Genomics는 유기체의 게놈의 대규모 변화를 연구하는 유전학의 한 분야입니다. DNA에서 전사 된 RNA의 게놈 전반에 걸친 변화를 연구하는 유전체학과 그 하위 분야는 많은 유전자를 한 번 연구합니다. 유전체학은 또한 매우 긴 DNA 또는 RNA 서열을 읽고 정렬하는 것을 포함 할 수 있습니다. 이러한 대규모의 복잡한 데이터를 분석하고 해석하려면 컴퓨터의 도움이 필요합니다. 인간의 마음은 그 자체만으로도 이처럼 많은 정보를 처리 할 수 없습니다. 생물 정보학은 생물학 지식과 컴퓨터 과학의 하위 분야 인 정보 과학 지식을 결합한 하이브리드 분야입니다.
게놈에는 많은 정보가 포함되어 있습니다
유기체의 게놈은 매우 큽니다. 인간 게놈에는 약 25,000 개의 유전자를 포함하는 30 억 개의 염기쌍이있는 것으로 추정됩니다. 비교를 위해 초파리에는 13,000 개의 유전자를 포함하는 1,650 억 개의 염기쌍이있는 것으로 추정됩니다. 또한, transcriptomics라고 불리는 유전체학의 하위 분야는 수만 개의 유전자를 연구합니다. 유기체는 주어진 시간에, 여러 시점에 걸쳐 켜거나 끄고, 각각의 여러 실험 조건에서 시점. 즉, "omics"데이터에는 생물 정보학의 계산 방법의 도움 없이는 인간의 마음이 파악할 수없는 방대한 양의 정보가 포함되어 있습니다.
생물학적 데이터
유전 데이터에는 맥락이 있기 때문에 생물 정보학은 유전 연구에 중요합니다. 맥락은 생물학입니다. 생명체에는 특정한 행동 규칙이 있습니다. 조직과 세포, 유전자 및 단백질에도 동일하게 적용됩니다. 그들은 특정 방식으로 상호 작용하고 특정 방식으로 서로를 규제합니다. 유전체학에서 생성되는 대규모의 복잡한 데이터는 생명체가 작동하는 방식에 대한 문맥 지식 없이는 의미가 없습니다. 유전체학에 의해 생성 된 데이터는 연구하는 엔지니어와 물리학자가 사용하는 것과 동일한 방법으로 분석 할 수 있습니다. 금융 시장과 광섬유에 대한 지식이 필요하지만 이해하기 쉬운 방식으로 데이터를 분석하려면 생물학. 따라서 생물 정보학은 귀중한 하이브리드 지식 분야가되었습니다.
수천 개의 숫자를 처리
숫자 크 런칭은 계산을하고 있음을 나타내는 방법입니다. Bioinformatics는 컴퓨터가 정보를 처리하는 속도에 따라 몇 분 안에 수만 개의 숫자를 처리 할 수 있습니다. Omics 연구는 컴퓨터를 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾기 위해 알고리즘 (수학적 계산)을 대규모로 실행합니다. 일반적인 알고리즘에는 계층 적 클러스터링 (참조 3 참조) 및 주성분 분석과 같은 기능이 포함됩니다. 둘 다 많은 요인을 가진 표본 간의 관계를 찾는 기술입니다. 이것은 특정 민족이 전화 번호부의 두 섹션 (A로 시작하는 성 대 B로 시작하는 성) 사이에 더 일반적인지 여부를 결정하는 것과 유사합니다.
시스템 생물학
생물 정보학은 수천 개의 움직이는 부품이있는 시스템이 한 번에 움직이는 모든 부품의 수준에서 어떻게 작동하는지 연구 할 수있게했습니다. 마치 새 떼가 일제히 날거나 물고기 떼가 일제히 헤엄 치는 것을 보는 것과 같습니다. 이전에 유전 학자들은 한 번에 하나의 유전자 만 연구했습니다. 이 접근 방식은 여전히 엄청난 장점을 가지고 있으며 계속 그렇게 할 것이지만 생물 정보학은 새로운 발견을 가능하게했습니다. 시스템 생물학은 여러 움직이는 부품을 정량화하여 생물학적 시스템을 연구하는 접근 방식입니다. 날아 다니는 새 주머니의 집합적인 속도를 연구하는 것과 같습니다. 대군.