Utilisation de l'informatique, des mathématiques et de la théorie pour organiser et analyser des données biologiques complexes, notamment des données génétiques. La bioinformatique est la branche de la science concernée par les grandes bases de données biochimiques ou pharmaceutiques. La bioinformatique est l'utilisation de l'innovation PC pour l'administration de données organiques. Les PC sont utilisés pour rassembler, stocker, étudier et coordonner des données naturelles et héréditaires qui peuvent ensuite être connectées à la révélation et à l'amélioration des médicaments basés sur la qualité.
Le besoin de compétences en bioinformatique a été accéléré par l’explosion de données génomiques librement accessibles résultant du projet du génome humain. Les arguments de la bioinformatique sont triples. Pour commencer, la bioinformatique, dans sa forme la plus simple, trie les informations de manière à permettre aux spécialistes d'accéder aux données existantes et de soumettre de nouvelles sections au fur et à mesure de leur création, par exemple la banque de données sur les protéines pour les structures macromoléculaires 3D. Bien que la conservation de l’information soit une mission vitale, les données stockées dans ces bases de données sont fondamentalement inutiles tant qu’elles ne sont pas disséquées.
De cette manière, la raison d’être de la bioinformatique s’amplifie encore davantage. Le deuxième point est de créer des dispositifs et des actifs qui guident dans la recherche d'informations. Par exemple, après avoir séquencé une protéine spécifique, il est intéressant de la comparer aux groupements préalablement représentés. Cela nécessite plus qu'une simple recherche et des projets basés sur le contenu de base, par exemple, FASTA et PSI-BLAST doivent considérer ce qui contient une correspondance naturellement critique. L'avancement de ces actifs gère la maîtrise des hypothèses informatiques ainsi qu'une compréhension intensive de la science. Le troisième point est d’utiliser ces appareils pour examiner les informations et traduire les résultats de manière naturellement significative. Généralement, les études organiques ont analysé les cadres individuels par point d'intérêt et, le plus souvent possible, les ont comparés à ceux qui sont connectés.