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14 関係: バイオインフォマティクス、データベース、データ構造、アノテーション、オントロジー、ゲノミクス、システム生物学、種 (分類学)、生物学、DNAマイクロアレイ、DNAシークエンシング、Extensible Markup Language、Resource Description Framework、有向非巡回グラフ。
バイオインフォマティクス
バイオインフォマティクス（英語：bioinformatics）または生命情報科学（せいめいじょうほうかがく）は、生命科学と情報科学の融合分野のひとつで、DNAやRNA、タンパク質の構造などの生命が持っている「情報」といえるものを情報科学や統計学などのアルゴリズムを用いて分析することで生命について解き明かしていく学問である。機械学習による遺伝子領域予測や、タンパク質構造予測、次世代シーケンサーを利用したゲノム解析など、大きな計算能力を要求される課題が多く存在するため、スーパーコンピュータの重要な応用領域の一つとして認識されている。 主な研究対象分野に、遺伝子予測、遺伝子機能予測、遺伝子分類、配列アラインメント、ゲノムアセンブリ、タンパク質構造アラインメント、タンパク質構造予測、遺伝子発現解析、タンパク質間相互作用の予測、進化のモデリングなどがある。 近年多くの生物を対象に実施されているゲノムプロジェクトによって大量の情報が得られる一方、それらの情報から生物学的な意味を抽出することが困難であることが広く認識されるようになり、バイオインフォマティクスの重要性が注目されている。 この一方遺伝子情報は核酸の配列というデジタル情報に近い性格を持っているために、コンピュータとの親和性が高いことが本分野の発展の理由になっている。 さらにマイクロアレイなどの網羅的な解析技術の発展に伴って、遺伝子発現のプロファイリング、クラスタリング、アノテーション（注釈）、大量のデータを視覚的に表現する手法などが重要になってきている。こういった個別の遺伝子、タンパク質の解析等から更に一歩進み、生命を遺伝子やタンパク質のネットワークとして捉え、その総体をシステムとして理解しようとするシステム生物学という分野もある。.
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データベース
データベース（database, DB）とは、検索や蓄積が容易にできるよう整理された情報の集まり。 通常はコンピュータによって実現されたものを指すが、紙の住所録などをデータベースと呼ぶ場合もある。コンピュータを使用したデータベース・システムでは、データベース管理用のソフトウェアであるデータベース管理システムを使用する場合も多い。.
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データ構造
データ構造（データこうぞう、data structure）は、計算機科学において、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うため、一定の形式に系統立てて格納するときの形式のことである。 ソフトウェア開発において、データ構造についてどのような設計を行うかは、プログラム（アルゴリズム）の効率に大きく影響する。そのため、さまざまなデータ構造が考え出されている。 多くのプログラムの設計において、データ構造の選択は主要な問題である。これは大規模システムの構築において、実装の困難さや質、最終的なパフォーマンスはベストのデータ構造を選択したかどうかに大きく依存してきたという経験の結果である。多くの場合、データ構造が決まれば、利用するアルゴリズムは比較的自明に決まる。しかし場合によっては、順番が逆になる。つまり、与えられた仕事をこなす最適なアルゴリズムを使うために、そのアルゴリズムが前提としている特定のデータ構造が選択される。いずれにしても適切なデータ構造の選択は極めて重要である。 この洞察は、多くの定式化された設計手法やプログラミング言語において、データ構造がアルゴリズムよりもキーとなる構成要素となっていることに現れている。大半の言語は異なるアプリケーションにおいてデータ構造を安全に再利用できるよう、実装の詳細をインターフェイスの背後に隠蔽するような、モジュール化のしくみを備えている。C++やJavaといったオブジェクト指向プログラミング言語はクラスをこの目的に用いている。 データ構造は専門的なプログラミングにとって非常に重要なので、C++におけるSTLや、Java API、および.NET Frameworkのようなプログラミング言語の標準ライブラリや環境において多くのデータ構造がサポートされている。 データ構造が実装を表すのかインターフェースを表すのかについてはいくらか議論がある。どのように見えるかは相対的な問題なのかもしれない。データ構造は2つの関数の間にあるインターフェイスとして見ることもできるし、データ型に基づいて構成されたストレージにアクセスする方法を実装したものとして見ることもできる。.
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アノテーション
アノテーション（英語：annotation）とは、あるデータに対して関連する情報（メタデータ）を注釈として付与すること。XML等の記述形式を用いてメタデータをタグ付けする場合が多い。付与したメタデータやタグを指してアノテーションという場合もある。.
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オントロジー
ントロジー（）は、哲学用語で存在論のこと。ものの存在自身に関する探究、あるいはシステムや理論の背後にある存在に関する仮定という意味である。これから派生して情報科学等でも用いられる。.
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ゲノミクス
ノミクス（英語：genomics、ジェノミクス、ゲノム学、ゲノム科学）とは、ゲノムと遺伝子について研究する生命科学の一分野。 ゲノミクスは1980年代に現れ、1990年代のゲノムプロジェクトの開始とともに発展した。初めて完全長のゲノムが解読されたのはバクテリオファージFX174 (5,368 kb) で1980年のことである。自由生活生物としてはインフルエンザ菌で1995年。以来、猛烈な速さでゲノム解読が進行している。ヒトゲノムのおおまかな配列はヒトゲノムプロジェクトによって2001年前半に解読されている。 ポストゲノムプロジェクトのゲノミクスとして、さまざまな生物種のゲノムを比較することで、進化の解明を試みる比較ゲノミクスや、RNAiなどによる遺伝子阻害から、全体論的な機構解明を行う機能ゲノミクスなどがある。ゲノミクスではバイオインフォマティクスや遺伝学、分子生物学をツールとして用いるとともに、システム生物学のツールとしても用いられる。またゲノミクスは医療の分野に新たな治療法を提供してきている（ファーマコゲノミクス）。食品（ニュートリゲノミクス）や農業の分野へも応用される。.
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システム生物学
テム生物学（システムせいぶつがく、システムバイオロジー、システムズバイオロジー、）は、システム工学の考え方や解析手法を生物学に導入し、生命現象をシステムとして理解することを目的とする学問分野。.
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種 (分類学)
（しゅ）とは、生物分類上の基本単位である。2004年現在、命名済みの種だけで200万種あり、実際はその数倍から十数倍以上の種の存在が推定される。新しい種が形成される現象、メカニズムを種分化という。 ラテン語の species より、単数の場合は省略形 sp.
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生物学
生物学（せいぶつがく、、biologia）とは、生命現象を研究する、自然科学の一分野である。 広義には医学や農学など応用科学・総合科学も含み、狭義には基礎科学（理学）の部分を指す。一般的には後者の意味で用いられることが多い。 類義語として生命科学や生物科学がある（後述の#「生物学」と「生命科学」参照）。.
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DNAマイクロアレイ
DNAマイクロアレイはDNAチップとも呼ばれ、細胞内の遺伝子発現量を測定するために、多数のDNA断片をプラスチックやガラス等の基板上に高密度に配置した分析器具のこと。 あらかじめ塩基配列の明らかな1本鎖のDNAを多種、基板上に配置しておき、これに検体を反応させれば、検体のDNA配列と相補的な塩基配列の部分にのみ検体のDNA鎖が結合する。結合位置を蛍光や電流によって検出し、最初の配置から検体に含まれるDNA配列を知る事が出来る。検体の塩基配列が予測できる場合には、効率的にその配列が特定できる。.
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DNAシークエンシング
DNAシークエンシング (DNA sequencing) とは、DNAを構成するヌクレオチドの結合順序（塩基配列）を決定することである。DNAは生物の遺伝情報のほとんど全てを担う分子であり、基本的には塩基配列の形で符号化されているため、DNAシークエンシングは遺伝情報を解析するための基本手段となっている。手法としては1977年に開発されたサンガー法が改良を加えながら用いられているが、最近新しい方法も開発されており中には実用化されているものもある。 DNAの塩基配列には生命体に必要な情報が符号化されているので、配列決定はミクロなレベルの生物学の基盤となっており、分類学や生態学のようなマクロな生物学でも盛んに応用されている。また医学面でも遺伝病や感染症の診断や治療法の開発などに役立っている。ウォルター・ギルバートとフレデリック・サンガーは、DNAシークエンシングの手法を開発した功績により1980年のノーベル化学賞を受賞している。.
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Extensible Markup Language
Extensible Markup Language（エクステンシブル マークアップ ランゲージ）は、基本的な構文規則を共通とすることで、任意の用途向けの言語に拡張することを容易としたことが特徴のマークアップ言語の総称である。一般的にXML（エックスエムエル）と略称で呼ばれる。JISによる訳語は「拡張可能なマーク付け言語」。 SGMLからの移行を目的として開発された。文法はSGMLの構文解析器と互換性を保つようにSGMLのサブセットに定められシンプルになり、機能はSGMLに無いものが追加されている。 XML の仕様は、World Wide Web Consortium (W3C) により策定・勧告されている。1998年2月に XML 1.0 が勧告された。2010年4月現在、XML 1.0 と XML 1.1 の2つのバージョンが勧告されている（#バージョン）。 ちなみに、「eXtensible Markup Language の略である」と書かれることがあるが、これは間違いであり、XはExの発音を表している。.
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Resource Description Framework
Resource Description Framework (リソース・ディスクリプション・フレームワーク、RDF) は、ウェブ上にあるリソースのメタデータを記述するための枠組みであり、W3Cにより1999年2月に規格化されている(W3C:REC-rdf-syntax-19990222)、邦訳：電子ネットワーク協議会)。RDFは、セマンティック・ウェブを実現するための技術的な構成要素の1つとなっており、代表例としてLinked Open Dataがある。 RDFは、RSS（RDF site summary）やFOAF（Friend of a Friend）などに用いられている。また、RDFをXHTMLに埋め込む規格としてがある。.
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有向非巡回グラフ
有向非巡回グラフ、有向非循環グラフ、有向無閉路グラフ（ゆうこうひじゅんかいグラフ、Directed acyclic graph, DAG）とは、グラフ理論における閉路のない有向グラフの事。有向グラフは頂点と有向辺（方向を示す矢印付きの辺）からなり、辺は頂点同士をつなぐが、ある頂点 v から出発し、辺をたどり、頂点 v に戻ってこないのが有向非巡回グラフである。 有向非巡回グラフは様々な情報をモデル化するのに使われる。有向非巡回グラフにおける到達可能性は半順序を構成し、全ての有限半順序は到達可能性を利用し有向非巡回グラフで表現可能である。順序づけする必要があるタスクの集合は、あるタスクが他のタスクよりも前に行う必要があるという制約により、頂点をタスク、辺を制約条件で表現すると有向非巡回グラフで表現できる。トポロジカルソートを使うと、妥当な順序を手に入れることが出来る。加えて、有向非巡回グラフは一部が重なるシーケンスの集合を表現する際の空間効率の良い表現として利用できる。また、有向非巡回グラフはイベント間の因果関係を表現することにも使える。さらに、有向非巡回グラフはデータの流れが一定方向のネットワークを表現することにも使える。 無向グラフにおける対応する概念は森で、森は閉路のない無向グラフである。森から方向を選ぶと polytree と呼ばれる特殊な有向非巡回グラフを作ることが出来る。しかしながら、無向非巡回グラフ（森）に方向付けする方法では作れない有向非巡回グラフがあり、全ての無向グラフは acyclic orientation があるため、辺に方向付けると有向非巡回グラフになる。この理由から、directed acyclic graph と呼ぶよりも acyclic directed graph と呼ぶ方が正確である。 なお、有向非巡回グラフをプロトコルとした仮想通貨に、BYTEBALL、IOTAがある。.
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