لماذا تعتبر المعلوماتية الحيوية مهمة في البحث الجيني؟

علم الجينوم هو فرع من علم الوراثة يدرس التغيرات واسعة النطاق في جينومات الكائنات الحية. علم الجينوم وحقله الفرعي من النسخ ، الذي يدرس التغيرات الجينية في الحمض النووي الريبي المنسوخ من الحمض النووي ، يدرس العديد من الجينات مرة واحدة. قد يتضمن علم الجينوم أيضًا قراءة ومحاذاة تسلسلات طويلة جدًا من الحمض النووي أو الحمض النووي الريبي. يتطلب تحليل وتفسير مثل هذه البيانات المعقدة الكبيرة الحجم مساعدة أجهزة الكمبيوتر. العقل البشري ، على الرغم من روعته ، غير قادر على التعامل مع هذا الكم الهائل من المعلومات. المعلوماتية الحيوية هي مجال هجين يجمع بين معرفة علم الأحياء ومعرفة علم المعلومات ، وهو مجال فرعي لعلوم الكمبيوتر.

جينومات الكائنات الحية كبيرة جدًا. تشير التقديرات إلى أن الجينوم البشري يحتوي على ثلاثة مليارات زوج أساسي تحتوي على حوالي 25000 جين. للمقارنة ، تشير التقديرات إلى أن ذبابة الفاكهة تحتوي على 165 مليار زوج أساسي تحتوي على 13000 جين. بالإضافة إلى ذلك ، هناك حقل فرعي من علم الجينوم يسمى دراسات النسخ التي تحتوي على الجينات ، من بين عشرات الآلاف في الكائن الحي ، قيد التشغيل أو الإيقاف في وقت معين ، عبر نقاط زمنية متعددة ، وظروف تجريبية متعددة في كل منها نقطة زمنية. بعبارة أخرى ، تحتوي بيانات "omics" على كميات هائلة من المعلومات التي لا يستطيع العقل البشري استيعابها دون مساعدة الأساليب الحسابية في المعلوماتية الحيوية.

المعلوماتية الحيوية مهمة للبحث الجيني لأن البيانات الجينية لها سياق. السياق علم الأحياء. أشكال الحياة لها قواعد سلوك معينة. الأمر نفسه ينطبق على الأنسجة والخلايا والجينات والبروتينات. يتفاعلون بطرق معينة وينظمون بعضهم البعض بطرق معينة. لن تكون البيانات المعقدة واسعة النطاق التي يتم إنشاؤها في علم الجينوم منطقية بدون المعرفة السياقية لكيفية عمل أشكال الحياة. يمكن تحليل البيانات الناتجة عن علم الجينوم بنفس الأساليب المستخدمة من قبل المهندسين والفيزيائيين الذين يدرسون الأسواق المالية والألياف الضوئية ، ولكن تحليل البيانات بطريقة منطقية يتطلب معرفة مادة الاحياء. وهكذا ، أصبحت المعلوماتية الحيوية مجالًا هجينًا لا يقدر بثمن من المعرفة.

الطحن بالأرقام هو طريقة للقول بأن المرء يقوم بالحسابات. المعلوماتية الحيوية قادرة على تحليل عشرات الآلاف من الأرقام في بضع دقائق ، اعتمادًا على مدى سرعة الكمبيوتر في معالجة المعلومات. تستخدم أبحاث Omics أجهزة الكمبيوتر لتشغيل الخوارزميات - الحسابات الرياضية - على نطاق واسع من أجل العثور على أنماط في مجموعات البيانات الكبيرة. تتضمن الخوارزميات الشائعة وظائف مثل المجموعات الهرمية (انظر المرجع 3) وتحليل المكون الرئيسي. كلاهما تقنيات للعثور على العلاقات بين العينات التي تحتوي على العديد من العوامل. هذا مشابه لتحديد ما إذا كانت بعض الأعراق أكثر شيوعًا بين قسمين في دليل الهاتف: الأسماء الأخيرة التي تبدأ بحرف A مقابل أسماء العائلة التي تبدأ بالحرف B.

جعلت المعلوماتية الحيوية من الممكن دراسة كيف يتصرف نظام يحتوي على آلاف الأجزاء المتحركة على مستوى جميع الأجزاء المتحركة في وقت واحد. إنه أشبه بمشاهدة سرب من الطيور يطير في انسجام تام أو مدرسة من الأسماك تسبح في انسجام تام. في السابق ، درس علماء الوراثة جينًا واحدًا فقط في كل مرة. على الرغم من أن هذا النهج لا يزال يتمتع بقدر لا يصدق من الجدارة وسيستمر في القيام بذلك ، إلا أن المعلوماتية الحيوية قد سمحت باكتشافات جديدة. بيولوجيا الأنظمة هي نهج لدراسة النظام البيولوجي عن طريق تحديد أجزاء متحركة متعددة ، مثل دراسة السرعة الجماعية لجيوب مختلفة من الطيور التي تطير كواحدة كبيرة ، منحرفة قطيع.