生物計算研究包括器件和系統兩個方面。利用有機(或生物)材料在分子尺度內構成的有序體系、提供通過分子層次上的物理化學過程信息檢測、處理、傳輸和存儲的基本單元。稱為分子器件。生物計算系統的結構和計算原理不同于傳統的計算系統，它的結構一般是并行分布式的。信
生物計算是指利用生物系統固有的信息處理機理而研究開發的一種新的計算模式。
生物計算研究包括器件和系統兩個方面。利用有機(或生物)材料在分子尺度內構成的有序體系、提供通過分子層次上的物理化學過程信息檢測、處理、傳輸和存儲的基本單元。稱為分子器件。生物計算系統的結構和計算原理不同于傳統的計算系統，它的結構一般是并行分布式的。信息存儲往往是短時記憶和長時記憶的結合，是通過學習完成的。它的計算則表現為復雜的動態過程，不僅存在精確的時間同步，甚至要求在分維時間尺度上才能描述。
不同于蛋白質計算，RNA 計算與 DNA計算是利用生化反應，更確切地講，是以核酸分子間的特異性雜交為機理的計算模型。由于RNA分子不僅在實驗操作上沒DNA 分子容易，而且在分子結構上也不如DNA 分子處理信息方便，故對 RNA 計算的研究相對較少，蛋白質計算與RNA計算少有進展，但DNA計算發展很快1。
DNA計算與DNA計算機DNA計算是一種以 DNA 分子與相關的生物酶等作為基本材料，以生化反應作為信息處理基本過程的一種計算模式。DNA計算模型首先由Adleman 博士于 1994 年提出，它的最大優點是充分利用了 DNA 分子具有大量存儲的能力，以及生化反應的大量并行性。因而，以 DNA 計算模型為基礎而產生的 DNA 計算機，必有大量的存儲能力及驚人的運行速度。
常見的分布式計算項目通常使用世界各地上千萬志愿者計算機的閑置計算能力，通過互聯網進行數據傳輸。如分析計算蛋白質的內部結構和相關藥物項目，該項目結構龐大，需要驚人的計算量，由一臺電腦計算是不可能完成的。即使有了計算能力超強的超級電腦，但是一些科研機構的經費卻又十分有限。
根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國生物計算行業市場前瞻分析與未來投資戰略規劃報告》顯示：
今年8月阿里云正式發布飛天智算平臺,以算力和大數據AI一體化的解決方案服務于生物醫藥等算力高需求行業,其用戶深勢科技與阿里云合作定向優化其分子動力學仿真模擬模型,訓練效率提升了5倍;北大化學與分子工程學院進行靶向藥物研究的數據集構建效率提升了100倍。
生命科學數據的大爆發,傳統研究方法在現有算力條件下面臨計算成本過高、效率過低的問題。由此,智能計算成為突破藥物設計中分子蛋白質結構或功能預測、藥物親和力分析、成藥性評估等關鍵難點問題的有力武器。
本報告綜合了生物計算行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于生物計算產品生產企業、經銷商、行業管理部門以及擬進入該行業的投資者具有重要的參考價值，對于研究我國生物計算行業發展規律、提高企業的運營效率、促進企業的發展壯大有學術和實踐的雙重意義。
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2022-2027年中國生物計算行業市場前瞻分析與未來投資戰略規劃報告
生物計算是指利用生物系統固有的信息處理機理而研究開發的一種新的計算模式。生物計算研究包括器件和系統兩個方面。利用有機（或生物）材料在分子尺度內構成的有序體系、提供通過分子層次上的物...
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