序列分析——BMC生物信息学的一个新老部分

BMC生物信息学中的序列分析（方法）和序列分析（应用）已经合并成一个新的部分，称为序列分析。

到目前为止，BMC生物信息学已经有一个用于方法的序列分析部分和另一个用于应用的序列分析部分。虽然在《华尔街日报》创刊之时，有两个独立章节的最初理由是合理的，但实际上，我们观察到，在这两个章节中发表的论文之间存在着相当大的主题重叠。此外，从评估稿件贡献的角度出发，我们得出结论，方法和应用之间的区别并不是真正必要的。因此，决定将这些部分合并成一个新的部分，简单地称为序列分析。

序列分析继续是一个充满活力的研究领域，由DNA序列生成的持续指数增长所推动。作为例子，我们可以引用一些当前的大型DNA测序相关项目和倡议。去年汤普森等人。报道了地球微生物群项目的初步结果，该项目正在对不同生态位的微生物群进行测序。另一方面，人类微生物群项目已经进行了好几年。Lewin等人。今年早些时候宣布了地球生物基因组计划，其目标是在10年内对地球所有真核生物多样性的基因组进行排序、分类和鉴定。今年10月3日，英国卫生和社会保障部宣布，计划在未来五年内在英国对500万个人类基因组进行测序。这些项目和倡议强调了DNA测序在医学以及理解地球生物多样性方面的持续相关性，仅列举了两个潜在的应用领域。

鉴于随之而来的数据泛滥，从这些数据中提取科学和实用知识的需求比以往任何时候都要大。因此，对序列分析和新的相关程序和方法的进一步研究就显得尤为重要。

新的序列分析部分的范围反映了这种融合：我们寻找高质量的手稿，这些手稿为诸如序列比对、DNA片段组装、基因预测、非编码RNA检测和分析、全基因组分析、系统发育和系统基因组学、分类法分类等主题提供了新的算法或软件/工作流以及从超基因组数据中恢复基因组，以及许多其他可能的话题。

BMC生物信息学还有其他相关的领域，特别是比较基因组学、转录组分析，以及最近在生物信息学中推出的机器学习和人工智能。使用DNA/RNA序列或基因组作为原始数据的手稿的潜在作者可以将他们的工作提交到序列分析部分，或者他们认为与他们的工作最相关的部分。