生信分析主要包括兩大類：

一類是對DNA、RNA、蛋白質和代謝物進行定量和定性分析；另一類是對復雜的生物信息數據進行圖形化展示、可視化分析以及機器學習方面的應用。 

在DNA、RNA、蛋白質和代謝物定量分析方面，常用的方法有PCR（聚合酶鏈式反應）、qPCR（定量PCR）、NGS（測序）、微衛星遺傳圖譜分析、RAPD（隨機引物序列擴增多樣性)。在復雜生物信息數據的可視化方面，常用的方法有 UMLS(Unified Medical Language System) 、Conceptual Graphs(CGs) 和Hierarchical display 等。而在機器學習方面應用的主要方法有SVM(Support VectorMachine) 和C4.5 decision tree learning algorithm 等等。

生信分析的應用 

生信分析是通過計算機對生物信息進行分析的方法。這些方法可以用來獲得關于生物體的重要信息，例如基因組學、蛋白質 組學、代謝組學和微生物組學。生信分析已經成為了生物醫學領域中不可或缺的一部分。它不僅可以用來研究遺傳學問題，還可以幫助我們了解人體和微生物體內的各種過程。目前，生信分析主要應用于兩個領域：醫學和農業。在醫學領域，生信分析可以用來診斷和治療各種疾病。通過對人體基因組的分析，我們可以找到導致各種遺傳性疾病的基 因，并為患者定制個性化的治療方案。 在農業領域，生信分析可以用來優化作物的產量。通過對作物基因的分析，我們可以找到能夠幫助作物適應不同氣候條件的 基因，并將其遺傳到下一代作物中。隨著生信分析方法日益成熟，它將在越來越多領域得到應用，幫助我們了解人體、微生物體內各個復雜過程，并控制它們。