我在這邊舉一個例子，就是所謂的化學分子指紋。這個也是生物資訊學的一個當前很火的應用。

1 需要解決問題

找出藥物中哪些成分和治療效果之間關係。

2 解決問題思路

2.1 定位分析物件

藥物具有物理和化學效能，我們需要從二者來分析其具有的功效。對於威力特徵，包括其溶解度等，可以作為一個研究維度。另外就是從化學特點來分析。化學分析有原子和分子兩個層面，從原子層面來說，太過細碎，很難得到合理入手點，從分子層面來說，太過複雜，因此，應該從二者的中間層面，及可能起核心作用的功能團。對於功能團，需要從組分及結構兩個方面來考慮，

2.1 尋找相關物件

藥物和治療疾病之間是一種鏈式關係。 一般來說，是藥物分子—靶點大分子—生理效應（藥理效應/副作用）+ 藥物分為結構特異性與非結構特異性藥物，非結構特異性藥物透過理化性質發揮作用。如鋁碳酸鎂治胃病主要靠其酸鹼反應中和胃酸、鋁生成膠體的性質來形成胃黏膜保護層。結構特異性藥物主要透過與特定靶點作用產生生理效應，在病理條件下，這些生理效應就是藥理作用（如高血壓時降血壓、發燒時降體溫），但一個藥物往往不止一個作用靶點，一個靶點在不同的部位也可能發揮不同生理作用，因此在正常生理狀態的部位產生的額外的生理作用就會導致副總用。，因此，需要從這些有效藥物中確定這些功能團。功能團中，一些細小的組分差別（如可能某些原子）和一些簡單的結構差異（如苯環上對或者間連結的一個羥基和一個H原子（理解是對的，只是例子不太對） ）可能對治療效果沒有本質影響，這些都需要作為相同/似功能團對待。

2.3 問題解決過程

第一步：確定不同藥物分子中有哪些組分和結構都相同/似的片段

第二步：組分和結構都相同/似的片段怎樣劃分

3、 AI方法應用解決

藥物的繁多和分子的複雜，需要透過機器學習的方法來實現。 對於一個化學分子讓其組分和結構進行編碼，得到0，1組成的字串，然後利用頻繁項挖掘、聚類等演算法獲得有用的字串，透過逆編碼得到多個功能團，利用藥物專業分析得到其核心組分和重要有效結構，這就是化學分

生物資訊學都研究什麼？這不是幾句話就能說清楚的，有興趣的朋友可以先百度初步瞭解一下，再具體聊您感興趣的領域。