Por que a bioinformática é importante na pesquisa genética?

A genômica é um ramo da genética que estuda mudanças em grande escala nos genomas dos organismos. A genômica e seu subcampo da transcriptômica, que estuda mudanças em todo o genoma no RNA que é transcrito do DNA, estuda muitos genes são uma vez. A genômica também pode envolver a leitura e o alinhamento de sequências muito longas de DNA ou RNA. Analisar e interpretar esses dados complexos em grande escala requer a ajuda de computadores. A mente humana, por mais excelente que seja, é incapaz de lidar com tanta informação. A Bioinformática é um campo híbrido que reúne o conhecimento da biologia e o conhecimento da ciência da informação, que é um subcampo da ciência da computação.

Os genomas dos organismos são muito grandes. Estima-se que o genoma humano tenha três bilhões de pares de bases que contêm cerca de 25.000 genes. Para efeito de comparação, estima-se que a mosca da fruta tenha 165 bilhões de pares de bases que contêm 13.000 genes. Além disso, um subcampo da genômica chamado estudos transcriptômicos que genes, entre as dezenas de milhares em um organismo, são ligados ou desligados em um determinado momento, em vários pontos de tempo e várias condições experimentais em cada ponto no tempo. Em outras palavras, os dados “ômicos” contêm grandes quantidades de informações que a mente humana não pode compreender sem a ajuda de métodos computacionais em bioinformática.

A bioinformática é importante para a pesquisa genética porque os dados genéticos têm um contexto. O contexto é biologia. As formas de vida têm certas regras de comportamento. O mesmo se aplica a tecidos e células, genes e proteínas. Eles interagem de certas maneiras e regulam uns aos outros de certas maneiras. Os dados complexos em grande escala que são gerados na genômica não fariam sentido sem o conhecimento contextual de como as formas de vida funcionam. Os dados gerados pela genômica podem ser analisados ​​pelos mesmos métodos usados ​​por engenheiros e físicos que estudam mercados financeiros e de fibra óptica, mas analisar os dados de uma forma que faça sentido requer conhecimento de biologia. Assim, a bioinformática tornou-se um campo híbrido de conhecimento inestimável.

A análise de números é uma forma de dizer que se está fazendo cálculos. A bioinformática é capaz de processar dezenas de milhares de números em poucos minutos, dependendo da rapidez com que o computador pode processar informações. A pesquisa Omics usa computadores para executar algoritmos - cálculos matemáticos - em grande escala para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados. Os algoritmos comuns incluem funções como agrupamento hierárquico (consulte a Referência 3) e análise de componente principal. Ambas são técnicas para encontrar relações entre amostras que contêm muitos fatores. Isso é semelhante a determinar se certas etnias são mais comuns entre duas seções em uma lista telefônica: sobrenomes que começam com A e sobrenomes que começam com B.

A bioinformática tornou possível estudar como um sistema que tem milhares de partes móveis se comporta no nível de todas as partes que se movem ao mesmo tempo. É como observar um bando de pássaros voando em uníssono ou um cardume de peixes nadando em uníssono. Anteriormente, os geneticistas estudavam apenas um gene de cada vez. Embora essa abordagem ainda tenha um mérito incrível e continuará a ter, a bioinformática permitiu que novas descobertas fossem feitas. A biologia de sistemas é uma abordagem para estudar um sistema biológico quantificando várias partes móveis, como estudar a velocidade coletiva de diferentes grupos de pássaros que estão voando como um grande rebanho.