Bioinformatyka to szybko rozwijająca się dziedzina we współczesnym społeczeństwie. Polega na łączeniu danych biologicznych i narzędzi programowych ułatwiających ich zrozumienie. Zagłębmy się i dowiedzmy więcej.
Pod koniec tego tematu oczekuje się;
Bioinformatyka odnosi się do interdyscyplinarnej dziedziny odpowiedzialnej za opracowywanie metod i narzędzi programowych używanych do zrozumienia danych biologicznych . Termin „Bioinformatyka” został pierwotnie ukuty przez Bena Hespera i Pauliena Hogewena w 1970 r. Jako interdyscyplinarna dziedzina nauki, bioinformatyka łączy statystykę, matematykę, inżynierię informacyjną, biologię i informatykę. Głównym celem bioinformatyki jest analiza i interpretacja danych biologicznych. Analizy in silico zapytań biologicznych zostały przeprowadzone przez informatyków przy użyciu technik statystycznych i matematycznych.
Bioinformatyka obejmuje badania biologiczne, które wykorzystują programowanie komputerowe jako metodologię, głównie w dziedzinie genomiki . Główne zastosowania bioinformatyki obejmują identyfikację genów kandydatów i polimorfizmów pojedynczych nukleotydów (SNP). Takie identyfikacje są często dokonywane w celu lepszego zrozumienia genetycznych podstaw unikalnych adaptacji, chorób, pożądanych właściwości lub różnic między populacjami. W mniej formalny sposób bioinformatyka próbuje również zrozumieć zasady organizacji sekwencji białek i kwasów nukleinowych, znane jako proteomika .
Bioinformatyka stała się ważną częścią wielu dziedzin biologicznych. W eksperymentalnej biologii molekularnej techniki bioinformatyczne, takie jak przetwarzanie obrazu i sygnału, umożliwiają uzyskiwanie użytecznych wyników z dużych ilości nieprzetworzonych danych. Bioinformatyka pomaga w sekwencjonowaniu, a także opisywanie genomów i ich zaobserwowanych mutacji w dziedzinie genetyki . Odgrywa również rolę w analizie ekspresji i regulacji białek i genów. Narzędzia bioinformatyki pomagają w porównywaniu, analizie i interpretacji danych genomicznych i genetycznych, a ogólniej w zrozumieniu ewolucyjnych aspektów biologii molekularnej. W biologii strukturalnej pomaga w symulacji i modelowaniu DNA, RNA, białek i interakcji biomolekularnych.
We wczesnych latach pięćdziesiątych Frederick Sanger ustalił kolejność insuliny. Po tym sekwencje białkowe stały się powszechnie dostępne. Ręczne porównywanie kilku sekwencji stało się niepraktyczne. Zwiększyło to rolę komputerów w biologii molekularnej. Później opublikowano metody dopasowywania sekwencji i ewolucji molekularnej. W latach siedemdziesiątych XX wieku zastosowano nowe techniki sekwencjonowania DNA do bakteriofaga MS2 i øX174, a następnie rozszerzone sekwencje nukleotydowe analizowano za pomocą algorytmów informacyjnych i statystycznych. Badania te pokazały, że dobrze znane cechy, takie jak segmenty kodujące i kod trypletowy, ujawniają się w prostych analizach statystycznych, a zatem były dowodem koncepcji, że bioinformatyka byłaby wnikliwa.
Aby zbadać sposób, w jaki normalna aktywność komórkowa zmienia się w różnych stanach chorobowych, dane biologiczne muszą zostać połączone w celu uzyskania kompleksowego obrazu tych czynności. Dlatego bioinformatyka rozwinęła się do tego stopnia, że obecnie najpilniejszym zadaniem jest analiza i interpretacja różnych typów danych. Obejmuje to struktury białkowe, domeny białkowe, sekwencje aminokwasowe i nukleotydowe.
Biologia obliczeniowa to termin określający rzeczywisty proces analizy i interpretacji danych biologicznych. Do ważnych poddyscyplin bioinformatyki i biologii obliczeniowej należą;
Głównym celem bioinformatyki jest zwiększenie zrozumienia procesów biologicznych. Tym, co odróżnia ją od innych podejść, jest skupienie się na opracowywaniu i stosowaniu technik wymagających dużej mocy obliczeniowej, aby osiągnąć ten cel. Przykłady obejmują wizualizację, algorytmy uczenia maszynowego, eksplorację danych i rozpoznawanie wzorców. Główne wysiłki badawcze w tej dziedzinie obejmują wyszukiwanie genów, dopasowanie sekwencji, projektowanie leków, składanie genomu, odkrywanie leków, przewidywanie struktury białek, dopasowanie struktury białek, podział komórek lub mitozę oraz modelowanie ewolucji.
