Bioinformatica/ˌbaɪ.oʊˌɪnfərˈmætɪks/(About this soundlisten) è un campo interdisciplinare che crea tecniche e dispositivi di programmazione per la comprensione delle informazioni naturali. Come campo interdisciplinare della scienza, la bioinformatica si unisce alla scienza, all’ingegneria del software, alla progettazione di dati, all’aritmetica e alle misurazioni per scomporre e decifrare le informazioni naturali. La bioinformatica è stata utilizzata per gli esami in silico di indagini organiche utilizzando procedure scientifiche e fattuali.

La bioinformatica incorpora esami organici che utilizzano la programmazione per PC come caratteristica della loro tecnica, proprio come una particolare indagine “pipeline” che sono più e più volte utilizzate, soprattutto nel campo della genomica. Gli impieghi regolari della bioinformatica incorporano la prova distintiva delle qualità dei richiedenti e dei polimorfismi a singolo nucleotide (SNPs). Spesso, tale prova distintiva è fatta con l’obiettivo di comprendere meglio la premessa ereditaria di malattia, aggiustamenti notevoli, proprietà attraenti (soprattutto nelle specie agrarie), o contrasti tra le popolazioni. In modo meno corretto, la bioinformatica cerca inoltre di comprendere gli standard gerarchici all’interno delle successioni proteomiche e corrosive nucleiche, chiamate proteomica[1].

Presentazione

La bioinformatica è diventata un pezzo significativo di numerose regioni della scienza. Nella sperimentazione della scienza atomica, le strategie di bioinformatica, per esempio, la preparazione di immagini e bandiere per la preparazione di permessi di estrazione di risultati utili da molte informazioni grezze. Nel campo delle qualità ereditarie, aiuta a sequenziare e chiarire i genomi e i loro cambiamenti osservati. Si assume un lavoro nell’estrazione di contenuti della scrittura naturale e nel miglioramento delle ontologie naturali e di qualità per ordinare e mettere in discussione le informazioni organiche. Assume anche un lavoro nell’esame della qualità e dell’articolazione delle proteine e delle linee guida. Gli apparati bioinformatici aiutano a contrastare, indagare e tradurre le informazioni ereditarie e genomiche e, a maggior ragione, a comprendere le parti trasformative della scienza atomica. A un livello sempre più integrativo, esamina e indicizza i percorsi e i sistemi organici che costituiscono una parte significativa della scienza dei quadri. Nella scienza di base, aiuta nella riproduzione e nella dimostrazione del DNA,[2] dell’RNA,[2][3] delle proteine[4] e delle interazioni biomolecolari[5][6][7][8].

Storia

Verificabile, il termine bioinformatica non significava ciò che oggi implica. Paulien Hogeweg e Ben Hesper ne furono gli autori nel 1970 per alludere all’indagine delle forme di dati nei sistemi biotici[9][10][11] Questa definizione pone la bioinformatica come un campo parallelo alla chimica naturale (l’indagine delle forme di intruglio nei sistemi organici)[9].

Raggruppamenti

I raggruppamenti di materiale ereditario vengono ogni tanto utilizzati in bioinformatica e sono più semplici da sorvegliare utilizzando i PC che fisicamente.

I PC sono diventati fondamentali nella scienza subatomica quando i gruppi proteici sono diventati accessibili dopo che Frederick Sanger ha deciso la disposizione dell’insulina a metà degli anni ’50. Il contrasto di diverse disposizioni si è rivelato fisicamente illogico. Una pioniera nel campo fu Margaret Oakley Dayhoff[12], che ha accumulato uno dei principali database di raggruppamento delle proteine, inizialmente distribuito sotto forma di libri[13] e ha guidato le tecniche per l’organizzazione della successione e l’evoluzione subatomica.[14] Un altro dei primi sostenitori della bioinformatica fu Elvin A. Kabat, che ha guidato l’indagine sul raggruppamento naturale nel 1970 con i suoi accurati volumi di accordi immunizzanti scaricati con Tai Te Wu da qualche parte nel 1980 e 1991[15].

Obiettivi

Per riflettere su come gli esercizi cellulari tipici sono regolati nelle varie malattie espresse, le informazioni organiche devono essere unite per inquadrare un’immagine completa di questi esercizi. Di conseguenza, il campo della bioinformatica si è sviluppato a tal punto che attualmente il compito più impegnativo comprende l’esame e la chiarificazione di diversi tipi di informazioni. Ciò incorpora raggruppamenti nucleotidici e amino corrosivi, aree proteiche e strutture proteiche[16]. La vera procedura di dissezione e traduzione delle informazioni è accennata come scienza computazionale. Significativi sotto-insegnamenti all’interno della bioinformatica e della scienza computazionale includono:

Miglioramento ed esecuzione di programmi per PC che consentono l’accesso produttivo, l’uso e i dirigenti di diversi tipi di dati

Avanzamento di nuovi calcoli (equazioni scientifiche) e stime fattuali che rilevano le connessioni tra gli individui a partire da enormi indici informativi. Per esempio, ci sono strategie per trovare una qualità all’interno di una disposizione, per anticipare la struttura delle proteine o potenzialmente lavorare, e per raggruppare i raggruppamenti di proteine in gruppi di successioni correlate.

L’obiettivo essenziale della bioinformatica è quello di ampliare la comprensione delle forme organiche. Ciò che la separa dalle diverse metodologie, sia come sia, è la sua attenzione alla creazione e all’applicazione di sistemi computazionalmente concentrati per raggiungere questo obiettivo. I modelli includono il riconoscimento del design, l’estrazione di informazioni, il calcolo dell’IA e la rappresentazione. Significativi sforzi di esplorazione sul campo incorporano la disposizione, la scoperta della qualità, la raccolta del genoma, la configurazione della medicazione, la divulgazione di tranquillanti, la disposizione della struttura proteica, la previsione della struttura proteica, l’aspettativa di articolazione di qualità e le connessioni proteine-proteine, l’affiliazione a livello genomico pensa, la dimostrazione dell’avanzamento e la divisione cellulare / mitosi.

La bioinformatica implica ora la creazione e la progressione di banche dati, calcoli, metodi di calcolo e fattuali, e ipotesi per occuparsi di questioni formali e di fondo che emergono dalla somministrazione e dall’esame delle informazioni naturali.

Nel corso degli ultimi decenni, i rapidi progressi della ricerca genomica e di altre ricerche sull’atomo si sono consolidati per fornire un’enorme quantità di dati identificati con la scienza subatomica. Bioinformatica è il nome dato a questi approcci scientifici e di registrazione utilizzati per raccogliere la comprensione delle procedure organiche.

Gli esercizi regolari di bioinformatica comprendono la mappatura e la scomposizione delle successioni del DNA e delle proteine, la regolazione del DNA e dei raggruppamenti di proteine per guardarle, e la realizzazione e l’indagine di modelli 3D delle strutture proteiche.

Collegamento a diversi campi

La bioinformatica è un campo scientifico come il calcolo organico, ma particolare, mentre è spesso considerata sinonimo di scienza computazionale. Il calcolo naturale utilizza la bioingegneria e la scienza per fabbricare PC organici, mentre la bioinformatica utilizza il calcolo per ottenere tanto più probabilmente la scienza. La bioinformatica e la scienza computazionale includono lo studio delle informazioni organiche, in particolare del DNA, dell’RNA e dei raggruppamenti di proteine. Il campo della bioinformatica ha conosciuto un pericoloso sviluppo a partire dalla metà degli anni ’90, spinto in larga misura dal compito del genoma umano e dai rapidi progressi nell’innovazione del sequenziamento del DNA.

La scomposizione delle informazioni naturali per creare dati importanti include la composizione e l’esecuzione di programmi di programmazione che utilizzano calcoli da ipotesi di diagrammi, la coscienza artificiale, l’estrazione di informazioni di registrazione delicate, la preparazione di immagini e la riproduzione su PC. I calcoli si basano quindi su strutture ipotetiche, ad esempio, aritmetica discreta, ipotesi di controllo, ipotesi di quadro, ipotesi di dati e intuizioni.

Sequenziamento del DNA

Articolo di principio: Sequenziamento del DNA

Prima che le successioni possano essere suddivise, devono essere ricavate dal modello di banca di stock di informazioni Genbank. Il sequenziamento del DNA è ancora una questione non minore in quanto le informazioni grezze potrebbero essere esuberanti o tormentate dal segno impotente. Sono stati prodotti calcoli per la base che richiedono i diversi modi di prova per trattare il sequenziamento del DNA.

Accordo di collaborazione

Articolo di principio: Riunione per la successione

La maggior parte delle procedure di sequenziamento del DNA producono brevi parti di raggruppamento che dovrebbero essere accumulate per ottenere la qualità totale o la disposizione del genoma. Il presunto metodo di sequenziamento del fucile da caccia (che è stato utilizzato, ad esempio, dalla Fondazione per l’esplorazione genomica (TIGR) per la successione del genoma batterico principale, Haemophilus influenzae)[19] produce le disposizioni di un gran numero di piccole parti di DNA (che vanno da 35 a 900 nucleotidi in lunghezza, in funzione dell’innovazione del sequenziamento). Le parti che coprono e, se opportunamente regolate da un genoma mettono insieme un programma, possono essere utilizzate per riprodurre il genoma totale. Il sequenziamento shotgun produce informazioni di raggruppamento rapidamente, tuttavia l’impegno di raccogliere le parti può essere molto confuso per i genomi più grandi. Per un genoma così grande come il genoma umano, potrebbero essere necessari numerosi lunghi periodi di tempo di CPU su una memoria enorme, PC multiprocessore per accumulare le sezioni, e il successivo riunire, per la maggior parte, contiene vari buchi che devono essere colmati in seguito. Shotgun sequencing è la tecnica per la decisione a tutti gli effetti tutti i genomi sequenziati oggi [quando?], e genoma si riunisce calcoli sono un territorio di base di bioinformatica esaminare.

Vedi anche: indagine di raggruppamento, estrazione mineraria di successione, strumento di profilazione degli accordi e tema della successione

Spiegazione del genoma

Articolo fondamentale: Aspettative di qualità

Per quanto riguarda la genomica, il commento è il modo per denotare le qualità e gli altri punti salienti naturali in un raggruppamento del DNA. Questa procedura dovrebbe essere computerizzata alla luce del fatto che la maggior parte dei genomi sono troppo enormi per considerare anche solo l’annotazione a mano, anche la voglia di commentare su quanti genomi ci si potrebbe aspettare in queste circostanze, dato che il ritmo del sequenziamento ha smesso di rappresentare un collo di bottiglia. Una spiegazione è resa plausibile dal modo in cui le qualità hanno un inizio e dei distretti di arresto cospicui, nonostante il fatto che la successione precisa che si trova in queste aree può cambiare da una qualità all’altra.

La rappresentazione principale di un quadro di spiegazione del genoma di vasta portata è stata distribuita nel 1995 [19] dal gruppo di The Establishment for Genomic Exploration che ha svolto il sequenziamento primario completo e l’indagine del genoma di un essere vivente libero, il batterio Haemophilus influenzae [19] Owen White ha progettato e assemblato un quadro di prodotti per distinguere le qualità che codificano tutte le proteine, spostare gli RNA, gli RNA ribosomiali (e diversi locali) e per fare l’inizio di assegnazioni utilitaristiche. La maggior parte dei quadri di spiegazione del genoma presenti funzionano anche, ma i progetti accessibili per l’indagine del DNA genomico, per esempio, il programma GeneMark preparato e utilizzato per scoprire le qualità di codifica delle proteine in Haemophilus influenzae, sono in continuo cambiamento e miglioramento.

In seguito agli obiettivi che l’Impresa per il Genoma Umano ha lasciato da realizzare dopo la sua conclusione nel 2003, si è presentata un’altra impresa creata dalla National Human Genome Exploration Foundation negli Stati Uniti. La presunta impresa ENCODE è un assortimento informativo orientato alla comunità dei componenti pratici del genoma umano che utilizza innovazioni all’avanguardia nel sequenziamento del DNA e gruppi di piastrellatura genomica, progressi pronti a produrre naturalmente molte informazioni a una drastica riduzione della spesa per base, ma con un’esattezza (errore di chiamata di base) e una costanza simili (errore di chiamata di base).