A bioinformática é um campo emergente rapidamente na sociedade moderna. Envolve reunir dados biológicos e ferramentas de software para facilitar o entendimento. Vamos cavar e descobrir mais.
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A bioinformática refere-se a um campo interdisciplinar responsável pelo desenvolvimento de métodos e ferramentas de software para a compreensão de dados biológicos . O termo “Bioinformática” foi inicialmente cunhado por Ben Hesper e Paulien Hogewen em 1970. Como um campo científico interdisciplinar, a bioinformática combina estatística, matemática, engenharia da informação, biologia e ciência da computação. O principal objetivo da bioinformática é analisar e interpretar dados biológicos. Análises in silico de consultas biológicas têm sido feitas por meio de informática usando técnicas estatísticas e matemáticas.
A bioinformática envolve estudos biológicos que utilizam a programação de computadores como metodologia principalmente no campo da genômica . Os principais usos da bioinformática incluem a identificação de genes candidatos e polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs). Tais identificações são muitas vezes feitas com o objetivo de entender melhor a base genética de adaptações únicas, doenças, propriedades desejáveis ou diferenças entre populações. De uma maneira menos formal, a bioinformática também tenta entender os princípios organizacionais dentro das sequências de proteínas e ácidos nucleicos conhecidas como proteômica .
A bioinformática tornou-se uma parte importante de muitas áreas biológicas. Na biologia molecular experimental, técnicas de bioinformática como processamento de imagens e sinais permitem a extração de resultados úteis de grandes quantidades de dados brutos. A bioinformática ajuda no sequenciamento e também na anotação de genomas e suas mutações observadas no campo da genética . Também desempenha um papel na análise da expressão e regulação de proteínas e genes. Ferramentas de bioinformática ajudam na comparação, análise e interpretação de dados genômicos e genéticos e, de forma mais geral, na compreensão dos aspectos evolutivos da biologia molecular. Em biologia estrutural, auxilia na simulação e modelagem de DNA, RNA, proteínas e interações biomoleculares.
No início da década de 1950, Frederick Sanger determinou a sequência da insulina. Depois disso, as sequências de proteínas tornaram-se amplamente disponíveis. Tornou-se impraticável comparar manualmente várias sequências. Isso aumentou o papel dos computadores na biologia molecular. Mais tarde, foram lançados métodos de alinhamento de sequências e evolução molecular. Na década de 1970, novas técnicas de sequenciamento de DNA foram aplicadas ao bacteriófago MS2 e øX174, e as sequências de nucleotídeos estendidas foram então analisadas com algoritmos informativos e estatísticos. Esses estudos ilustraram que recursos bem conhecidos, como os segmentos de codificação e o código triplet, são revelados em análises estatísticas diretas e, portanto, provam o conceito de que a bioinformática seria perspicaz.
Para estudar a maneira pela qual as atividades celulares normais são alteradas em diferentes estados de doenças, os dados biológicos devem ser combinados para formar uma imagem abrangente dessas atividades. Portanto, a bioinformática evoluiu de tal forma que a tarefa mais urgente agora é a análise e interpretação de diferentes tipos de dados. Isso inclui estruturas de proteínas, domínios de proteínas, aminoácidos e sequências de nucleotídeos.
Biologia computacional é o termo dado ao processo real de análise e interpretação de dados biológicos. Sub-disciplinas importantes em bioinformática e biologia computacional incluem;
O principal objetivo da bioinformática é aumentar a compreensão dos processos biológicos. O que o diferencia de outras abordagens é seu foco no desenvolvimento, bem como na aplicação de técnicas computacionalmente intensivas para atingir esse objetivo. Exemplos incluem visualização, algoritmos de aprendizado de máquina, mineração de dados e reconhecimento de padrões. Os principais esforços de pesquisa no campo incluem descoberta de genes, alinhamento de sequências, design de medicamentos, montagem de genoma, descoberta de medicamentos, previsão de estrutura de proteínas, alinhamento de estrutura de proteínas, divisão celular ou mitose e modelagem da evolução.
