تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی یک زمینه بین رشته ای است که اصول زیست شناسی و علوم کامپیوتر را برای پردازش، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های مربوط به موجودات زنده ترکیب می کند. با تاکید بر استخراج اطلاعات معنی دار از داده های بیولوژیکی، نقشی اساسی در پیشبرد درک ما از سیستم ها و بیماری های بیولوژیکی پیچیده ایفا می کند.
داده‌های بیولوژیکی طیف گسترده‌ای از انواع اطلاعات، از جمله توالی‌های ژنتیکی، ساختارهای پروتئینی، تصاویر سلولی و اندازه‌گیری‌های اکولوژیکی را در بر می‌گیرد. پیچیدگی ذاتی و حجم این داده ها نیازمند رویکردهای محاسباتی کارآمد برای تحلیل آن است.
توالی‌های ژنتیکی که از رشته‌هایی از نوکلئوتیدها (آدنین (A)، تیمین (T)، سیتوزین (C) و گوانین (G) تشکیل شده‌اند، طرح اولیه زندگی را تشکیل می‌دهند. تجزیه و تحلیل این توالی ها به دانشمندان اجازه می دهد تا ژن ها را شناسایی کنند، تغییرات ژنتیکی را درک کنند و روابط تکاملی بین گونه ها را کشف کنند. به عنوان مثال، تکنیک همترازی توالی برای یافتن شباهت‌ها و تفاوت‌های بین توالی‌های DNA از موجودات مختلف، که درک بیماری‌های ژنتیکی و ارتباطات تکاملی را راهنمایی می‌کند، استفاده می‌شود.
پروتئین ها، بلوک های سازنده حیات، مولکول های پیچیده ای هستند که عملکردهای بی شماری را در موجودات زنده انجام می دهند. تعیین ساختار پروتئین به دانشمندان کمک می کند تا عملکرد و برهمکنش آن با مولکول های دیگر را پیش بینی کنند. ابزارهای محاسباتی مانند شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی، حرکات و تاخوردگی پروتئین‌ها را در سطح اتمی تجزیه و تحلیل می‌کنند و بینش‌هایی را در مورد مکانیسم‌های بیماری و اهداف درمانی بالقوه ارائه می‌دهند.
مقیاس عظیم داده های بیولوژیکی به روش های محاسباتی قوی برای تجزیه و تحلیل و تفسیر آن نیاز دارد. حوزه های کلیدی در علوم کامپیوتر، مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و داده کاوی، کمک قابل توجهی به پیشرفت تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی می کنند.
به عنوان مثال، الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند پدیده های بیولوژیکی را بر اساس داده های موجود طبقه بندی و پیش بینی کنند. یکی از کاربردهای یادگیری ماشین در ژنومیک، شناسایی الگوهایی در توالی های ژنتیکی است که افراد را مستعد ابتلا به بیماری های خاص می کند. با آموزش مدل‌هایی بر روی مجموعه داده‌های گسترده اطلاعات ژنتیکی، محققان می‌توانند احتمال وقوع بیماری را پیش‌بینی کنند و به تشخیص زودهنگام و پزشکی شخصی کمک کنند.
نمایش و تجسم موثر داده ها برای تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی اساسی است. ماهیت پیچیده اطلاعات بیولوژیکی اغلب به نمایش های گرافیکی برای افزایش درک و تسهیل بینش نیاز دارد. ابزارهایی مانند درختان فیلوژنتیک به صورت بصری روابط تکاملی را نشان می دهند، در حالی که نقشه های حرارتی می توانند سطوح بیان ژن را در شرایط یا درمان های مختلف نشان دهند. چنین تجسمی محققان را قادر می سازد تا الگوها و ناهنجاری ها را در داده ها با سهولت بیشتری تشخیص دهند.
پایگاه های اطلاعاتی بیوانفورماتیک مخازن تخصصی هستند که برای ذخیره و سازماندهی داده های بیولوژیکی طراحی شده اند. این پایگاه‌های اطلاعاتی، مانند GenBank برای توالی‌های نوکلئوتیدی و بانک داده‌های پروتئین برای ساختارهای پروتئینی، منبع ارزشمندی برای محققان در سراسر جهان است. دسترسی به این پایگاه های داده به دانشمندان اجازه می دهد تا داده های موجود را برای تجزیه و تحلیل، مقایسه و آزمایش فرضیه ها بازیابی کنند.
متاژنومیکس یک تکنیک قدرتمند است که امکان مطالعه مواد ژنومی بازیابی مستقیم از نمونه های محیطی را فراهم می کند. این رویکرد درک ما از جوامع میکروبی و نقش آنها در اکوسیستم های مختلف را متحول کرده است. با تعیین توالی DNA از نمونه، محققان می توانند گونه های میکروبی موجود و نقش عملکردی آنها را بدون نیاز به کشت شناسایی کنند.
یک مثال شامل تجزیه و تحلیل تنوع میکروبی در خاک از محیط های مختلف است. پس از استخراج و تعیین توالی DNA، از ابزارهای بیوانفورماتیک برای جمع آوری توالی ها و حاشیه نویسی ژن ها استفاده می شود. این فرآیند حضور گونه‌های میکروبی مختلف و مسیرهای متابولیکی بالقوه آنها را آشکار می‌کند و به دانشمندان کمک می‌کند تا اثرات محیطی بر جوامع میکروبی را درک کنند و بالعکس.
آینده تجزیه و تحلیل داده های بیولوژیکی با پیشرفت در قدرت محاسباتی، الگوریتم های یادگیری ماشین و قابلیت های ذخیره سازی داده مشخص شده است. این پیشرفت‌ها نوید افزایش توانایی ما برای پردازش داده‌ها در مقیاسی بی‌سابقه را می‌دهد و مرزهای جدیدی را در پزشکی شخصی، زیست‌شناسی محیطی و فراتر از آن باز می‌کند. همانطور که به کشف پیچیدگی‌های سیستم‌های بیولوژیکی ادامه می‌دهیم، ادغام تکنیک‌های علوم کامپیوتر در تبدیل داده‌های بیولوژیکی به دانش عملی حیاتی باقی خواهد ماند.
