生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。
生物信息学这个专业本来就是交叉学科的交集，它的定义是用利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是互联网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。主要的研究方向有：序列比对、基因识别、基因重组、蛋白质结构预测、基因表达、蛋白质反应等。因为涉及的科目比较多，而且本科阶段这个专业根本只能学得很肤浅，不能建立比较系统的学习导向。
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生统VS生信
生物统计学(Biostatisics)和生物信息学(Bioinformatics)是两个较为相近的专业，都是通过数学、统计、计算机的方法来研究生物学的问题。但是两者还是有区别。
生物统计学(Biostatistics)的重点在于 statistics（也就是该专业更侧重统计学的能力，只是统计学的能力运用到生物学领域了而已），也就是说从描述数据，到假设检验，到参数估计，都是统计学的知识，只是以生物学为案例。主要处理可转化为矩阵的生物数据，多使用 R、SAS、Matlab，如 GWAS 模型。该专业通常开设在 Public Health 学院，多数都会与其他学院有联合授课。如果去药厂、科研机构、healthcare、甚至保险行业，学统计和学生统没有多大区别，可以等同对待。
生物信息学(Bioinformatics) 通常开在生物系或者计算机系。生物系的生物信息学主要研究进化，做序列比对，blast，构建进化树；其次是研究基因功能，基因功能富集分析等。侧重的是，将进化中的生物学原理，参数如何设置，软件如何使用，如何将这些软件应用到生物学问题。计算机系的生物信息学研究的是进化的算法设计，会涉及多马尔科夫链，HMM 模型，序列比对中的blosum62 矩阵是怎么来的，如何加快计算效率，如何降低空间存储等等。侧重的是，如何设计合理的算法，给生物学的人使用。简而言之，生物信息学的重点是 computer science，主要处理序列数据，多使用 Perl、Python、C，如序列拼接。
Bioinfo的学生多来自两类，计算机背景和生物背景，基本上生物背景的都不会编程，计算机背景的都不懂要怎么利用程序做生物蛋白/基因序列分析。
所以整体来讲，生物信息学要比生物统计学要难学的。
推荐院校：
Tier1 :MIT, Harvard
Tier 2 :CMU, UCB, Stanford，UW Seattle，UCLA，UCSD，Duke，Notre Dame，南加大，弗吉尼亚，
Tier3:克莱蒙森，匹兹堡，明尼苏达双城，罗格斯大学,凯斯西储大学等。
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