序列分析 - BMC生物信息学中的旧/新部分

到目前为止，BMC Bioinformatics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。虽然在创建期刊时有两个独立部分的原始理由是有意义的，但实际上我们观察到在这两个部分中发表的论文之间存在相当多的主题重叠。此外，从评估稿件的贡献的角度来看，我们得出的结论是，方法和应用之间的区别并非真正必要。因此，决定将这些部分合并为一个简单称为序列分析的新部分。

序列分析仍然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推动。作为示例，我们可以引用一些当前与DNA测序相关的大型项目和计划。去年汤普森等人。报告了地球微生物组项目的第一批结果，该项目正在对各种生态位中的微生物组进行测序。另一方面，人类微生物组计划已经持续了好几年。Lewin等人。今年早些时候宣布了地球生物基因组计划，旨在对10年内地球上所有真核生物多样性的基因组进行测序，编目和表征。而在10月3日第三届今年，英国卫生和社会关怀部宣布计划在未来五年内在英国对500万人类基因组进行测序。这些项目和举措突出了DNA测序在医学和理解地球生物多样性方面的持续相关性，仅举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知识和实践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变得更加重要。

新的序列分析部分的范围反映了这种合并：我们寻找高质量的手稿，提供新的算法或软件/工作流程的主题，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，系统发育和系统发育基因组学，分类学分类和宏基因组数据的基因组恢复，以及许多其他可能的主题。

BMC生物信息学还有其他具有相关范围的部分，特别是比较基因组学，转录组分析，以及最近推出的生物信息学中的机器学习和人工智能。使用DNA / RNA序列或基因组作为主要数据的手稿的前瞻性作者可以将他们的工作提交给序列分析部分，或者他们认为与他们的工作最相关的部分。