爆炸式增长的测序数据、结构数据以及图像数据让从事生命科学研究的科研人员们未来有机会不用再做真实的试验（即我们常说的“湿试验”）。他们只需要通过对这些数据进行分析（即我们常说的“干试验”）就可以开展科学研究，获得最基础的科研发现。

详细内容见  Science：“干试验”生物学的未来 http://www.bio360.net/news/show/7552.html 

数据为王

       大数据其实并不是一个新鲜的概念，《科学》（Science）杂志曾在2011年的2月11日做过专题报道。欧洲粒子物理研究所（CERN）的大型强子对撞机（Large Hadron Collider）每年都能够产生15帕字节（petabytes）的数据。天文学界的斯隆数字巡天项目（Sloan Digital Sky Survey）每年也要产生好几TB（terabytes）的数据。大数据对生物学家们也并不是一个新鲜的事务。比如截止今年的8月底，在NIH运行了31年的基因序列数据库GenBank里已经收纳了1.67亿条基因序列，约合1540亿bp的数据。

       而且这也不是计算科学与生物学的第一次结合。生物学家们多年以来也一直在收集大规模的生物学数据，我们熟知的基因组学、蛋白质组学、代谢组学等各种毫无新意的组学就是明证。生物学家们一直在对这些数据进行整理和梳理的工作，希望能够从中找到一些复杂的生物学网络，或者与疾病相关的信号通路等新成果。

数据发掘者。上图展示的就是最新的iPlant项目。科学家们通过该项目对植物和微生物的基因组进行深入的发掘，帮助全世界的植物学家们更好地认识最基础的生物学问题，也能够为植物育种工作提供帮助。