Biyoinformatik, modern toplumda hızla gelişen bir alandır. Biyolojik verilerin bir araya getirilmesini içerir ve yazılım araçlarının anlaşılmasını kolaylaştırır. Kazın ve daha fazlasını öğrenelim.
Bu konunun sonunda sizden beklenenler;
Biyoinformatik, biyolojik verileri anlamak için kullanılan yöntemleri ve yazılım araçlarını geliştirmekten sorumlu disiplinler arası bir alanı ifade eder. “Biyoinformatik” terimi ilk olarak 1970 yılında Ben Hesper ve Paulien Hogewen tarafından ortaya atılmıştır. Disiplinler arası bir bilim alanı olarak biyoinformatik, istatistik, matematik, bilgi mühendisliği, biyoloji ve bilgisayar bilimlerini birleştirir. Biyoenformatiğin temel amacı, biyolojik verileri analiz etmek ve yorumlamaktır. Biyolojik sorguların silico analizleri , istatistiksel ve matematiksel teknikler kullanılarak bilişim tarafından yapılmıştır.
Biyoinformatik, metodolojisi olarak bilgisayar programlamayı kullanan biyolojik çalışmaları esas olarak genomik alanında içerir. Biyoinformatiğin başlıca kullanımları, aday genlerin ve tek nükleotit polimorfizmlerinin (SNP'ler) tanımlanmasını içerir. Bu tür tanımlamalar genellikle benzersiz adaptasyonların, hastalıkların, istenen özelliklerin veya popülasyonlar arasındaki farklılıkların genetik temelini daha iyi anlamak amacıyla yapılır. Daha az resmi bir şekilde, biyoinformatik ayrıca proteomik olarak bilinen protein ve nükleik asit dizilerindeki organizasyon ilkelerini anlamaya çalışır.
Biyoinformatik, birçok biyolojik alanın önemli bir parçası haline geldi. Deneysel moleküler biyolojide, görüntü ve sinyal işleme gibi biyoinformatik teknikler, büyük miktarda ham veriden yararlı sonuçların çıkarılmasına olanak tanır. Biyoinformatik, genetik alanında genomları ve bunların gözlenen mutasyonlarını açıklamanın yanı sıra sıralamaya da yardımcı olur. Aynı zamanda protein ve gen ekspresyonu ve regülasyonunun analizinde de rol oynar. Biyoinformatik araçları, genomik ve genetik verilerin karşılaştırılması, analiz edilmesi ve yorumlanmasında ve daha genel olarak moleküler biyolojinin evrimsel yönlerinin anlaşılmasında yardımcı olur. Yapısal biyolojide, DNA, RNA, proteinler ve biyomoleküler etkileşimlerin simülasyonuna ve modellenmesine yardımcı olur.
1950'lerin başında, Frederick Sanger insülin dizisini belirledi. Bundan sonra, protein dizileri yaygın olarak bulunur hale geldi. Birkaç diziyi manuel olarak karşılaştırmak pratik hale geldi. Bu, bilgisayarların moleküler biyolojideki rolünü artırdı. Daha sonra, dizi hizalama ve moleküler evrim yöntemleri serbest bırakıldı. 1970'lerde, bakteriyofaj MS2 ve øX174'e DNA dizilimi için yeni teknikler uygulandı ve genişletilmiş nükleotit dizileri daha sonra bilgisel ve istatistiksel algoritmalarla ayrıştırıldı. Bu çalışmalar, kodlama bölümleri ve üçlü kod gibi iyi bilinen özelliklerin doğrudan istatistiksel analizlerde ortaya çıktığını ve dolayısıyla biyoinformatiğin anlayışlı olacağı kavramının kanıtı olduğunu gösterdi.
Farklı hastalık durumlarında normal hücresel aktivitelerin nasıl değiştiğini incelemek için, bu aktivitelerin kapsamlı bir resmini oluşturmak için biyolojik veriler birleştirilmelidir. Bu nedenle, biyoinformatik, şu anda en acil görevin farklı veri türlerinin analizi ve yorumlanması olacak şekilde gelişti. Bu, protein yapılarını, protein alanlarını, amino asidi ve nükleotit dizilerini içerir.
Hesaplamalı biyoloji , biyolojik verileri analiz etmenin ve yorumlamanın gerçek sürecine verilen terimdir. Biyoinformatik ve hesaplamalı biyolojideki önemli alt disiplinler şunları içerir;
Biyoenformatiğin temel amacı, biyolojik süreçlerin anlaşılmasını arttırmaktır. Onu diğer yaklaşımlardan ayıran şey, bu amaca ulaşmak için hesaplama açısından yoğun teknikler geliştirmeye ve uygulamaya odaklanmasıdır. Örnekler arasında görselleştirme, makine öğrenimi algoritmaları, veri madenciliği ve örüntü tanıma yer alır. Alandaki başlıca araştırma çabaları arasında gen bulma, dizi hizalaması, ilaç tasarımı, genom montajı, ilaç keşfi, protein yapısı tahmini, protein yapısı hizalaması, hücre bölünmesi veya mitoz ve evrim modellemesi yer alır.
