La bioinformatica è un campo in rapida espansione nella società moderna. Si tratta di riunire dati biologici e strumenti software che ne facilitano la comprensione. Scaviamo e scopriamo di più.
Entro la fine di questo argomento, dovresti;
La bioinformatica si riferisce a un campo interdisciplinare responsabile dello sviluppo di metodi e strumenti software utilizzati per comprendere i dati biologici . Il termine "Bioinformatica" è stato inizialmente coniato da Ben Hesper e Paulien Hogewen nel 1970. In quanto campo scientifico interdisciplinare, la bioinformatica combina statistica, matematica, ingegneria dell'informazione, biologia e informatica. Lo scopo principale della bioinformatica è analizzare e interpretare i dati biologici. Le analisi in silico delle query biologiche sono state eseguite dall'informatica utilizzando tecniche statistiche e matematiche.
La bioinformatica comprende studi biologici che utilizzano la programmazione informatica come metodologia principalmente nel campo della genomica . I principali usi della bioinformatica includono l'identificazione di geni candidati e polimorfismi a singolo nucleotide (SNP). Tali identificazioni vengono spesso effettuate allo scopo di comprendere meglio le basi genetiche di adattamenti unici, malattie, proprietà desiderabili o differenze tra le popolazioni. In modo meno formale, la bioinformatica tenta anche di comprendere i principi organizzativi all'interno delle sequenze di proteine e acidi nucleici note come proteomica .
La bioinformatica è diventata una parte importante di molte aree biologiche. Nella biologia molecolare sperimentale, le tecniche bioinformatiche come l'elaborazione di immagini e segnali consentono l'estrazione di risultati utili da grandi quantità di dati grezzi. La bioinformatica aiuta nel sequenziamento e nell'annotazione dei genomi e delle loro mutazioni osservate nel campo della genetica . Svolge anche un ruolo nell'analisi dell'espressione e della regolazione proteica e genica. Gli strumenti della bioinformatica aiutano a confrontare, analizzare e interpretare dati genomici e genetici e, più in generale, a comprendere gli aspetti evolutivi della biologia molecolare. Nella biologia strutturale, aiuta nella simulazione e modellazione di DNA, RNA, proteine e interazioni biomolecolari.
All'inizio degli anni '50, Frederick Sanger determinò la sequenza dell'insulina. Successivamente, le sequenze proteiche sono diventate ampiamente disponibili. È diventato poco pratico confrontare manualmente diverse sequenze. Ciò ha aumentato il ruolo dei computer nella biologia molecolare. Successivamente, sono stati rilasciati metodi di allineamento di sequenze ed evoluzione molecolare. Negli anni '70, nuove tecniche per il sequenziamento del DNA sono state applicate al batteriofago MS2 e øX174 e le sequenze nucleotidiche estese sono state quindi analizzate con algoritmi informativi e statistici. Questi studi hanno dimostrato che caratteristiche ben note, come i segmenti codificanti e il codice tripletto, sono rivelati in analisi statistiche dirette e sono stati quindi la prova del concetto che la bioinformatica sarebbe perspicace.
Per studiare il modo in cui le normali attività cellulari vengono alterate in diversi stati di malattia, i dati biologici devono essere combinati per formare un quadro completo di queste attività. Pertanto, la bioinformatica si è evoluta in modo tale che il compito più urgente ora è l'analisi e l'interpretazione di diversi tipi di dati. Ciò include strutture proteiche, domini proteici, sequenze di amminoacidi e nucleotidi.
La biologia computazionale è il termine dato all'effettivo processo di analisi e interpretazione dei dati biologici. Importanti sotto-discipline in bioinformatica e biologia computazionale includono;
L'obiettivo principale della bioinformatica è aumentare la comprensione dei processi biologici. Ciò che lo distingue da altri approcci è la sua attenzione allo sviluppo e all'applicazione di tecniche ad alta intensità di calcolo per raggiungere questo obiettivo. Gli esempi includono visualizzazione, algoritmi di apprendimento automatico, data mining e riconoscimento di schemi. I principali sforzi di ricerca nel campo includono la ricerca di geni, l'allineamento di sequenze, la progettazione di farmaci, l'assemblaggio del genoma, la scoperta di farmaci, la previsione della struttura proteica, l'allineamento della struttura proteica, la divisione cellulare o la mitosi e la modellazione dell'evoluzione.
