Биоинформатика - быстро развивающаяся область в современном обществе. Он включает в себя объединение биологических данных и программных средств, облегчающих понимание. Давайте углубимся и узнаем больше.
Ожидается, что к концу этой темы вы:
Биоинформатика относится к междисциплинарной области, отвечающей за разработку методов и программных инструментов, используемых для понимания биологических данных . Термин «биоинформатика» был первоначально введен Беном Хеспером и Паулиеном Хогевеном в 1970 году. Как междисциплинарная научная область, биоинформатика объединяет статистику, математику, информационную инженерию, биологию и информатику. Основная цель биоинформатики - анализ и интерпретация биологических данных. In silico анализ биологических запросов был проведен информатикой с использованием статистических и математических методов.
Биоинформатика включает в себя биологические исследования, использующие компьютерное программирование в качестве методологии, в основном в области геномики . Основные области применения биоинформатики включают идентификацию генов-кандидатов и однонуклеотидных полиморфизмов (SNP). Такая идентификация часто проводится с целью лучшего понимания генетической основы уникальных адаптаций, болезней, желаемых свойств или различий между популяциями. Менее формально биоинформатика также пытается понять организационные принципы внутри последовательностей белков и нуклеиновых кислот, известные как протеомика .
Биоинформатика стала важной частью многих биологических областей. В экспериментальной молекулярной биологии такие методы биоинформатики, как обработка изображений и сигналов, позволяют извлекать полезные результаты из больших объемов необработанных данных. Биоинформатика помогает в секвенировании, а также в аннотировании геномов и наблюдаемых мутаций в области генетики . Он также играет роль в анализе экспрессии и регуляции белков и генов. Инструменты биоинформатики помогают сравнивать, анализировать, а также интерпретировать геномные и генетические данные и, в более общем плане, понимать эволюционные аспекты молекулярной биологии. В структурной биологии он помогает моделировать и моделировать ДНК, РНК, белки и биомолекулярные взаимодействия.
В начале 1950-х Фредерик Сэнгер определил последовательность введения инсулина. После этого белковые последовательности стали широко доступны. Сравнивать несколько последовательностей вручную стало непрактично. Это увеличило роль компьютеров в молекулярной биологии. Позже были выпущены методы выравнивания последовательностей и молекулярной эволюции. В 1970-х годах к бактериофагам MS2 и øX174 были применены новые методы секвенирования ДНК, а затем расширенные нуклеотидные последовательности были проанализированы с помощью информационных и статистических алгоритмов. Эти исследования продемонстрировали, что хорошо известные особенности, такие как сегменты кодирования и триплетный код, выявляются в результате прямого статистического анализа и, таким образом, являются доказательством концепции, что биоинформатика может быть полезной.
Чтобы изучить способ изменения нормальной клеточной активности при различных состояниях болезней, биологические данные должны быть объединены, чтобы сформировать исчерпывающую картину этих активностей. Таким образом, биоинформатика развивалась так, что сейчас наиболее актуальной задачей является анализ и интерпретация различных типов данных. Сюда входят белковые структуры, белковые домены, аминокислотные и нуклеотидные последовательности.
Вычислительная биология - это термин, которым обозначается реальный процесс анализа и интерпретации биологических данных. Важные суб-дисциплины в биоинформатике и вычислительной биологии включают;
Основная цель биоинформатики - улучшить понимание биологических процессов. Что отличает его от других подходов, так это то, что он ориентирован на разработку, а также на применение ресурсоемких методов для достижения этой цели. Примеры включают визуализацию, алгоритмы машинного обучения, интеллектуальный анализ данных и распознавание образов. Основные исследовательские усилия в этой области включают поиск генов, выравнивание последовательностей, дизайн лекарств, сборку генома, открытие лекарств, прогнозирование структуры белка, выравнивание структуры белка, деление или митоз клеток, а также моделирование эволюции.
