生物计算造句

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本论文进行了生物计算的研究，主要是为了解决非编码核糖核酸( non - codingribonucleicacid ， ncrna )的预测问题。
亚健康诊疗、基因工程、人力资源培训、生物计算机研究开发、生物研究、诊疗设备研究开发。
生物计算是计算机科学在生命科学中形成的一个研究领域，通过用计算机科学的知识和相关的算法对生物学领域内的数据进行加工、存储、检索与分析。
不是生物计算机才有这样的问题，这是复杂系统的固有特性，即使是机械仪器，如果体积缩小、零件增加，也会有这种问题。
结构数据挖掘在xml文档挖掘,网页流量挖掘,生物进化的分析,路由选择,生物信息学,生物计算,通讯系统,图像数据库,城镇规划等诸多领域发挥重要作用。
生物计算网格主要解决生物信息学对超强计算的需求,通过把互联网上各种计算资源整合起来,形成一台计算力超强的虚拟计算机,解决单一高性能计算机不能解决的生物信息学问题。
通过对基因理论和基因技术发展过程的考察，可以明显地看出：现代的生物高新技术呈现出逐渐加速的与其他学科相互交叉、相互借鉴、相互融合的趋势；如，基因技术与蛋白质技术与信息技术的交叉和混合生长? ?基因组学、生物信息学和生物芯片技术以及设想中的生物计算机技术。
本文从生物信息学序列拼接应用的实际情况出发,通过对包括英国mygrid 、欧洲数据网格中biogrid子项目、美国的ncbiogrid以及亚太地区生物网格的了解,结合对globustoolkit3 . 2和unicore的体系结构和组件的分析和比较,提出了一个生物计算网格体系结构,从资源描述、资源管理、作业描述和调度等方面对该体系结构进行了详细分析和设计。
Dna分子生物算法具有高度的并行性，运算速度快； dna作为信息的载体其贮存的容量非常之大， 1立方米的dna溶液可存储1万亿亿的二进制数据； dna分子生物计算所消耗的能量只有一台电子计算机完成同样计算所消耗的能量的十亿分之一； dan计算的上述特性，即运算的高度并行性、大容量、低消耗是目前计算机和并行计算机所无法比拟和替代的。
基于提出的生物计算网格体系结构,利用现有网格技术的研究成果,开发了包括网格服务和客户端在内的生物计算网格原型,并对该原型的各个细节的实现进行了详细的描述,最后将串行phrap应用接入到该环境下,并对运行情况进行了分析和评估,证明该体系结构是合理和可行的。
用生物计算造句挺难的，這是一个万能造句的方法
可以预想到诸多的科研成果如高速光纤通信高速无线通信网格计算生物计算等必将在十年内给网络技术带来质的飞跃，引领着互联网朝着下一代更大更快更有响应更方便更安全更可管理更有效的方向努力。