La bioinformática es un campo que emerge rápidamente en la sociedad moderna. Implica reunir datos biológicos y herramientas de software que facilitan su comprensión. Profundicemos y descubramos más.
Al final de este tema, se espera que lo haga;
La bioinformática se refiere a un campo interdisciplinario responsable del desarrollo de métodos y herramientas de software que se utilizan para comprender los datos biológicos . El término “bioinformática” fue acuñado inicialmente por Ben Hesper y Paulien Hogewen en 1970. Como campo científico interdisciplinario, la bioinformática combina estadística, matemáticas, ingeniería de la información, biología e informática. El objetivo principal de la bioinformática es analizar e interpretar datos biológicos. La informática ha realizado análisis in silico de consultas biológicas utilizando técnicas estadísticas y matemáticas.
La bioinformática comprende estudios biológicos que utilizan la programación informática como metodología principalmente en el campo de la genómica . Los usos principales de la bioinformática incluyen la identificación de genes candidatos y polimorfismos de nucleótido único (SNP). Estas identificaciones se realizan a menudo con el objetivo de comprender mejor la base genética de adaptaciones únicas, enfermedades, propiedades deseables o diferencias entre poblaciones. De una manera menos formal, la bioinformática también intenta comprender los principios organizativos dentro de las secuencias de proteínas y ácidos nucleicos conocidas como proteómica .
La bioinformática se ha convertido en una parte importante de muchas áreas biológicas. En biología molecular experimental, las técnicas bioinformáticas como el procesamiento de imágenes y señales permiten la extracción de resultados útiles a partir de grandes cantidades de datos en bruto. La bioinformática ayuda a secuenciar y a anotar genomas y sus mutaciones observadas en el campo de la genética . También juega un papel en el análisis de la expresión y regulación de proteínas y genes. Las herramientas de la bioinformática ayudan a comparar, analizar e interpretar datos genómicos y genéticos y, en general, a comprender los aspectos evolutivos de la biología molecular. En biología estructural, ayuda en la simulación y modelado de ADN, ARN, proteínas e interacciones biomoleculares.
A principios de la década de 1950, Frederick Sanger determinó la secuencia de la insulina. Después de esto, las secuencias de proteínas estuvieron ampliamente disponibles. Se volvió poco práctico comparar manualmente varias secuencias. Esto aumentó el papel de las computadoras en la biología molecular. Posteriormente, se lanzaron métodos de alineación de secuencias y evolución molecular. En la década de 1970, se aplicaron nuevas técnicas para secuenciar el ADN al bacteriófago MS2 y øX174, y las secuencias de nucleótidos extendidas se analizaron luego con algoritmos informativos y estadísticos. Estos estudios ilustraron que características bien conocidas, como los segmentos de codificación y el código triplete, se revelan en análisis estadísticos sencillos y, por lo tanto, fueron una prueba del concepto de que la bioinformática sería reveladora.
Para estudiar la manera en que las actividades celulares normales se alteran en diferentes estados de enfermedad, los datos biológicos deben combinarse para formar una imagen completa de estas actividades. Por lo tanto, la bioinformática ha evolucionado de tal manera que la tarea más urgente ahora es el análisis e interpretación de diferentes tipos de datos. Esto incluye estructuras de proteínas, dominios de proteínas, secuencias de aminoácidos y nucleótidos.
La biología computacional es el término que se le da al proceso real de analizar e interpretar datos biológicos. Las subdisciplinas importantes en bioinformática y biología computacional incluyen;
El principal objetivo de la bioinformática es aumentar la comprensión de los procesos biológicos. Lo que lo distingue de otros enfoques es su enfoque en el desarrollo y la aplicación de técnicas computacionalmente intensivas para lograr este objetivo. Los ejemplos incluyen visualización, algoritmos de aprendizaje automático, minería de datos y reconocimiento de patrones. Los principales esfuerzos de investigación en el campo incluyen la búsqueda de genes, la alineación de secuencias, el diseño de fármacos, el ensamblaje del genoma, el descubrimiento de fármacos, la predicción de estructuras de proteínas, la alineación de estructuras de proteínas, la división celular o mitosis y el modelado de la evolución.
