يک پارچگي اطلاعات مفهومي بيولوژيکي
يک کميت چشمگير از اطلاعات زيست شناختي نا همگن مفيد مي تواند به طور قطع يافت شود در شبکه رو به رونق در اينده.براي مثال منابع اطلاعاتي شامل زنجيره هاي ژنتيکي ،سلسله مراتب ژنها ،برچسب زنجيره هاي ويژه زنجيره هاي پروتئيني و تصاوير و ازمايشات micro array و مجموعه داده هاي خام و2D پروتئين ژلاتيني قلمرو پروتئين و نوشته هاي مربوط به ژنتيک و بيو شيمي و بيولوژي مولکولي.محققان نمي توانند پاسخ دهند به مقطع کناري سوالها در بيولوژي با اطلاع از فقط دو يا سه منبع.DB سراسري که کامل کرد همه اين منابع را براي پيش بيني ، در پيش بردن هزاران نياز از زيست شناختي براي دست يابي به اطلاعات.اگر چه منابع اختصاصي محدود شده اند در قلمرو به عنوان مثال biocarta يک دايره المعارف منظم از گذرگاهها و cyanobase يک منبع اينترنتي براي تحقيقات کيانو باکتريال به تازگي قابل استفاده شده است. بدين گونه نرم افزار بيو انفورماتيک به طور قابل توجهي مواجه ميشود با امور يکپارچه سازي اطلاعات از منابع گوناگون.به علاوه توسعه دهنده انها بايد متوجه رقابت در کسب بيولوژي و و نتايج مفيد از ان باشد.
کند و کاو داده ها
سيستم بيو انفورماتيک براي استفاده از استراتژي کند وکاو به منظور شناسايي رابطه وابسته و جالب حجم زيادي از اطلاعات سودمند است. براي مثال متد کند وکاو داده ها ميتواند معلوم کند مجموعه ژنهاي پاسخ دهنده در ترازهاي مخصوص استرس در يک عضو را. محققان ميتوانند استفاده کنند از مدل هاي کامپيوتري از قبيل:شبکه Bayesian و ارتباط الگوريتم ها همچون برهان استقرايي در منابعي از قبيل مجموعه ژنها و مدل شبکه اي يک ژن. حتي يک نگاه اجمالي سريع به واسطه مطبوعات به عنوان بيو انفورماتيک نقش ماندگار جستجوي داده ها را در ازمايشهاي بيولوژي اشکار مي کند.يکپارچه کردن جستجوي داده ها در مفهوم تحقيقات ازمايشگاهي مرکز و پايه نرم افزار بيواانفورماتيک است.
تصوير ذهني پردازش و تجسم فکري
تعداد زيادي از نتايج زيست شناسي تجربي اول بار در شكل تصوير ظاهر شد اين تصوير از يک عضو ،سلولها و ژنها در بررسي هاي د قيق و منظم در حد و اندازه ميکرون بود به تدريج اين نتايج سرعت گرفت استخراج اتو ماتيک اجزا و فرمهاي با معني ازمايشگاهي و تجربي و ذهني حساس و حياتي شد در انتهاي خطوط داده ها 2D ساده يا 3D کافي هستند براي شناسايي داده هاي بيو انفورماتيک.محققان به يک محيط بصري که اسان کند شناسايي داده ها را در ابعاد زياد احتياج دارند که وابسته به پارامتر هاي زيادي است.
چرخه نهايي
نرم افزار بيو انفورماتيک بايد حمايت قوي خود را از سر گيردو متقابلا ماهيت تحقيقات بيولوژي را پشتيباني کند.بيولوژيست ها به طور نمونه تجديد نظر و باز بيني ميکنند در ازمايش هايي که استوار است بر نتايج ازمايشات قبلي. در صورت باز خورد زودتر مرحله يک ازمايش که بستگي دارد به داده هاي پايين دستي مثلا دوباره سازمان دادن يک طرح اوليه و منظم کردن در اندازه ميکروني يا تغيير دادن تمرکز رنگ مرکز اصلاح کردن کارايي يک پژوهش بيولوژيکي است.
در اين مقاله:بهترين نرم افزار بيو انفورماتيک رسيدگي ميکند به مشکلات بيو انفورماتيک در زمينه :
1-محاسبات پيچيده در مسائل و
2-علوم پيشرفته در بيولوژي و ازمايش هاي تکنولوژي متداول.
در اين زمينه Mihal pop,Stevenl,Salzbery,Martin shumway ارائه کردند يک ديدگاه اميدوارکننده از پيشرفت هاي متوالي سيستم مونتاژبراي ژنهاي يکپارچه.اين سيستم ها بايد بشناسند استحکام و زيان تکنولوژي ازمايش ها و ماهيت چالش انگيز ژن هاي حقيقي.از قبيل وجود تکرارهاي پشت سر هم طولاني.

در مقاله Genomes sequence Assembly Algorithmic Issue and_ parsticalconsiderations نويسنده شرح ميدهد تکنيک اورده شده در بر عهده گرفتن محاسبات پي درپي اسمبلي شامل محاسبات نظري براي به کار بردن شدت NP ،تئوري گراف و الگوريتم هاي ترکيبي ،تعيين کيفيت اماري و کشف حمايت trade offs ميان پوشش ژنها،تعداد اسمبلي هاي نادرست و تعداد مجاورت يک گروه از نواحي داراي اشتراک از يک ژن.زنجيره اسمبلي يکي از بزرگترين مشکلات بيو انفورماتيک است که پاسخ درست به ان ممکن است غير قابل ادراک و يا دست يافتني باشد با پرداخت هزينه زيادي.پروژه ATOL اعتراض کرد به به بيولوژيستها و دانشمندان کامپيوتر در استفاده از زنجيره ها و اطلاعات بيولوژيکي براي تعيين ارتباط تکاملي پويا در ميان انواع موجود.ATOL کمک کرد به چالش محققان در نمايش<