Die Bioinformatik ist ein schnell wachsendes Feld in der modernen Gesellschaft. Dabei werden biologische Daten und Softwaretools zusammengeführt, um das Verständnis zu erleichtern. Lassen Sie uns mehr erfahren.
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Bioinformatik bezieht sich auf ein interdisziplinäres Feld, das für die Entwicklung von Methoden und Softwaretools zum Verständnis biologischer Daten verantwortlich ist . Der Begriff „Bioinformatik“ wurde ursprünglich 1970 von Ben Hesper und Paulien Hogewen geprägt. Als interdisziplinäres Wissenschaftsgebiet kombiniert Bioinformatik Statistik, Mathematik, Informationstechnik, Biologie und Informatik. Der Hauptzweck der Bioinformatik ist die Analyse und Interpretation biologischer Daten. In silico Analysen biologischer Anfragen wurden von Informatik mit Hilfe von statistischen und mathematischen Techniken durchgeführt.
Die Bioinformatik umfasst biologische Studien, die Computerprogrammierung als Methodik hauptsächlich im Bereich der Genomik verwenden . Zu den Hauptanwendungen der Bioinformatik gehört die Identifizierung von Kandidatengenen und Einzelnukleotidpolymorphismen (SNPs). Solche Identifizierungen werden häufig mit dem Ziel vorgenommen, die genetischen Grundlagen einzigartiger Anpassungen, Krankheiten, wünschenswerter Eigenschaften oder Unterschiede zwischen Populationen besser zu verstehen. In weniger formaler Weise versucht die Bioinformatik auch, die Organisationsprinzipien innerhalb der als Proteomik bekannten Protein- und Nukleinsäuresequenzen zu verstehen.
Die Bioinformatik ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler biologischer Bereiche geworden. In der experimentellen Molekularbiologie ermöglichen Bioinformatik-Techniken wie Bild- und Signalverarbeitung die Extraktion nützlicher Ergebnisse aus großen Mengen von Rohdaten. Die Bioinformatik hilft bei der Sequenzierung sowie bei der Annotation von Genomen und ihren beobachteten Mutationen auf dem Gebiet der Genetik . Es spielt auch eine Rolle bei der Analyse der Protein- und Genexpression und -regulation. Werkzeuge der Bioinformatik helfen beim Vergleichen, Analysieren und Interpretieren genomischer und genetischer Daten und allgemeiner beim Verständnis evolutionärer Aspekte der Molekularbiologie. In der Strukturbiologie hilft es bei der Simulation und Modellierung von DNA, RNA, Proteinen und biomolekularen Wechselwirkungen.
In den frühen 1950er Jahren bestimmte Frederick Sanger die Insulinsequenz. Danach wurden Proteinsequenzen weit verbreitet. Es wurde unpraktisch, mehrere Sequenzen manuell zu vergleichen. Dies erhöhte die Rolle von Computern in der Molekularbiologie. Später wurden Methoden zur Sequenzausrichtung und molekularen Evolution veröffentlicht. In den 1970er Jahren wurden neue Techniken zur Sequenzierung von DNA auf die Bakteriophagen MS2 und øX174 angewendet, und die erweiterten Nukleotidsequenzen wurden dann mit informativen und statistischen Algorithmen analysiert. Diese Studien haben gezeigt, dass bekannte Merkmale wie die Codierungssegmente und der Triplettcode in einfachen statistischen Analysen aufgedeckt werden und somit den Beweis für das Konzept liefern, dass Bioinformatik aufschlussreich ist.
Um zu untersuchen, wie sich normale zelluläre Aktivitäten bei verschiedenen Krankheitszuständen verändern, müssen biologische Daten kombiniert werden, um ein umfassendes Bild dieser Aktivitäten zu erhalten. Daher hat sich die Bioinformatik so weiterentwickelt, dass die dringendste Aufgabe derzeit die Analyse und Interpretation verschiedener Datentypen ist. Dies umfasst Proteinstrukturen, Proteindomänen, Aminosäure- und Nukleotidsequenzen.
Computational Biology ist der Begriff für den eigentlichen Prozess der Analyse und Interpretation biologischer Daten. Wichtige Unterdisziplinen in Bioinformatik und Computerbiologie sind:
Das Hauptziel der Bioinformatik ist es, das Verständnis für biologische Prozesse zu verbessern. Was es von anderen Ansätzen unterscheidet, ist sein Fokus auf die Entwicklung und Anwendung rechenintensiver Techniken, um dieses Ziel zu erreichen. Beispiele hierfür sind Visualisierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Data Mining und Mustererkennung. Zu den wichtigsten Forschungsanstrengungen auf diesem Gebiet gehören das Auffinden von Genen, die Sequenzausrichtung, das Wirkstoffdesign, die Genomassemblierung, die Wirkstoffentdeckung, die Vorhersage der Proteinstruktur, die Ausrichtung der Proteinstruktur, die Zellteilung oder Mitose sowie die Modellierung der Evolution.
