Геномика је грана генетике која проучава велике промене у геномима организама. Геномика и њено потпоље транскриптомике, које проучава геномске промене у РНК која се транскрибује из ДНК, проучавају да су многи гени једном. Геномика такође може укључивати читање и поравнавање врло дугих секвенци ДНК или РНК. Анализа и тумачење тако великих, сложених података захтева помоћ рачунара. Људски ум, какав је врхунски, није у стању да се носи са толико информација. Биоинформатика је хибридно поље које обједињује знање биологије и знање информационих наука, што је подподручје рачунарске науке.
Геноми садрже много информација
Геноми организама су веома велики. Процењује се да људски геном има три милијарде базних парова који садрже око 25.000 гена. За поређење, процењује се да воћна мува има 165 милијарди базних парова који садрже 13.000 гена. Поред тога, подпоље геномике звано транскриптомика проучава који гени, међу десетинама хиљада у организма, укључују се или искључују у одређено време, у више временских тачака и у више експерименталних услова у свакој Временска тачка. Другим речима, подаци „омике“ садрже огромне количине информација које људски ум не може да схвати без помоћи рачунарских метода у биоинформатици.
Биолошки подаци
Биоинформатика је важна за генетска истраживања јер генетски подаци имају контекст. Контекст је биологија. Животни облици имају одређена правила понашања. Исто се односи на ткива и ћелије, гене и протеине. Они међусобно комуницирају на одређени начин и регулишу једни друге. Комплексни подаци великог обима који се генеришу у геномици не би имали смисла без контекстуалног знања о томе како функционишу животни облици. Подаци генерирани геномиком могу се анализирати истим методама које користе инжењери и физичари који проучавају финансијска тржишта и оптичка влакна, али за анализу података на начин који има смисла потребно је знање биологија. Тако је биоинформатика постала непроцењиво хибридно поље знања.
Крцкају хиљаде бројева
Укрштавање бројева је начин да се каже да неко ради прорачуне. Биоинформатика је у стању да разбије десетине хиљада бројева за неколико минута, у зависности од тога колико брзо рачунар може да обради информације. Истраживање Омицс користи рачунаре за велико покретање алгоритама - математичких прорачуна како би се пронашли обрасци у великим скуповима података. Уобичајени алгоритми укључују функције као што су хијерархијско кластерирање (види референцу 3) и анализа главних компонената. Обе технике су проналажење односа између узорака који у себи имају много фактора. Ово је слично утврђивању да ли су одређене етничке припадности чешће између два одељка у именику: презимена која почињу са А наспрам презимена која почињу са Б.
Системска биологија
Биоинформатика је омогућила проучавање како се систем који има хиљаде покретних делова понаша на нивоу свих делова који се одједном крећу. То је као кад посматрате јато птица како сложно лете или јато риба сложно плива. Раније су генетичари истовремено проучавали само један ген. Иако тај приступ још увек има невероватно велику заслугу и наставиће то да чини, биоинформатика је омогућила нова открића. Системска биологија је приступ проучавању биолошког система квантификовањем више покретних делова, попут проучавања колективне брзине различитих џепова птица које лете као један велики, скрећући стадо.