生物信息学是利用计算机技术和统计方法来分析生物数据的一门学科，而深度学习作为一种强大的机器学习技术，在生物信息学领域得到了广泛的应用。以下是关于生物信息学与深度学习的一些内容。
深度学习在生物信息学中的应用
深度学习在生物信息学中的应用主要包括：
- 基因序列分析：深度学习可以帮助科学家更好地理解基因序列的功能和调控机制。
- 蛋白质结构预测：通过深度学习模型，可以预测蛋白质的三维结构，从而研究其生物学功能。
- 药物发现：深度学习可以加速药物发现过程，提高新药研发的效率。
生物信息学常用工具
以下是生物信息学中常用的工具：
- BLAST：用于基因序列相似性搜索。
- Clustal Omega：用于蛋白质序列比对。
- NCBI：提供生物信息学相关的数据库和工具。
扩展阅读
更多关于生物信息学的内容，您可以访问生物信息学教程。
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