Bioinformatik är ett snabbt växande område i det moderna samhället. Det handlar om att sammanföra biologiska data och mjukvaruverktyg gör det lättare att förstå. Låt oss gräva i och ta reda på mer.
I slutet av detta ämne förväntas du;
Bioinformatik avser ett tvärvetenskapligt område som ansvarar för att utveckla metoder och mjukvaruverktyg som används för att förstå biologiska data . Termen "Bioinformatik" myntades ursprungligen av Ben Hesper och Paulien Hogewen 1970. Som ett tvärvetenskapligt vetenskapsområde kombinerar bioinformatik statistik, matematik, informationsteknik, biologi och datavetenskap. Huvudsyftet med bioinformatik är att analysera och tolka biologiska data. In silico analyser av biologiska frågor har gjorts av informatik med hjälp av statistiska och matematiska tekniker.
Bioinformatik innebär biologiska studier som använder datorprogrammering som metod främst inom genomikområdet . Viktiga användningsområden för bioinformatik inkluderar identifiering av kandidatgener och singelnukleotidpolymorfismer (SNP). Sådana identifieringar görs ofta i syfte att bättre förstå den genetiska grunden för unika anpassningar, sjukdomar, önskvärda egenskaper eller skillnader mellan populationer. På ett mindre formellt sätt försöker bioinformatik också förstå de organisatoriska principerna inom protein- och nukleinsyrasekvenserna som kallas proteomics .
Bioinformatik har blivit en viktig del av många biologiska områden. Inom experimentell molekylärbiologi tillåter bioinformatiktekniker som bild- och signalbehandling utvinning av användbara resultat från stora mängder rådata. Bioinformatik hjälper till med sekvensering och annotering av genom och deras observerade mutationer inom genetikområdet . Det spelar också en roll i analysen av protein och genuttryck och reglering. Verktyg för bioinformatik hjälper till att jämföra, analysera och tolka genomiska och genetiska data, och mer allmänt i förståelsen av evolutionära aspekter av molekylärbiologi. Inom strukturbiologin hjälper det till vid simulering och modellering av DNA, RNA, proteiner och biomolekylära interaktioner.
I början av 1950-talet bestämde Frederick Sanger insulinsekvensen. Efter detta blev proteinsekvenser allmänt tillgängliga. Det blev opraktiskt att manuellt jämföra flera sekvenser. Detta ökade datorernas roll i molekylärbiologin. Senare släpptes metoder för sekvensanpassning och molekylär utveckling. På 1970-talet användes nya tekniker för sekvensering av DNA på bakteriofag MS2 och øX174, och de utökade nukleotidsekvenserna analyserades sedan med informations- och statistiska algoritmer. Dessa studier illustrerade att välkända egenskaper, såsom kodningssegmenten och triplettkoden, avslöjas i enkla statistiska analyser och var därmed ett bevis på konceptet att bioinformatik skulle vara insiktsfullt.
För att studera hur normala cellulära aktiviteter förändras i olika sjukdomstillstånd måste biologiska data kombineras för att bilda en heltäckande bild av dessa aktiviteter. Därför har bioinformatik utvecklats så att den mest angelägna uppgiften nu är analys och tolkning av olika typer av data. Detta inkluderar proteinstrukturer, proteindomäner, aminosyra och nukleotidsekvenser.
Beräkningsbiologi är den term som ges till själva processen att analysera och tolka biologiska data. Viktiga underdiscipliner inom bioinformatik och beräkningsbiologi inkluderar;
Huvudmålet med bioinformatik är att öka förståelsen för biologiska processer. Det som skiljer den från andra tillvägagångssätt är dess fokus på att utveckla såväl som att tillämpa beräkningsintensiva tekniker för att uppnå detta mål. Exempel inkluderar visualisering, maskininlärningsalgoritmer, datautvinning och mönsterigenkänning. Större forskningsinsatser inom området inkluderar genfynd, sekvensanpassning, läkemedelsdesign, genomsammansättning, läkemedelsupptäckt, proteinstrukturförutsägelse, proteinstrukturanpassning, celldelning eller mitos och modellering av evolution.
