生物信息学是一门多学科交叉的领域，它融合了生物学、数学、物理学、信息科学以及计算机科学等领域的理论和技术，旨在处理和解析复杂的生物学数据。随着生物学研究的深入，特别是基因组学和蛋白质组学的发展，生物数据呈现出爆炸式的增长，生物信息学应运而生，成为生物科学研究不可或缺的工具。
在生物信息学的发展历程中，生物大分子数据库的建立起到了关键作用。例如，GenBank、EMBL、DDBJ等核酸序列数据库，以及PDB（蛋白质数据银行）等结构数据库，为研究者提供了海量的生物信息资源。同时，生物技术如高通量测序技术的快速发展，使得获取生物数据的速度大幅提高，这也推动了生物信息学方法和技术的不断创新。
计算机技术的迅速进步，尤其是高性能计算、大数据处理和人工智能算法的应用，使得生物信息学能有效地处理这些大数据。互联网的普及则极大地促进了数据的共享和交流，如PubMed、NCBI、Ensembl等在线平台，使得全球的研究者能够实时访问和利用生物信息资源。
在生物信息学的具体应用中，名词解释涉及到了多个核心概念。例如，共有序列（Consensus sequence）是描述启动子活性的重要特征，它存在于转录起始点附近，反映了基因表达的调控模式。数据挖掘（Data mining）是指从大量生物数据中发现有价值信息的过程，常见的应用包括序列比对、功能注释和网络分析等。表达序列标签（ESTs）是基因表达的短暂标记，常用于推断基因结构和功能。相似性（Similarity）和同源性（Homology）是评估序列间关系的两个关键概念，它们在序列比对和进化分析中起着核心作用。比对（Alignment）是揭示序列间一致性和差异的重要手段，用于揭示构造、功能和进化关系。BLOSUM矩阵和PAM矩阵是蛋白质比对中常用的评分系统，它们考虑了氨基酸替换的概率，帮助评估序列间的进化距离。叠连群（Contig）则用于组装短读测序数据，构建连续的DNA序列。系统发生树（Phylogenetic tree）描绘了物种间的进化关系，是理解生物多样性和进化历史的关键。电子克隆（In Silico Cloning）利用计算机模拟，减少了传统实验克隆的步骤，提高了基因研究的效率。
在面对生物信息学问题时，如“生物信息学这门学科是如何发展起来的？”这个问题，我们可以看到，生物信息学的兴起源于生物学、计算机科学和技术的相互促进。生物科学的进步产生了大量数据，需要新的分析方法；计算机技术的进步提供了处理这些数据的能力；互联网的出现加速了信息的传播和合作，共同推动了生物信息学的繁荣。随着技术的不断革新，生物信息学将继续在基因组学、蛋白质组学、药物研发、个性化医疗等领域发挥关键作用。
