要点
生物信息学历经75年演变，各技术时代均由生物数据指数增长、计算革新共同驱动；每代技术降低使用门槛，同时带来透明度、可信度、严谨性新问题。
本文按时间划分６大技术时代：命令行、图形界面与DNA测序、大数据与互联网可扩展平台、海量数据与软件双刃剑、新冠疫情韧性计算与公民科学、AI对话智能体。
检索增强生成、工具调用、智能体交互协议可缓解大语言模型幻觉；对话AI以自然语言交互重塑科研人员工具使用方式，学界需建立文化、伦理、技术规范指引下一代生物信息学从业者。
scientistvan@gmail.com
ritchiem@musc.edu
#生物信息学 #发展时代 #技术趋势 #人工智能 #大语言模型 #检索增强生成 #编程 #社区数据标准 #可复现性
摘要
过去75年，尤其是近25年，生物信息学经历深刻变革，从仅面向编程专家的小众命令行工具领域，转变为现代生物医学与生命科学的核心支柱。本文以指数级生物数据增长、计算技术革新２条主线梳理生物信息学各发展时代。基因组革命催生序列分析工具；２代测序产生海量数据，倒逼网页服务器、容器化工作流开发，解决可扩展性、易用性、可复现性难题。如今进入人工智能时代，深度学习（如AlphaFold系列）、大语言模型重塑结构生物学与多组学整合，自然语言提示改变科研人员与工具交互模式。本综述梳理各时代共性规律：每轮技术浪潮降低使用门槛，同时带来透明度、可信度、科研严谨性新问题。结合生成式AI兴起背景，本文给出文化、伦理、技术交叉挑战的批判性路线图，面向新一代生物信息学研究者。
引言
图11950–2025生物信息学6大技术时代总览
横轴1950至2025年，纵轴区分计算载体、交互方式、数据规模、协作、社会技术实践；6大时代标注于图中。
时代１：1950年代至1990年代初——生物信息学起源
以蛋白质研究为开端
图2信息学领域生态演化
早期信息学仅包含人群、流程、技术3类要素；随生物数据扩张，演变为人群、流程、技术、数据、基础设施5大互联体系；箭头展示75年领域演变路径。
时代２：1990年代至21世纪初——命令行、图形界面与DNA测序并行
个人计算机物理存储局限
表1生物数据存储介质汇总
1827–2025生物信息主流存储介质、容量、普及时代汇总
依次记录穿孔卡片、磁带、软盘、CD、DVD、移动硬盘、固态硬盘、邮件附件、云端存储；标注单介质容量区间、主流使用年代。
时代４：2010–2022海量数据与软件的双刃剑
向云端工作台的转型
表2生物医学研究工作台及其后端云服务商清单
详细总结
思维导图
mindmap脑图
生物信息学6大技术核心划分
存储介质演变附表
主流生物科研云工作台对比
参考
Brief Bioinform. 2026 Jul 3;27(4):bbag256. doi: 10.1093/bib/bbag256.
Eras of bioinformatics technologies from command-line interfaces to artificial intelligence (AI) chatbots
注：AI辅助创作，如有不当欢迎指出。内容仅供参考，不构成任何建议。
