Kāpēc bioinformātika ir svarīga ģenētiskajos pētījumos?

Genomika ir ģenētikas nozare, kas pēta liela mēroga izmaiņas organismu genomos. Genomika un tās transkripptikas apakšlauks, kurā tiek pētītas genoma mēroga izmaiņas RNS, kas tiek pārrakstīts no DNS, pēta daudzus gēnus vienu reizi. Genomika var ietvert arī ļoti garu DNS vai RNS secību lasīšanu un izlīdzināšanu. Lai analizētu un interpretētu tik liela mēroga, sarežģītus datus, nepieciešama datoru palīdzība. Cilvēka prāts, lai cik tas būtu izcils, nespēj apstrādāt tik daudz informācijas. Bioinformātika ir hibrīds lauks, kas apvieno zināšanas par bioloģiju un informāciju par zinātni, kas ir datorzinātnes apakšnozare.

Organismu genomi ir ļoti lieli. Tiek lēsts, ka cilvēka genomā ir trīs miljardi bāzes pāru, kas satur apmēram 25 000 gēnu. Salīdzinājumam, tiek lēsts, ka augļu mušai ir 165 miljardi bāzes pāru, kas satur 13 000 gēnu. Turklāt genomikas apakšnozare tiek saukta par transkriptomātikas pētījumiem, kas gēnu starp desmitiem tūkstošu cilvēku organismā, tiek ieslēgti vai izslēgti noteiktā laikā vairākos laika punktos un vairākos eksperimentālos apstākļos katrā laika punkts. Citiem vārdiem sakot, “omikas” dati satur milzīgu daudzumu informācijas, ko cilvēka prāts nevar uztvert bez bioinformātikas skaitļošanas metožu palīdzības.

Bioinformātika ir svarīga ģenētiskajiem pētījumiem, jo ​​ģenētiskajiem datiem ir konteksts. Konteksts ir bioloģija. Dzīvības formām ir noteikti uzvedības likumi. Tas pats attiecas uz audiem un šūnām, gēniem un olbaltumvielām. Viņi mijiedarbojas noteiktos veidos un viens otru regulē noteiktos veidos. Plaša mēroga, sarežģītiem datiem, kas tiek ģenerēti genomikā, nebūtu jēgas bez konteksta zināšanām par to, kā darbojas dzīves formas. Genomikas radītos datus varētu analizēt ar tām pašām metodēm, kuras izmanto inženieri un fiziķi, kuri studē finanšu tirgi un optiskā šķiedra, bet, lai datus analizētu jēgpilnā veidā, nepieciešamas zināšanas par bioloģija. Tādējādi bioinformātika kļuva par nenovērtējamu hibrīdu zināšanu lauku.

Skaitļu griešana ir veids, kā pateikt, ka cilvēks veic aprēķinus. Bioinformātika dažu minūšu laikā spēj saspiest desmitiem tūkstošu skaitļu atkarībā no tā, cik ātri dators var apstrādāt informāciju. Omics pētījums izmanto datorus, lai lielā mērā palaistu algoritmus - matemātiskos aprēķinus, lai atrastu modeļus lielās datu kopās. Parasti algoritmi ietver tādas funkcijas kā hierarhiska kopu veidošana (sk. 3. atsauci) un galveno komponentu analīze. Abi ir paņēmieni, kā atrast attiecības starp izlasēm, kurās ir daudz faktoru. Tas ir līdzīgi tam, kā noteikt, vai noteiktas etniskās piederības biežāk sastopamas starp divām tālruņu kataloga sadaļām: uzvārdi, kas sākas ar A, salīdzinot ar uzvārdiem, kas sākas ar B.

Bioinformātika ir ļāvusi izpētīt, kā sistēma, kurai ir tūkstošiem kustīgu daļu, izturas visu to daļu līmenī, kas pārvietojas vienlaikus. Tas ir tāpat kā vērot putnu ganāmpulku, kas lido vienā balsī, vai zivju skolu, kas peld vienā balsī. Iepriekš ģenētiķi vienlaikus pētīja tikai vienu gēnu. Lai arī šai pieejai joprojām ir neticami daudz nopelnu un tā turpināsies, bioinformātika ļāva veikt jaunus atklājumus. Sistēmu bioloģija ir pieeja bioloģiskās sistēmas izpētei, nosakot vairākas kustīgas daļas, piemēram, pētot dažādu putnu kabatu kolektīvo ātrumu, kas peld kā viens liels, izliekts ganāmpulks.