为国内毕业考核、升学和晋升的重要考核内容，因此，如何撰写一篇质量较好的SCI论文是每位学者需要掌握的技巧，SCI论文较一般论文的难点在于创新和思路，创新一词犹如空间楼阁，如何让每个研究者都有“创新”的能力。进而写好一篇SCI论文？想要获得开阔的思路和创新的论文内容可以从以下两个方面入手。第一，如果你在某一领域研究了很长时间，并且有了更为深入的研究成果，并且很少有学者在这一细分领域取得研究成果，那么这一研究方向便可以称得上为创新，但是这种创新的前提是你在该领域研究了很长时间，并且有利相当的研究基础。第二，二次创新。二次创新的意思是在前人的研究成果之上，运用其研究方法和研究方向进行选题和研究。比如，有一篇论文研究的是因素A对于小麦抗逆性的影响，那么你可以在此基础上研究因素A对其它农作物的影响，比如水稻、高粱等，按照相同的模型或者加以改进，对不同的研究内容进行研究，得出自己的结论和成果，也可称其为创新，但是需要注意的是在数据方面需要做到真实可靠。在实证部分结束后，需要根据上文的数据进行结果讨论，可以参考以下部分。第一步，在结论部分，应将所有的实验结果整理为图表的形式，更易于读者理解，同时挖掘图表中的信息，这是可以尝试和导师或者同事来讨论这张图表，因为不同的人对于图表都会有不同的解读。第二步，分析完图标后，得出实验结果的核心论点，并且要保证论点具有创新性，至少是读者未曾独到过的观点，然后从实验中找出可以验证图表的关键论据。第三步，是结论的讨论部分。讨论部分的写作逻辑可以是递进式，也可以是并列式，在讨论部分应进行分段，并且每个段落有一个明确的主题，应说明以下内容：第一，你的研究可以说明什么问题？有什么研究意义？第二，你的研究成果与其它类似研究的结果有什么异同？第三，如果你的研究内容有十分新颖的部分，用过去的理论难以解释，那么，你可以提出自己的假设并对其进行解释和验证，但是一定要做到逻辑自洽。并且在讨论部分应阐明研究的主要成果。资料来源：中国论文网
生物信息学概论论文选题方向有哪些
最好先阅读几篇相应文章和相今似的论文，比如你的课题是油菜，你可以搜有关其他物种如小麦的。根据论文写作步骤制定实验计划。要练习使用一些常用软件，如NCBI，GenBank，在用时最好先下载安装有道词典，因为是英文网站，不容易懂，专业名词也太多！不要怕，万事开头难！好好准备，入了门就好了！
生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学，并且使用了信息学的技术，这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法，并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。（Luscombe，2001)具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息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。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：⑴新算法和统计学方法研究；⑵各类数据的分析和解释；⑶研制有效利用和管理数据新工具。生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。目前的生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是因特网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。1990年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪，如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W Gilbert在1991年曾经指出：“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在，基于全部基因都将知晓，并以电子可操作的方式驻留在数据库中，新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发，然后再回到实验中去，追踪或验证这些理论假设”。生物信息学的主要研究方向：基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学，1989年在美国举办生物化学系统论与生物数学的计算机模型国际会议，生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。姑且不去引用生物信息学冗长的定义，以通俗的语言阐述其核心应用即是：随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展，由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及，数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取，是生物信息学产业发展的初级阶段，这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。原始的生物信息资源挖掘出来后，生命科学工作者面临着严峻的挑战：数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息？基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育？基因组本身又是怎样进化的？生物信息学产业的高级阶段体现于此，人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。折叠
生物信息学专业：一门交叉科学