在现代科学研究中，生物信息学是一个融合了生物学、计算机科学和数学等多学科知识的交叉领域。它主要致力于开发和应用计算机算法及统计模型来分析和解释生物数据。随着基因组学研究的飞速发展，生物信息学已经成为理解生命现象的重要工具之一。以下是一些基础且关键的生物信息学术语及其简要说明：

1. 基因组：指一个生物体所有遗传信息的总和，通常以DNA序列的形式存在。基因组研究旨在全面了解生物体内的基因组成及其功能。

2. 转录组：指的是某个特定细胞或组织在某一时刻所表达的所有RNA分子集合。通过对转录组的研究，可以揭示基因表达水平的变化以及调控机制。

3. 蛋白质组：与基因组相对应的概念，指的是一个生物体内所有蛋白质的总称。蛋白质组学的目标是鉴定并量化这些蛋白质，并研究它们之间的相互作用网络。

4. 生物标志物：是指能够反映生物状态变化或者疾病进程特征的指标。在临床诊断中，寻找有效的生物标志物对于早期发现疾病至关重要。

5. 序列比对：是一种用于比较不同生物分子（如DNA、RNA或蛋白质）之间相似性的方法。通过序列比对，科学家们可以推断出物种间的亲缘关系以及进化历史。

6. 机器学习：作为人工智能的一个分支，机器学习技术被广泛应用于生物信息学当中。例如，在药物设计过程中利用机器学习预测小分子化合物与靶标蛋白之间的结合亲和力。

7. 系统生物学：关注于整个生物系统的运作方式，而非仅仅着眼于单一组件。系统生物学试图建立动态模型来描述复杂生命过程，并探索如何干预这些过程以达到治疗目的。

8. 代谢途径：描述了一系列化学反应如何协同工作以维持细胞内能量供应和其他基本功能的过程。深入研究代谢途径有助于开发新型抗生素或其他医疗手段。

9. 单细胞测序：近年来兴起的一种新技术，允许研究人员在同一时间内检测单个细胞内的基因表达情况。这项技术极大地提高了我们对异质性群体的理解能力。

以上只是众多生物信息学术语中的冰山一角。随着科学技术的进步，相信未来会有更多新颖的概念涌现出来，为人类揭开自然界奥秘提供更多可能性。