Pourquoi la bioinformatique est-elle importante dans la recherche génétique ?

La génomique est une branche de la génétique qui étudie les changements à grande échelle dans les génomes des organismes. La génomique et son sous-domaine de la transcriptomique, qui étudie les changements à l'échelle du génome dans l'ARN transcrit à partir de l'ADN, étudient de nombreux gènes une fois. La génomique peut également impliquer la lecture et l'alignement de très longues séquences d'ADN ou d'ARN. L'analyse et l'interprétation de ces données complexes à grande échelle nécessitent l'aide d'ordinateurs. L'esprit humain, aussi superbe soit-il, est incapable de gérer autant d'informations. La bioinformatique est un domaine hybride qui rassemble les connaissances de la biologie et les connaissances des sciences de l'information, qui est un sous-domaine de l'informatique.

Les génomes contiennent beaucoup d'informations

Les génomes des organismes sont très grands. Le génome humain est estimé à trois milliards de paires de bases contenant environ 25 000 gènes. À titre de comparaison, on estime que la mouche des fruits possède 165 milliards de paires de bases contenant 13 000 gènes. De plus, un sous-domaine de la génomique appelé transcriptomique étudie les gènes, parmi les dizaines de milliers d'un organisme, sont allumés ou éteints à un moment donné, à plusieurs moments et dans plusieurs conditions expérimentales à chaque point de temps. En d'autres termes, les données « omiques » contiennent de vastes quantités d'informations que l'esprit humain ne peut pas saisir sans l'aide de méthodes de calcul en bioinformatique.

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Données biologiques

La bioinformatique est importante pour la recherche génétique parce que les données génétiques ont un contexte. Le contexte est la biologie. Les formes de vie ont certaines règles de comportement. Il en va de même pour les tissus et les cellules, les gènes et les protéines. Ils interagissent de certaines manières et se régulent mutuellement de certaines manières. Les données complexes et à grande échelle générées en génomique n'auraient aucun sens sans la connaissance contextuelle du fonctionnement des formes de vie. Les données générées par la génomique pourraient être analysées par les mêmes méthodes utilisées par les ingénieurs et les physiciens qui étudient les marchés financiers et la fibre optique, mais analyser les données d'une manière qui a du sens nécessite une connaissance des la biologie. Ainsi, la bio-informatique est devenue un champ de connaissance hybride inestimable.

Croquer des milliers de chiffres

Le calcul numérique est une façon de dire que l'on fait des calculs. La bioinformatique est capable de traiter des dizaines de milliers de nombres en quelques minutes, selon la vitesse à laquelle l'ordinateur peut traiter l'information. La recherche Omics utilise des ordinateurs pour exécuter des algorithmes - des calculs mathématiques - à grande échelle afin de trouver des modèles dans de grands ensembles de données. Les algorithmes courants incluent des fonctions telles que le regroupement hiérarchique (voir référence 3) et l'analyse en composantes principales. Les deux sont des techniques pour trouver des relations entre des échantillons qui contiennent de nombreux facteurs. Cela revient à déterminer si certaines ethnies sont plus courantes entre deux sections d'un annuaire téléphonique: les noms de famille commençant par un A par rapport aux noms de famille commençant par un B.

Biologie des systèmes

La bioinformatique a permis d'étudier le comportement d'un système comportant des milliers de pièces en mouvement au niveau de toutes les pièces en mouvement à la fois. C'est comme regarder une volée d'oiseaux voler à l'unisson ou un banc de poissons nager à l'unisson. Auparavant, les généticiens n'étudiaient qu'un gène à la fois. Bien que cette approche ait toujours un mérite incroyable et continuera de le faire, la bioinformatique a permis de faire de nouvelles découvertes. La biologie des systèmes est une approche pour étudier un système biologique en quantifiant plusieurs pièces mobiles, comme étudier la vitesse collective de différentes poches d'oiseaux qui volent comme un seul grand, déviant troupeau.

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