"การวิเคราะห์ชีวสารสนเทศศาสตร์" เป็นคำที่ใช้อธิบายร่างกายของเทคนิคที่ใช้ระบบคอมพิวเตอร์ในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลชีวภาพขนาดใหญ่ ชีวสารสนเทศศาสตร์เป็นวิธีการแบบสหสาขาวิชาชีพในการแก้ไขปัญหาทางชีววิทยาและมักจะเกี่ยวข้องกับการใช้งานที่กว้างขวางของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์นอกเหนือไปจากวิธีการทางชีววิทยาและเคมีแบบดั้งเดิมที่ใช้กันทั่วไปเพื่อเผชิญหน้ากับปัญหาทางชีวภาพ เทคนิคกลางหลายอย่างในการวิเคราะห์ชีวสารสนเทศนั้นมีพื้นฐานมาจากสถิติ พวกเขาเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่โดยทั่วไปจากการทดลองหลายครั้งและบางครั้งจากห้องปฏิบัติการที่แตกต่างกันมากมายและมองหาแนวโน้มทางสถิติและสหสัมพันธ์ที่สำคัญ การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ชีวสารสนเทศรวมถึงการวิเคราะห์ลำดับดีเอ็นเอการแสดงออกของยีนและการควบคุมระเบียบและการเปรียบเทียบจีโนมของสิ่งมีชีวิตที่แตกต่างกัน
มีการใช้เทคนิคต่าง ๆ มากมายในการวิเคราะห์ชีวสารสนเทศตามปัญหาทางชีววิทยาเฉพาะที่จำเป็นต้องแก้ไข ในบางกรณีชีวสารสนเทศเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ลงในฐานข้อมูลเดียวและทำการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับข้อมูลที่เก็บรวบรวม คนอื่น ๆ เกี่ยวข้องกับการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสมยิ่งขึ้นและอาจเกี่ยวข้องกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีความซับซ้อนและเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ สิ่งหนึ่งที่วิธีการส่วนใหญ่ในชีวสารสนเทศมีเหมือนกันคือพวกเขาเกี่ยวข้องกับการรวบรวมการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมระหว่างการทดลอง
หนึ่งในการใช้งานที่สำคัญที่สุดของการวิเคราะห์ชีวสารสนเทศคือการวิเคราะห์ลำดับของเส้นของกรด deoxyribonucleic (DNA) โมเลกุลดีเอ็นเอมีรหัสพันธุกรรมที่นำโครงสร้างและหน้าที่ของสิ่งมีชีวิตทั้งหมด ในขณะที่ใช้วิธีการหาลำดับด้วยตนเองในช่วงแรกพวกมันช้ามากและไม่น่าเชื่ออย่างสมบูรณ์สำหรับโครงการลำดับขนาดใหญ่ เทคโนโลยีการวิเคราะห์ทางชีวสารสนเทศช่วยให้การจัดลำดับอย่างรวดเร็วนั้นเร็วกว่าการจัดลำดับด้วยตนเองหลายครั้งและเหมาะสำหรับโครงการขนาดใหญ่ การหาลำดับดีเอ็นเอเช่นเดียวกับการหาลำดับเบสของริบบอนนิวคลีอิก (RNA) และลำดับโปรตีนสามารถใช้ในการเชื่อมต่อโครงสร้างและหน้าที่ต่าง ๆ กับรหัสพันธุกรรมของพวกมันเพื่อระบุการกลายพันธุ์และเปรียบเทียบจีโนมของสิ่งมีชีวิตต่างๆ
ระบบอัตโนมัติเป็นหนึ่งในเป้าหมายสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลทางชีวสารสนเทศ มีสถานการณ์ที่แตกต่างกันมากมายในการวิจัยทางชีววิทยาและการแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่มักเป็นไปได้ที่จะวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง แต่มักจะมีข้อมูลมากมายที่ห้องปฏิบัติการเดียวสามารถทำงานได้เป็นเวลาหลายสัปดาห์หรือนานกว่านั้นเพื่อให้เข้าใจถึงข้อมูลที่ค่อนข้างเล็ก การวิเคราะห์ชีวสารสนเทศสามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้นักวิจัยสามารถใช้เวลาในการสร้างข้อมูลมากขึ้น ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลได้มากขึ้นอาจส่งผลให้ข้อมูลที่ถูกต้องน่าสนใจและมีความสำคัญยิ่งขึ้น
