バイオインフォマティクスは、現代社会で急速に発展している分野です。これには、生物学的データとソフトウェア ツールを組み合わせて理解しやすくすることが含まれます。もっと掘り下げて調べてみましょう。
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バイオインフォマティクスは、生物学的データを理解するために使用される方法とソフトウェア ツールの開発を担当する学際的な分野を指します。 「バイオインフォマティクス」という用語は、1970 年に Ben Hesper と Paulien Hogewen によって最初に造語されました。学際的な科学分野として、バイオインフォマティクスは、統計、数学、情報工学、生物学、コンピューター サイエンスを組み合わせたものです。バイオインフォマティクスの主な目的は、生物学的データを分析および解釈することです。生物学的クエリのインシリコ分析は、統計的および数学的手法を使用して情報学によって行われてきました。
バイオインフォマティクスは、主にゲノミクスの分野でコンピュータ プログラミングを方法論として使用する生物学的研究を含みます。バイオインフォマティクスの主な用途には、候補遺伝子および一塩基多型 (SNP) の同定が含まれます。このような識別は、多くの場合、固有の適応、疾患、望ましい特性、または集団間の違いの遺伝的基盤をよりよく理解することを目的として行われます。あまり正式ではないが、バイオインフォマティクスは、プロテオミクスとして知られるタンパク質および核酸配列内の組織原理を理解しようともします。
バイオインフォマティクスは、多くの生物学分野の重要な部分になっています。実験分子生物学では、画像や信号処理などのバイオインフォマティクス技術により、大量の生データから有用な結果を抽出できます。バイオインフォマティクスは、遺伝学の分野でゲノムとその観察された変異の配列決定や注釈付けに役立ちます。また、タンパク質および遺伝子の発現と調節の分析にも役割を果たします。バイオインフォマティクスのツールは、ゲノムおよび遺伝子データの比較、分析、解釈、およびより一般的には分子生物学の進化的側面の理解に役立ちます。構造生物学では、DNA、RNA、タンパク質、生体分子相互作用のシミュレーションとモデリングに役立ちます。
1950 年代初頭、フレデリック サンガーはインスリンの配列を決定しました。この後、タンパク質配列が広く利用できるようになりました。複数のシーケンスを手動で比較することは現実的ではなくなりました。これにより、分子生物学におけるコンピューターの役割が増大しました。その後、配列アラインメントと分子進化の方法が発表されました。 1970 年代に、DNA を配列決定するための新しい技術がバクテリオファージ MS2 と øX174 に適用され、拡張されたヌクレオチド配列が情報および統計アルゴリズムで解析されました。これらの研究は、コーディング セグメントやトリプレット コードなどのよく知られている機能が単純な統計分析で明らかになることを示しており、バイオインフォマティクスが洞察力に富むという概念の証明でした。
病気のさまざまな状態で正常な細胞活動がどのように変化するかを研究するには、生物学的データを組み合わせて、これらの活動の全体像を形成する必要があります。したがって、バイオインフォマティクスは進化しており、現在最も差し迫った課題は、さまざまな種類のデータの分析と解釈です。これには、タンパク質構造、タンパク質ドメイン、アミノ酸、およびヌクレオチド配列が含まれます。
計算生物学は、生物学的データを分析および解釈する実際のプロセスに与えられる用語です。バイオインフォマティクスと計算生物学の重要な下位分野には次のものがあります。
バイオインフォマティクスの主な目標は、生物学的プロセスの理解を深めることです。他のアプローチと一線を画すのは、この目標を達成するための計算集約型技術の開発と適用に重点を置いていることです。例としては、視覚化、機械学習アルゴリズム、データ マイニング、パターン認識などがあります。この分野における主な研究努力には、遺伝子発見、配列アラインメント、創薬設計、ゲノム アセンブリ、創薬、タンパク質構造予測、タンパク質構造アラインメント、細胞分裂または有糸分裂、および進化のモデリングが含まれます。
