请详细列出bioinformatics的不同研究方向，并且需要包括每个方向的应用领域，使用markdown表格格式回答，并且在表格的最后一行列出每个研究方向对应的研究工具。
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| 研究方向                | 应用领域                                                   | 研究工具                                                                 |
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| 序列分析                 | 基因组学、蛋白质组学、进化生物学                             | BLAST, ClustalW, EMBOSS, MUSCLE                                       |
| 结构生物信息学            | 药物设计、蛋白质-蛋白质相互作用、酶学                         | PyMol, Chimera, VMD, PDB, Cn3D                                         |
| 基因组组装与注释           | 基因组学、癌症研究、微生物学                               | SOAPdenovo, Velvet, ABySS, GATK                                       |
| 系统生物学与网络分析        | 代谢网络建模、生物网络分析、疾病机制研究                     | Cytoscape, Protege, COBRA, CellNetAnalyzer                            |
| 蛋白质组学与代谢组学分析     | 疾病标志物发现、药物靶点识别、代谢途径解析                    | Progenesis, XCMS, MaxQuant, MZmine                                    |
| 生物数据库与信息检索        | 生物数据管理、数据挖掘、生物信息学教育                         | Entrez, UniProt, Ensembl, KEGG                                        |
| 生物统计与机器学习          | 生物数据分析、模式识别、预测模型构建                         | R, Python (scikit-learn, TensorFlow), MATLAB                           |
| 分子模拟与计算化学         | 药物筛选、构效关系研究、分子动力学模拟                       | Schrodinger, Gaussian, Amber, NAMD                                     |
| 进化与比较基因组学         | 物种进化研究、种群遗传学、功能基因鉴定                       | MEGA, PAML, PHYLIP, SplitsTree                                        |
| 数据可视化与交互分析        | 数据呈现、用户界面设计、复杂数据探索                         | Gephi, Tableau, R (ggplot2), D3.js                                     |
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