Біоінформатика - сфера, яка швидко розвивається в сучасному суспільстві. Це передбачає об’єднання біологічних даних та програмних засобів, що полегшують розуміння. Давайте копатимемось і з’ясовуватимемо більше.
До кінця цієї теми від вас очікується;
Біоінформатика відноситься до міждисциплінарної галузі, відповідальної за розробку методів та програмних засобів, що використовуються для розуміння біологічних даних . Термін "біоінформатика" був спочатку введений Бен Геспером та Полієном Хогевен в 1970 році. Як міждисциплінарна галузь науки, біоінформатика поєднує статистику, математику, інформаційну техніку, біологію та інформатику. Основною метою біоінформатики є аналіз та інтерпретація біологічних даних. У Silico аналіз біологічних запитів проводився за допомогою інформатики із використанням статистичних та математичних методів.
Біоінформатика включає біологічні дослідження, які використовують комп’ютерне програмування як свою методологію головним чином у галузі геноміки . Основне використання біоінформатики включає ідентифікацію генів-кандидатів та однонуклеотидних поліморфізмів (SNP). Такі ідентифікації часто робляться з метою кращого розуміння генетичної основи унікальних пристосувань, хвороб, бажаних властивостей або відмінностей між популяціями. У менш формальний спосіб біоінформатика також намагається зрозуміти організаційні принципи в послідовностях білків та нуклеїнових кислот, відомих як протеоміка .
Біоінформатика стала важливою частиною багатьох біологічних областей. В експериментальній молекулярній біології такі методи біоінформатики, як обробка зображень та сигналів, дозволяють отримувати корисні результати з великих обсягів необроблених даних. Біоінформатика допомагає в послідовності, а також анотуванні геномів та спостережуваних мутацій у галузі генетики . Він також відіграє роль в аналізі експресії та регуляції білка та генів. Інструменти біоінформатики допомагають порівнювати, аналізувати, а також інтерпретувати геномні та генетичні дані, і в цілому в розумінні еволюційних аспектів молекулярної біології. У структурній біології це допомагає у моделюванні та моделюванні ДНК, РНК, білків та біомолекулярних взаємодій.
На початку 1950-х років Фредерік Сангер визначив послідовність інсуліну. Після цього білкові послідовності стали широко доступними. Вручну порівнювати кілька послідовностей стало недоцільним. Це збільшило роль комп’ютерів у молекулярній біології. Пізніше були випущені методи вирівнювання послідовностей та молекулярної еволюції. У 1970-х роках до бактеріофагів MS2 та øX174 застосовували нові методи секвенування ДНК, а потім розширені послідовності нуклеотидів аналізували за допомогою інформаційних та статистичних алгоритмів. Ці дослідження продемонстрували, що загальновідомі особливості, такі як сегменти кодування та триплетний код, виявляються в прямолінійному статистичному аналізі і, таким чином, є доказом концепції того, що біоінформатика буде проникливою.
Для вивчення того, як змінюється нормальна клітинна діяльність при різних станах захворювань, біологічні дані повинні поєднуватися, щоб скласти всебічне уявлення про цю діяльність. Тому біоінформатика розвинулась настільки, що найактуальнішим завданням зараз є аналіз та інтерпретація різних типів даних. Сюди входять білкові структури, білкові домени, амінокислотні та нуклеотидні послідовності.
Обчислювальна біологія - це термін, що дається фактичному процесу аналізу та інтерпретації біологічних даних. Важливі піддисципліни в галузі біоінформатики та обчислювальної біології включають;
Головною метою біоінформатики є підвищення розуміння біологічних процесів. Що відрізняє його від інших підходів, це його фокус як на розробці, так і на застосуванні обчислювальних методів для досягнення цієї мети. Приклади включають візуалізацію, алгоритми машинного навчання, видобуток даних та розпізнавання шаблонів. Основні дослідницькі зусилля в цій галузі включають пошук генів, вирівнювання послідовностей, дизайн препарату, складання геному, виявлення лікарських засобів, прогнозування структури білка, вирівнювання структури білка, поділ клітин або мітоз та моделювання еволюції.
