Биоинформатиката е брзо растечко поле во современото општество. Тоа вклучува приближување на биолошки податоци и софтверски алатки кои го олеснуваат разбирањето. Ајде да копаме и да дознаеме повеќе.
До крајот на оваа тема, се очекува;
Биоинформатиката се однесува на интердисциплинарно поле одговорно за развој на методи и софтверски алатки што се користат за разбирање на биолошките податоци . Терминот „Биоинформатика“ првично го измислија Бен Хеспер и Паулиен Хогвен во 1970 година. Како интердисциплинарна научна област, биоинформатиката комбинира статистика, математика, информатичко инженерство, биологија и компјутерски науки. Главната цел на биоинформатиката е да ги анализира и интерпретира биолошките податоци. Во силиконската анализа на биолошките прашања е направена од информатика користејќи статистички и математички техники.
Биоинформатиката вклучува биолошки студии кои користат компјутерско програмирање како нивна методологија главно во областа на геномиката . Главните употреби на биоинформатиката вклучуваат идентификација на гени на кандидати и полиморфизам на единечни нуклеотидни (СНП). Ваквите идентификации честопати се прават со цел подобро разбирање на генетската основа на уникатни адаптации, заболувања, пожелни својства или разлики помеѓу популациите. На помалку формален начин, биоинформатиката, исто така, се обидува да ги разбере организациските принципи во рамките на протеините и нуклеинската киселина секвенци, познати како протеомика .
Биоинформатиката стана важен дел од многу биолошки области. Во експерименталната молекуларна биологија, техниките на биоинформатика како обработка на слика и сигнал овозможуваат екстракција на корисни резултати од големи количини на сурови податоци. Биоинформатиката помага при секвенционирање, како и прибележување на геномите и нивните забележани мутации во областа на генетиката . Исто така, игра улога во анализата на протеините и генското изразување и регулирање. Алатките за биоинформатика помагаат во споредување, анализирање и толкување на геномските и генетските податоци и поопшто во разбирањето на еволутивните аспекти на молекуларната биологија. Во структурната биологија, помага во симулација и моделирање на ДНК, РНК, протеини и биомолекуларни интеракции.
Во раните 50-ти години на минатиот век, Фредерик Сангер го утврди редоследот на инсулин. По ова, протеинските секвенци станаа широко достапни. Беше непрактично рачно да се споредуваат неколку секвенци. Ова ја зголеми улогата на компјутерите во молекуларната биологија. Подоцна, методите за усогласување на секвенците и молекуларната еволуција беа објавени. Во 1970-тите, нови техники за секвенционирање на ДНК беа применети на бактериофагите MS2 и øX174, а продолжените нуклеотидни секвенци потоа беа анализирани со информативни и статистички алгоритми. Овие студии илустрираат дека добро познатите карактеристики, како што се кодирачките сегменти и тропродажниот код, се откриени во директни статистички анализи и затоа биле доказ за концептот дека биоинформатиката ќе биде остроумен.
За да се проучи начинот на кој нормалните клеточни активности се менуваат во различни состојби на болести, мора да се комбинираат биолошки податоци за да се формира сеопфатна слика за овие активности. Затоа, биоинформатиката еволуираше таква што највпечатлива задача сега е анализа и толкување на различни типови на податоци. Ова вклучува протеински структури, протеински домени, аминокиселини и нуклеотидни секвенци.
Компјутерска биологија е термин даден на реалниот процес на анализа и толкување на биолошките податоци. Важни поддисциплини во биоинформатиката и компјутерската биологија вклучуваат;
Главната цел на биоинформатиката е да го зголеми разбирањето на биолошките процеси. Она што го издвојува од другите пристапи е неговиот фокус на развој, како и примена на компјутерски интензивни техники за постигнување на оваа цел. Примерите вклучуваат визуелизација, алгоритми за учење машина, рударство на податоци и препознавање на шема. Главните напори за истражување во областа вклучуваат откривање на гени, усогласување на секвенцата, дизајнирање на лекови, склопување на геноми, откривање на лекови, предвидување на структурата на протеини, усогласување на структурата на протеините, поделба на клетки или митоза и моделирање на еволуција.
