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カードローン
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FXには、それぞれの目的に応じたプログラムの作成が欠かせない。プログラミング言語としては一般的な科学分野と同じように、いわゆる「重い」計算（タンパク質の二次構造、三次構造の予測??タンパク質構造予測などはその一例）を行なうときにはC等の比較的低水準な言語も用いられるが、塩基配列と言う巨大な「文字列」を扱う局面が多いため、テキスト処理を得意とする言語であるPerlの利用が盛んである。
perlは、正規表現等の強力な文字列処理機能を持っているため配列解析に有効なだけでなく、プログラミングのトレーニングを積んでいないことが多い生物学出身の研究者にも比較的容易に習得できるという長所を有する。更に、早い時期から生物学的データの加工に用いることのできるbioperlなどのライブラリが整備されたため、いっそう有用となった。ある配列の公開配列データベース (NCBI GenBank など) からの取得、GenBankフォーマットやEMBLフォーマットで記述されたファイルからの情報抽出、BLASTの自動化等はきわめて容易に行える環境が整っている。
研究用プログラムの開発に使われる言語としては他に以下のようなものがあげられる。これらの殆どにそれぞれバイオインフォマティクス用のライブラリが開発されている。
FX 取引を元に新しいプログラミングパラダイムを取り入れて開発された言語。
Java - オブジェクト指向および仮想マシンという概念を取り入れた言語である。BioJava というパッケージが存在する。
Python - 汎用インタプリタ言語である。BioPythonというパッケージが存在する。
Ruby - Javaと同じくオブジェクト指向プログラミング言語である。BioRubyというパッケージが存在する。
R言語 - オブジェクト指向の数値解析言語。行列処理・文字列処理・グラフ機能に優れたフリーソフトウェア。FDA公認。CRANシステムで日々機能強化され、Bioconductorネットワークにパッケージが集約されている。
生物学研究に用いられる主なデータベースは、以下のようなものが挙げられる（カッコ内は例）：
ケモインフォマティクスは化学領域と情報工学領域の融合した学際領域で、特に化学におけるグラフ理論（Bonchev/Rouvray, 1990）や化学物質空間のデータ探索に関する研究が盛んである。化学物質空間は少なくとも1062個の分子構造が存在すると見積もられている（Lahana, 1999）。それに比して、2005年現在既知の化学物質の総数は109程度である。
具体的に分子生物学におけるシステムとは、狭義には細胞内コンポーネントのネットワーク（遺伝情報、シグナル伝達、代謝等からなる）である。その非常に複雑なネットワークの解明は、システム生物学の一つの目標である。タンパク質間相互作用（Protein-Protein Interaction）によって形成されたネットワークもその一例だが、酵母（Saccharomyces cerevisiae）のような比較的単純なモデル生物においても、非常に多数のタンパク質が複雑に影響を及ぼしあう事が知られている。このような研究には、可視化やデータマイニングが重要な役割を果たす。
FXを挙げると、ある種のインタラクトームネットワークから、別の種で発見された既知の局所構造（サブネットワーク）を探し出す、という分野がある。これは、ある局所構造が別の種の中にも発見された場合、それは類似の機能を持つ可能性が高いためである。つまり、現在では成熟したテクノロジーとなったシーケンス比較の考え方を一歩進め、サブネットワークをクエリとしてインタラクトームデータベースに入力し、そこから類似のサブネットワークを出力として得る、というものである。しかしながら、どのサブネットワークが類似性が高いか、というものを数値として評価する場合、ネットワークを構成するタンパク質のシーケンス（アミノ酸配列）の類似性、トポロジーの類似性、既知の機能の類似性（具体的には、遺伝子オントロジーによる各タンパク質のアノテーション等）など、可能な評価方法が多岐にわたるため、様々な点でまだ困難も多い。こういった、タンパク質や遺伝子のネットワークに主眼を置き研究してゆく分野を、ネットワーク生物学(Network Biology)と呼ぶ事もある。
計算機化学の技術を使用して巨大な化合物のin silico virtual librariesを構築すると、化学物質空間のデータ探索に効果的である。
接尾語「オーム」(ome)のオリジナルの使用は、有機体の完全な遺伝子構造を示す「ゲノム」という言葉であった。ゲノム配列などの大規模な量の生物学計画の成功により、接尾語「オーム」は他の多くの文脈へ広がっている。広く「オーム」を適用し始めた中にバイオインフォマティシャンと分子生物学者が居た。
omes はバイオインフォマティクスにおいて、特定のクラスの細胞過程を要約する、または情報処理がメカニズムを関係づけるのに役立つ方法である。しかしながら、専門用語として「ゲノム」を除いた唯一の"ome"の起源は、生物体、組織タイプまたは細胞中のタンパク質（翻訳され発現している遺伝子）の全体を意味する「プロテオーム」である。そして、プロテオミクスは現在、プロテオームを研究するための用語としてよく確立している。
それほど確立していない"omes"は、提唱されたものの、全体ではゲノミクスや生物学の中では一般に使用されない。これらのような実態の系統的な列挙が、可能か、または生物学的洞察の提供の一助たるかは、(ゲノミクスやプロテオミクスに関するケースとさえ異なって)はるかに明確でない。
定量的構造活性相関や定量的構造属性相関（en:QSPR）の値を算出し化合物の活性をその分子構造から推定するのに用いられる。
システム生物学（システムバイオロジー、システムズバイオロジー, systems biology）は生命現象をシステムとして理解することを目的とする学問分野。
黎明期にある学問分野であり、システムの構成要素の同定を目的とする網羅的な解析や、システムの動的な特性を解明することを目的とする研究が混在している。最終的には生命現象のシミュレーションもこの範疇に含まれるが、現状では各構成要素（タンパク質ネットワークなど）をバイオインフォマティクスの手法により、地道に調べているような段階である。シーケンス・アライメントの考えを前進させ、タンパク質のネットワークを比較して、そのネットワークの機能予測を行おうとするPathBLASTなども一つのシステムバイオロジー的手法と言えるであろう。
方法の概略を以下に示す。
in vivoでのタンパク質のDNAへの固定化：一般にホルムアルデヒドを用いる。
細胞からのDNAの抽出。
DNAの切断。
タンパク質に対応する抗体によるDNA断片（対象となるタンパク質に結合している）の選抜。
遠心分離によるDNA-タンパク質-抗体複合体の沈降。上清（結合していないDNA）を捨てる。
DNA-タンパク質複合体に含まれるDNAの分離。プロテイナーゼKなどによりタンパク質を分解する。
これにより、目的のタンパク質と結合するDNAの短い配列だけを選択することができる。
次の段階はDNA断片の同定である。これにより対象となるDNAがゲノム上のどこにあるかを知り、あるいはそのタンパク質が相互作用する新たな遺伝子を探し出すことができる。
DNA断片の同定には、従来はPCRが用いられた。ただしこれは配列がある程度予想されている場合にのみ有効である。
配列が全く不明の場合には、この段階でDNAチップを用いる"ChIP on chip"が有効である。これにより一度に数千種もの配列の確認が可能となる。