Bioinformatik/ˌbaɪ.oʊˌɪnfərˈmætɪks/(About this soundlisten) ist ein interdisziplinäres Gebiet, das Techniken und Programmiergeräte zum Verständnis natürlicher Informationen entwickelt. Als interdisziplinäres Wissenschaftsgebiet verbindet die Bioinformatik Wissenschaft, Softwaretechnik, Datendesign, Arithmetik und Messungen, um natürliche Informationen aufzuschlüsseln und zu entschlüsseln. Die Bioinformatik wurde für In-silico-Untersuchungen organischer Anfragen unter Verwendung wissenschaftlicher und faktischer Verfahren eingesetzt.

Die Bioinformatik umfasst organische Untersuchungen, die die PC-Programmierung als Merkmal ihrer Technik nutzen, ebenso wie spezielle Untersuchungs-“Pipelines”, die vor allem im Bereich der Genomik immer wieder eingesetzt werden. Regelmäßige Anwendungen der Bioinformatik umfassen den differenzierenden Nachweis von Bewerberqualitäten und Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs). Häufig werden solche differenzierenden Nachweise mit dem Ziel erbracht, die erblichen Voraussetzungen von Krankheiten, bemerkenswerten Anpassungen, attraktiven Eigenschaften (insbesondere bei landwirtschaftlichen Arten) oder Kontrasten zwischen Populationen besser zu verstehen. In einer weniger korrekten Weise versucht die Bioinformatik zusätzlich, die hierarchischen Standards innerhalb der Nukleinsäure- und Proteinsequenzen, Proteomics genannt, zu verstehen[1].

Präsentation

Die Bioinformatik ist zu einem bedeutenden Teil zahlreicher Wissenschaftsregionen geworden. In der Test-Atomwissenschaft erlauben bioinformatische Strategien, z.B. die Vorbereitung von Bildern und Flaggen, die Extraktion hilfreicher Ergebnisse aus vielen groben Informationen. Im Bereich der erblichen Eigenschaften hilft sie bei der Sequenzierung und Klärung von Genomen und deren beobachteten Veränderungen. Sie übernimmt eine Aufgabe im Content Mining natürlicher Schriften und in der Verbesserung natürlicher und qualitativ hochwertiger Ontologien zur Aussortierung und Befragung organischer Informationen. Sie übernimmt ebenfalls eine Aufgabe in der Untersuchung von Qualität und Proteinartikulation und Richtlinien. Bioinformatische Apparate helfen beim Kontrastieren, Untersuchen und Übersetzen von Erb- und Genominformationen und vor allem beim Verstehen der transformativen Teile der Atomwissenschaft. Auf einer zunehmend integrativen Ebene untersucht und indiziert sie die organischen Bahnen und Systeme, die einen bedeutenden Teil der Rahmenwissenschaft ausmachen. In der Grundlagenwissenschaft hilft sie bei der Reproduktion und dem Nachweis von DNA,[2] RNA,[2][3] Proteinen[4] ebenso wie bei den biomolekularen Interaktionen.[5][6][7][8]

Geschichte

Der Begriff Bioinformatik hat nachweislich nicht das gemeint, was er heute impliziert. Paulien Hogeweg und Ben Hesper haben ihn 1970 verfasst, um auf die Untersuchung von Datenformen in biotischen Systemen anzuspielen.[9][10][11] Diese Definition stellt die Bioinformatik als ein Gebiet parallel zur natürlichen Chemie (der Untersuchung von Zubereitungsformen in organischen Systemen) dar.[9]

Gruppierungen

Gruppierungen von Erbgut werden in der Bioinformatik immer wieder verwendet und sind bei der Verwendung von PCs einfacher zu überwachen als physisch.

PCs wurden in der subatomaren Wissenschaft grundlegend, als Protein-Gruppierungen zugänglich wurden, nachdem Frederick Sanger Mitte der 1950er Jahre die Anordnung von Insulin beschlossen hatte. Es erwies sich als unlogisch, verschiedene Anordnungen physisch zu kontrastieren. Eine Pionierin auf diesem Gebiet war Margaret Oakley Dayhoff[12] Sie sammelte eine der wichtigsten Datenbanken über Proteingruppierungen, die zunächst als Bücher[13] verteilt wurden, und leitete Techniken zur Nachfolgeregelung und subatomaren Evolution an[14] Ein weiterer früher Anhänger der Bioinformatik war Elvin A. Kabat, der 1970 die Untersuchung natürlicher Gruppierungen anführte und mit seinen gründlichen Bänden von Immunisierungsanordnungen, die er mit Tai Te Wu irgendwo im Bereich von 1980 und 1991 veröffentlichte,[15] anführte.

Zielsetzungen

Um darüber nachzudenken, wie typische Zellübungen bei verschiedenen Krankheitsausprägungen angepasst werden, müssen die organischen Informationen zusammengefügt werden, um ein gründliches Bild dieser Übungen zu entwerfen. Infolgedessen hat sich das Gebiet der Bioinformatik so weit entwickelt, dass zu den schwierigsten Aufgaben gegenwärtig die Untersuchung und Aufklärung verschiedener Arten von Informationen gehört. Dazu gehören nukleotid- und aminokorrosive Gruppierungen, Proteinbereiche und Proteinstrukturen.[16] Das eigentliche Verfahren der Informationszerlegung und -übersetzung wird als rechnergestützte Wissenschaft bezeichnet. Bedeutende Unterlehren innerhalb der Bioinformatik und der rechnergestützten Wissenschaft umfassen:

Verbesserung und Ausführung von PC-Programmen, die den produktiven Zugriff auf verschiedene Arten von Daten sowie deren Nutzung und Verwaltung ermöglichen

Förderung neuer Berechnungen (wissenschaftliche Gleichungen) und faktischer Schätzungen, die Verbindungen zwischen Individuen aus riesigen Informationsindizes erheben. Es gibt zum Beispiel Strategien, um eine Qualität innerhalb einer Anordnung zu finden, um die Proteinstruktur oder die potentielle Wirkung zu antizipieren und um Proteingruppierungen in Gruppen verwandter Abfolgen zu bündeln.

Das wesentliche Ziel der Bioinformatik ist die Erweiterung des Verständnisses der organischen Formen. Was sie von den verschiedenen Methodologien unterscheidet, wie dem auch sei, ist ihre Aufmerksamkeit auf die Schaffung und Anwendung rechnerisch konzentrierter Systeme, um dieses Ziel zu erreichen. Zu den Modellen gehören Design-Acknowledgement, Information Mining, KI-Berechnungen und Repräsentation. Bedeutende Erkundungsbemühungen auf diesem Gebiet umfassen die Anordnung, die Qualitätsentdeckung, die Genomsammlung, die Medikamentenkonfiguration, die beruhigende Offenlegung, die Proteinstrukturanordnung, die Proteinstrukturvorhersage, die Erwartung von Qualitätsartikulation und Protein-Protein-Verbindungen, das Nachdenken über genomweite Zugehörigkeit, die Demonstration von Fortschritt und Zellteilung/Mitose.

Die Bioinformatik umfasst heute die Schaffung und Weiterentwicklung von Datenbanken, Berechnungen, rechnerischen und faktischen Methoden und Hypothesen, um formale und bodenständige Fragen zu klären, die sich aus der Verwaltung und Untersuchung natürlicher Informationen ergeben.

Im Laufe der letzten Jahrzehnte haben sich die raschen Verbesserungen in der Genomik- und anderen atomaren Forschungsfortschritten und die Fortschritte in der Datenerhebung konsolidiert und ein riesiges Maß an Daten geliefert, die mit der subatomaren Wissenschaft identifiziert wurden. Bioinformatik nennt man diese wissenschaftlichen und registrierenden Ansätze zur Erfassung des Verständnisses organischer Vorgänge.

Regelmäßige Übungen in der Bioinformatik umfassen die Kartierung und Aufschlüsselung von DNA- und Proteinfolgen, die Anpassung von DNA- und Proteingruppierungen, um sie zu betrachten, sowie die Erstellung und Überwachung von 3-D-Modellen von Proteinstrukturen.

Verbindung zu verschiedenen Bereichen

Die Bioinformatik ist ein Wissenschaftsgebiet, das ähnlich wie das organische Rechnen ist, während es häufig als gleichbedeutend mit rechnergestützter Wissenschaft angesehen wird. Die natürliche Berechnung nutzt Biotechnik und Wissenschaft, um organische PCs herzustellen, während die Bioinformatik die Berechnung nutzt, um umso wahrscheinlicher Wissenschaft zu erhalten. Bioinformatik und Computerwissenschaften umfassen die Untersuchung organischer Informationen, insbesondere von DNA-, RNA- und Protein-Gruppierungen. Das Gebiet der Bioinformatik erlebte ab Mitte der 1990er Jahre eine gefährliche Entwicklung, die zu einem großen Teil durch die Human Genome Task und durch schnelle Fortschritte bei der Innovation der DNA-Sequenzierung vorangetrieben wurde.

Das Aufschlüsseln natürlicher Informationen zur Erzeugung wichtiger Daten umfasst das Zusammenstellen und Ausführen von Programmierprogrammen, die Berechnungen aus Diagrammhypothesen, vom Menschen geschaffenes Bewusstsein, heikles Registrieren der Informationsgewinnung, Bildvorbereitung und PC-Wiedergabe nutzen. Die Berechnungen stützen sich somit auf hypothetische Einrichtungen, z.B. diskrete Arithmetik, Kontrollhypothese, Rahmenhypothese, Datenhypothese und Erkenntnisse.

DNA-Sequenzierung

Grundsatzartikel: DNA-Sequenzierung

Bevor Erbfolgen aufgeschlüsselt werden können, müssen sie aus dem Modell der Genbank entnommen werden. Die DNA-Sequenzierung ist noch kein unbedeutendes Thema, da die grobe Information ungestüm oder durch das ohnmächtige Zeichen gequält sein könnte. Es wurden Berechnungen für Basen erstellt, die die verschiedenen Versuchsweisen zum Umgang mit der DNA-Sequenzierung erfordern.

Vereinbarung eines Treffens

Grundsatzartikel: Sammlung der Nachfolge

Bei den meisten DNA-Sequenzierungsverfahren entstehen kurze Teile der Gruppierung, die zusammengetragen werden sollten, um die Gesamtqualität oder Genomarrangements zu erhalten. Die angebliche Schrotflinten-Sequenzierungsmethode (die z.B. von der Foundation for Genomic Exploration (TIGR) zur Nachfolge des bakteriellen Hauptgenoms, Haemophilus influenzae, eingesetzt wurde)[19] produziert die Anordnungen einer großen Anzahl kleiner DNA-Teile (mit einer Länge von 35 bis 900 Nukleotiden, abhängig von der Sequenzierungsinnovation). Die Teile der Schnäppchen decken und bei entsprechender Anpassung durch ein Genom ein Programm zusammenstellen, können zur Reproduktion des Gesamtgenoms verwendet werden. Die Shotgun-Sequenzierung liefert schnell Gruppierungsinformationen, jedoch kann das Unterfangen, die Teile zu sammeln, bei größeren Genomen sehr verwirrend sein. Für ein Genom, das so groß ist wie das menschliche Genom, kann es zahlreiche lange Perioden von CPU-Zeit auf enormem Speicher und Multiprozessor-PCs benötigen, um die Abschnitte zu sammeln, und das anschließende Zusammenfügen enthält zumeist verschiedene Löcher, die später gefüllt werden müssen. Die Schrotflinten-Sequenzierung ist die Technik für die Entscheidung aller heute[wann?] sequenzierten Genome, und Genom-Treffen-Berechnungen sind ein grundlegendes Gebiet der Bioinformatik zu untersuchen.

Siehe auch: Gruppierungsuntersuchung, Sukzessionsabbau, Instrument zur Erstellung von Anordnungsprofilen und Nachfolgethema

Erklärung des Genoms

Grundlegender Artikel: Qualitätserwartung

In Bezug auf die Genomik ist der Kommentar der Weg zur Bezeichnung der Eigenschaften und anderer natürlicher Highlights in einer DNA-Gruppierung. Dieses Verfahren sollte in Anbetracht der Tatsache, dass die meisten Genome zu riesig sind, um überhaupt in Betracht zu ziehen, von Hand zu annotieren, computerisiert werden, ebenso wie das Verlangen, wie viele Genome auch immer zu kommentieren, wie es unter den gegebenen Umständen zu erwarten war, da das Tempo der Sequenzierung aufgehört hat, einen Engpass darzustellen. Eine Erklärung wird dadurch denkbar, dass Qualitäten auffällige Anfangs- und Endbezirke haben, obwohl die genaue Abfolge, die in diesen Bereichen gefunden wird, zwischen Qualitäten wechseln kann.

Die Hauptdarstellung eines weitreichenden Genomerklärungsrahmens wurde 1995 [19] von der Gruppe am Establishment for Genomic Exploration herausgegeben, die die primäre vollständige Sequenzierung und Untersuchung des Genoms eines freien Lebewesens, des Bakteriums Haemophilus influenzae, durchführte.[19] Owen White plante und stellte einen Produktrahmen zusammen, um die Qualitäten, die alle Proteine kodieren, zu unterscheiden, RNAs, ribosomale RNAs (und verschiedene Locales) zu bewegen und beginnende utilitaristische Aufgaben zu übernehmen. Die meisten derzeitigen Genomerklärungs-Rahmenwerke funktionieren auch, doch die Projekte, die für die Untersuchung genomischer DNA zugänglich sind, z.B. das GeneMark-Programm, das zur Entdeckung der proteincodierenden Eigenschaften bei Haemophilus influenzae vorbereitet und verwendet wird, verändern und verbessern sich ständig.

Im Anschluss an die Ziele, die das Human Genome Undertaking nach seinem Abschluss im Jahr 2003 noch zu erreichen verfolgte, tauchte ein weiteres Unternehmen auf, das von der National Human Genome Exploration Foundation in den USA gegründet wurde. Bei dem angeblichen ENCODE-Projekt handelt es sich um ein gemeinschaftsorientiertes Informationssortiment der praktischen Komponenten des menschlichen Genoms, das modernste DNA-Sequenzierungsinnovationen und genomische Kachelungscluster nutzt, Fortschritte macht, die bereit sind, auf natürliche Weise eine Menge Informationen zu einem drastisch verringerten Kostenaufwand pro Basis zu produzieren, jedoch mit einer ähnlichen Genauigkeit (Base Call Error) und Konstanz (Get Together Blunder).