www.wikidata.uk-ua.nina.az

Біоінформатика Біоінформа тика галузь обчислювальної біології що застосовує машинні алгоритми і статистичні методи для а

Біоінформатика

Біоінформа́тика — галузь обчислювальної біології, що застосовує машинні алгоритми і статистичні методи для аналізу великих наборів біологічних даних, які, як правило, складаються з великого числа нуклеотидних (ДНК і РНК) та пептидних (білки) послідовностей і даних структури білків. Головні напрямки досліджень біоінформатики включають вирівнювання послідовностей, пошук генів[en], збірку геномів, вирівнювання структур[en] білків, передбачення структури білків, передбачення експресії генів та білок-білкової взаємодії та реконструювання процесу еволюції. Великим напрямком досліджень біоінформатики є отримання високоякісних послідовностей геномів з фрагментів послідовностей, отриманих за допомогою традиційних методів секвенування ДНК та конструювання сигнальних мереж за даними ДНК-мікрочипів. В останньому випадку біоінформатика нерідко перетинається з системною біологією.

Мапа X-хромосоми людини (дані з сайту NCBI). Розшифрування геному людини — одне з найбільших досягнень біоінформатики.

Хоча терміни біоінформатика і обчислювальна біологія часто взаємозамінюються, останній указує на ширшу галузь, що також включає розробку алгоритмів і конкретні обчислювальні методи та моделювання біологічних (математична біологія) і біохімічних (обчислювальна хімія, молекулярне моделювання) процесів. Часто також біоінформатику розглядають як галузь біомедичної інформатики.

Основні галузі досліджень

Аналіз генетичних послідовностей

Відтоді, як в 1977 році був секвенований геном фагу Phi-X174, послідовності ДНК все більшого числа організмів були розшифровані і збережені в базах даних. Ці дані використовуються для визначення послідовностей білків і регуляторних ділянок. Порівняння генів в рамках одного або різних видів може продемонструвати схожість функцій білків або відношення між видами (таким чином, можуть бути складені філогенетичні дерева).

Із зростанням кількості даних вже давно стало неможливим вручну аналізувати послідовності. В наші дні для пошуку по геномах тисяч організмів, що складаються з мільярдів пар основ, використовуються комп'ютерні програми. Програми можуть однозначно зіставити («вирівняти») схожі послідовності ДНК в геномах різних видів, часто такі послідовності несуть схожі функції, а відмінності виникають в результаті дрібних мутацій, таких як заміни окремих нуклеотидів, вставки нуклеотидів і їхнє «випадання» (делецій).

Один з варіантів такого вирівнювання застосовується при самому процесі секвенування. Так звана техніка «дробового секвенування» (яка, наприклад, використовувалася Інститутом генетичних досліджень[en] або TIGR для секвенування першого бактеріального геному Haemophilus influenzae) замість повної послідовності нуклеотидів дає послідовності коротких фрагментів ДНК (кожен завдовжки близько 600–800 нуклеотидів). Кінці фрагментів накладаються один на одного і, суміщені належним чином, дають повний геном. Такий метод швидко дає результати секвенування, але збірка фрагментів може бути досить складним завданням для великих геномів. У проєкті з розшифрування геному людини збірка зайняла декілька місяців часу суперкомп'ютерів. Зараз цей метод застосовується для практично всіх геномів, і алгоритми збірки геномів є однією з щонайгостріших проблем біоінформатики на сьогоднішній момент.

Іншим прикладом застосування комп'ютерного аналізу послідовностей є автоматичний пошук генів[en] і регуляторних послідовностей в геномі. Не все нуклеотиди в геномі використовуються для завдання послідовностей білків. Наприклад, в геномах еукаріотів існують великі сегменти некодуючої ДНК, які явно не кодують білки, а їхня функціональна роль в багатьох випадках невідома. Розробка алгоритмів виявлення ділянок геному, що кодують білки, є важливим завданням сучасної біоінформатики.

Біоінформатика допомагає зв'язати геномні та протеомні проєкти, наприклад, допомагаючи у використанні послідовності ДНК для ідентифікації білків.

Див. також: Використання мови R для імпорту послідовностей молекулярних даних

Анотація геномів

У контексті геноміки анотація — процес маркування генів і інших об'єктів в послідовності ДНК. Перша програмна система анотації геномів була створена в 1995 році Оуеном Вайтом (Owen White), що працював в команді, яка секвенувала і проаналізувала перший декодований геном вільноживучого організму, бактерії Haemophilus influenzae. Доктор Вайт побудував систему знаходження генів, тРНК і інших об'єктів в геномі, і зробив перші позначення функцій цих генів. Більшість сучасних систем працюють схожим чином, але ці програми постійно розвиваються і поліпшуються.

Обчислювальна еволюційна біологія

Еволюційна біологія досліджує походження і появу видів, також як їхній розвиток з часом. Інформатика допомагає еволюційним біологам в декількох аспектах:

  • вивчення еволюції великого числа організмів, вимірюючи зміни в їхній ДНК, а не тільки в будові або фізіології
  • порівняння цілих геномів (див. BLAST[en]), що дозволяє вивчати більш комплексні еволюційні події, такі як дуплікація генів, горизонтальний перенос генів і передбачати фактори спеціалізації організмів
  • будування комп'ютерних моделей популяцій, щоб передбачити поведінку системи з часом
  • відстеження появи публікацій, що містять інформацію про велику кількість видів

Область інформатики, що використовує генетичні алгоритми, часто плутають з комп'ютерною еволюційною біологією. Робота в цій області використовує спеціалізоване програмне забезпечення для поліпшення алгоритмів і обчислень і ґрунтується на еволюційних принципах, таких, як реплікація, диверсифікация[en] через рекомбінацію або мутації, і виживання за умовами природного відбору.

Оцінка біологічного різноманіття

Біорізноманіття екосистеми може бути визначено як повна генетична сукупність певного середовища, що складається зі всіх видів, що мешкають в ньому, чи це біофільм в покинутій шахті, крапля морської води, жменя землі або вся біосфера планети Земля. Для збору видових назв, описів, ареалу розповсюдження і генетичній інформації використовуються бази даних. Спеціалізоване програмне забезпечення застосовується для пошуку, візуалізації та аналізу інформації, і, що важливіше, її доступності іншим людям. Комп'ютерні симуляції моделюють такі речі, як популяційна динаміка, або обчислюють загальне генетичне здоров'я культури в агрономії. Один з найважливіших потенціалів цієї області полягає в аналізі послідовностей ДНК організмів або повних геномів цілих вимираючих видів, дозволяючи запам'ятати результати генетичного експерименту природи в комп'ютері й можливо використовувати знову в майбутньому, навіть якщо ці види повністю вимруть.

Аналіз експресії генів

Експресія багатьох генів може досліджуватися за допомогою вимірювання рівнів багатьох мРНК з використанням методів ДНК-мікрочипів, експресії міток послідовностей[en] (EST), серійного аналізу експресії генів[en] (SAGE) або інших варіантів мультиплексної гібридизації in-situ[en]. Всі ці методи надзвичайно сприятливі до шуму і схильні до упередженості в отриманих значеннях, тому важлива область досліджень в біоінформатиці займається розробкою статистичних інструментів для розділення сигналу і шуму в генетичних дослідженнях. Ці дослідження часто використовуються для виявлення генів, залучених у хвороби: наприклад, дані мікрочипів ракових епітеліальних клітин порівнюють з нормальними для визначення підвищуючої та понижчуючої регуляції генів.

Бази даних

Бази даних із біологічною інформацією необхідні для більшості біоінформатичних досліджень. Існує велика кількість таких баз, що містять усе від нуклеотидних послідовностей до опису видів і фенотипів. Багато із них перебувають у вільному доступі, інші закриті. Прикладом вільних баз даних з інформацією про нуклеотидні послідовності є GenBank, DDBJ та ENA[en] (European Nucleotide Archive), сформовані та підтримувані у рамках Міжнародної співпраці баз даних нуклеотидних послідовностей (International Nucleotide Sequence Database Collaboration). Станом на серпень 2014 року GenBank містив 939 775 079 106 пар основ. Інші бази даних більш специфічні, наприклад, присвячені окремому типу генів чи білків (таких як кінази), окремій хромосомі чи органелі або організму. В деяких базах зібрані послідовності об'єднані спільною ознакою, наприклад Pfam (Protein Family) містить кілька тисяч родин гомологічних білків.

Бази даних літератури містять бібліографічні дані статей присвячених біологічним дослідженням і посилання на повні тексти статей, одним із найважливіших таких сховищ є MEDLINE.

Див. також

Примітки

  1. ГИС-технологии и информационные методы в исследованиях Байкала [ 27 вересня 2007 у Wayback Machine.] (рос.)
  2. Pevsner, 2009, с. 13-14.
  3. Benson DA, Clark K, Karsch-Mizrachi I, Lipman DJ, Ostell J, Sayers EW (2015). GenBank. Nucleic Acids Res. 43(Database issue):D30-5. PMID 25414350. doi:10.1093/nar/gku1216. } (англ.)
  4. ↑ Pevsner, 2009, с. 14.

Література

  • Jonathan Pevsner (2009). Bioinformatics and Functional Genomics (вид. 2nd). Wiley. ISBN 978-0-470-08585-1. Процитовано 6 листопада 2015. 
  • Дурбин Р., Эдди Ш., Крог А., Митчисон Г. Анализ биологических последовательностей = Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids. — Ижевск : РХД, 2006. — 480 с.
  • Игнасимуту С. Основы биоинформатики = Basic Bioinformatics. — Ижевск : РХД, 2007. — 320 с.
  • Леск А. Введение в биоинформатику = Introduction to Bioinformatics. — М. : Бином, 2013. — 318 с.
  • Сетубал Ж., Мейданис Ж. Введение в вычислительную молекулярную биологию = Introduction to Computational Molecular Biology. — Ижевск : РХД, 2007. — 420 с.
  • Хаубольд Б., Вие Т. Введение в вычислительную биологию: Эволюционный подход = Introduction To Computational Biology: An Evolutionary Approach. — Ижевск : РХД, 2011. — 456 с.
  • Хельтье Х.-Д., Зиппль В., Роньян Д., Фолькерс Г. Молекулярное моделирование: Теория и практика = Molecular Modeling: Basic Principles and Applications. — М. : Бином, 2012. — 319 с.


Це незавершена стаття з біології.
Ви можете допомогти проєкту, виправивши або дописавши її.
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри
Дата публікації:
Bioinforma tika galuz obchislyuvalnoyi biologiyi sho zastosovuye mashinni algoritmi i statistichni metodi dlya analizu velikih naboriv biologichnih danih yaki yak pravilo skladayutsya z velikogo chisla nukleotidnih DNK i RNK ta peptidnih bilki poslidovnostej i danih strukturi bilkiv Golovni napryamki doslidzhen bioinformatiki vklyuchayut virivnyuvannya poslidovnostej poshuk geniv en zbirku genomiv virivnyuvannya struktur en bilkiv peredbachennya strukturi bilkiv peredbachennya ekspresiyi geniv ta bilok bilkovoyi vzayemodiyi ta rekonstruyuvannya procesu evolyuciyi Velikim napryamkom doslidzhen bioinformatiki ye otrimannya visokoyakisnih poslidovnostej genomiv z fragmentiv poslidovnostej otrimanih za dopomogoyu tradicijnih metodiv sekvenuvannya DNK ta konstruyuvannya signalnih merezh za danimi DNK mikrochipiv V ostannomu vipadku bioinformatika neridko peretinayetsya z sistemnoyu biologiyeyu Mapa X hromosomi lyudini dani z sajtu NCBI Rozshifruvannya genomu lyudini odne z najbilshih dosyagnen bioinformatiki Hocha termini bioinformatika i obchislyuvalna biologiya chasto vzayemozaminyuyutsya ostannij ukazuye na shirshu galuz sho takozh vklyuchaye rozrobku algoritmiv i konkretni obchislyuvalni metodi ta modelyuvannya biologichnih matematichna biologiya i biohimichnih obchislyuvalna himiya molekulyarne modelyuvannya procesiv 1 Chasto takozh bioinformatiku rozglyadayut yak galuz biomedichnoyi informatiki Zmist 1 Osnovni galuzi doslidzhen 1 1 Analiz genetichnih poslidovnostej 1 2 Anotaciya genomiv 1 3 Obchislyuvalna evolyucijna biologiya 1 4 Ocinka biologichnogo riznomanittya 1 5 Analiz ekspresiyi geniv 2 Bazi danih 3 Div takozh 4 Primitki 5 LiteraturaOsnovni galuzi doslidzhen RedaguvatiAnaliz genetichnih poslidovnostej Redaguvati Vidtodi yak v 1977 roci buv sekvenovanij genom fagu Phi X174 poslidovnosti DNK vse bilshogo chisla organizmiv buli rozshifrovani i zberezheni v bazah danih Ci dani vikoristovuyutsya dlya viznachennya poslidovnostej bilkiv i regulyatornih dilyanok Porivnyannya geniv v ramkah odnogo abo riznih vidiv mozhe prodemonstruvati shozhist funkcij bilkiv abo vidnoshennya mizh vidami takim chinom mozhut buti skladeni filogenetichni dereva Iz zrostannyam kilkosti danih vzhe davno stalo nemozhlivim vruchnu analizuvati poslidovnosti V nashi dni dlya poshuku po genomah tisyach organizmiv sho skladayutsya z milyardiv par osnov vikoristovuyutsya komp yuterni programi Programi mozhut odnoznachno zistaviti virivnyati shozhi poslidovnosti DNK v genomah riznih vidiv chasto taki poslidovnosti nesut shozhi funkciyi a vidminnosti vinikayut v rezultati dribnih mutacij takih yak zamini okremih nukleotidiv vstavki nukleotidiv i yihnye vipadannya delecij Odin z variantiv takogo virivnyuvannya zastosovuyetsya pri samomu procesi sekvenuvannya Tak zvana tehnika drobovogo sekvenuvannya yaka napriklad vikoristovuvalasya Institutom genetichnih doslidzhen en abo TIGR dlya sekvenuvannya pershogo bakterialnogo genomu Haemophilus influenzae zamist povnoyi poslidovnosti nukleotidiv daye poslidovnosti korotkih fragmentiv DNK kozhen zavdovzhki blizko 600 800 nukleotidiv Kinci fragmentiv nakladayutsya odin na odnogo i sumisheni nalezhnim chinom dayut povnij genom Takij metod shvidko daye rezultati sekvenuvannya ale zbirka fragmentiv mozhe buti dosit skladnim zavdannyam dlya velikih genomiv U proyekti z rozshifruvannya genomu lyudini zbirka zajnyala dekilka misyaciv chasu superkomp yuteriv Zaraz cej metod zastosovuyetsya dlya praktichno vsih genomiv i algoritmi zbirki genomiv ye odniyeyu z shonajgostrishih problem bioinformatiki na sogodnishnij moment Inshim prikladom zastosuvannya komp yuternogo analizu poslidovnostej ye avtomatichnij poshuk geniv en i regulyatornih poslidovnostej v genomi Ne vse nukleotidi v genomi vikoristovuyutsya dlya zavdannya poslidovnostej bilkiv Napriklad v genomah eukariotiv isnuyut veliki segmenti nekoduyuchoyi DNK yaki yavno ne koduyut bilki a yihnya funkcionalna rol v bagatoh vipadkah nevidoma Rozrobka algoritmiv viyavlennya dilyanok genomu sho koduyut bilki ye vazhlivim zavdannyam suchasnoyi bioinformatiki Bioinformatika dopomagaye zv yazati genomni ta proteomni proyekti napriklad dopomagayuchi u vikoristanni poslidovnosti DNK dlya identifikaciyi bilkiv Div takozh Vikoristannya movi R dlya importu poslidovnostej molekulyarnih danih Anotaciya genomiv Redaguvati U konteksti genomiki anotaciya proces markuvannya geniv i inshih ob yektiv v poslidovnosti DNK Persha programna sistema anotaciyi genomiv bula stvorena v 1995 roci Ouenom Vajtom Owen White sho pracyuvav v komandi yaka sekvenuvala i proanalizuvala pershij dekodovanij genom vilnozhivuchogo organizmu bakteriyi Haemophilus influenzae Doktor Vajt pobuduvav sistemu znahodzhennya geniv tRNK i inshih ob yektiv v genomi i zrobiv pershi poznachennya funkcij cih geniv Bilshist suchasnih sistem pracyuyut shozhim chinom ale ci programi postijno rozvivayutsya i polipshuyutsya Obchislyuvalna evolyucijna biologiya Redaguvati Evolyucijna biologiya doslidzhuye pohodzhennya i poyavu vidiv takozh yak yihnij rozvitok z chasom Informatika dopomagaye evolyucijnim biologam v dekilkoh aspektah vivchennya evolyuciyi velikogo chisla organizmiv vimiryuyuchi zmini v yihnij DNK a ne tilki v budovi abo fiziologiyi porivnyannya cilih genomiv div BLAST en sho dozvolyaye vivchati bilsh kompleksni evolyucijni podiyi taki yak duplikaciya geniv gorizontalnij perenos geniv i peredbachati faktori specializaciyi organizmiv buduvannya komp yuternih modelej populyacij shob peredbachiti povedinku sistemi z chasom vidstezhennya poyavi publikacij sho mistyat informaciyu pro veliku kilkist vidivOblast informatiki sho vikoristovuye genetichni algoritmi chasto plutayut z komp yuternoyu evolyucijnoyu biologiyeyu Robota v cij oblasti vikoristovuye specializovane programne zabezpechennya dlya polipshennya algoritmiv i obchislen i gruntuyetsya na evolyucijnih principah takih yak replikaciya diversifikaciya en cherez rekombinaciyu abo mutaciyi i vizhivannya za umovami prirodnogo vidboru Ocinka biologichnogo riznomanittya Redaguvati Bioriznomanittya ekosistemi mozhe buti viznacheno yak povna genetichna sukupnist pevnogo seredovisha sho skladayetsya zi vsih vidiv sho meshkayut v nomu chi ce biofilm v pokinutij shahti kraplya morskoyi vodi zhmenya zemli abo vsya biosfera planeti Zemlya Dlya zboru vidovih nazv opisiv arealu rozpovsyudzhennya i genetichnij informaciyi vikoristovuyutsya bazi danih Specializovane programne zabezpechennya zastosovuyetsya dlya poshuku vizualizaciyi ta analizu informaciyi i sho vazhlivishe yiyi dostupnosti inshim lyudyam Komp yuterni simulyaciyi modelyuyut taki rechi yak populyacijna dinamika abo obchislyuyut zagalne genetichne zdorov ya kulturi v agronomiyi Odin z najvazhlivishih potencialiv ciyeyi oblasti polyagaye v analizi poslidovnostej DNK organizmiv abo povnih genomiv cilih vimirayuchih vidiv dozvolyayuchi zapam yatati rezultati genetichnogo eksperimentu prirodi v komp yuteri j mozhlivo vikoristovuvati znovu v majbutnomu navit yaksho ci vidi povnistyu vimrut Analiz ekspresiyi geniv Redaguvati Ekspresiya bagatoh geniv mozhe doslidzhuvatisya za dopomogoyu vimiryuvannya rivniv bagatoh mRNK z vikoristannyam metodiv DNK mikrochipiv ekspresiyi mitok poslidovnostej en EST serijnogo analizu ekspresiyi geniv en SAGE abo inshih variantiv multipleksnoyi gibridizaciyi in situ en Vsi ci metodi nadzvichajno spriyatlivi do shumu i shilni do uperedzhenosti v otrimanih znachennyah tomu vazhliva oblast doslidzhen v bioinformatici zajmayetsya rozrobkoyu statistichnih instrumentiv dlya rozdilennya signalu i shumu v genetichnih doslidzhennyah Ci doslidzhennya chasto vikoristovuyutsya dlya viyavlennya geniv zaluchenih u hvorobi napriklad dani mikrochipiv rakovih epitelialnih klitin porivnyuyut z normalnimi dlya viznachennya pidvishuyuchoyi ta ponizhchuyuchoyi regulyaciyi geniv Bazi danih RedaguvatiBazi danih iz biologichnoyu informaciyeyu neobhidni dlya bilshosti bioinformatichnih doslidzhen Isnuye velika kilkist takih baz sho mistyat use vid nukleotidnih poslidovnostej do opisu vidiv i fenotipiv Bagato iz nih perebuvayut u vilnomu dostupi inshi zakriti Prikladom vilnih baz danih z informaciyeyu pro nukleotidni poslidovnosti ye GenBank DDBJ ta ENA en European Nucleotide Archive sformovani ta pidtrimuvani u ramkah Mizhnarodnoyi spivpraci baz danih nukleotidnih poslidovnostej International Nucleotide Sequence Database Collaboration 2 Stanom na serpen 2014 roku GenBank mistiv 939 775 079 106 par osnov 3 Inshi bazi danih bilsh specifichni napriklad prisvyacheni okremomu tipu geniv chi bilkiv takih yak kinazi okremij hromosomi chi organeli abo organizmu V deyakih bazah zibrani poslidovnosti ob yednani spilnoyu oznakoyu napriklad Pfam Protein Family mistit kilka tisyach rodin gomologichnih bilkiv 4 Bazi danih literaturi mistyat bibliografichni dani statej prisvyachenih biologichnim doslidzhennyam i posilannya na povni teksti statej odnim iz najvazhlivishih takih shovish ye MEDLINE 4 Div takozh RedaguvatiMolekulyarna dinamika Martin Karplus Klaus Shulten OpenFermion Cirq en Primitki Redaguvati GIS tehnologii i informacionnye metody v issledovaniyah Bajkala Arhivovano 27 veresnya 2007 u Wayback Machine ros Pevsner 2009 s 13 14 Benson DA Clark K Karsch Mizrachi I Lipman DJ Ostell J Sayers EW 2015 GenBank Nucleic Acids Res 43 Database issue D30 5 PMID 25414350 doi 10 1093 nar gku1216 angl a b Pevsner 2009 s 14 Literatura RedaguvatiJonathan Pevsner 2009 Bioinformatics and Functional Genomics vid 2nd Wiley ISBN 978 0 470 08585 1 Procitovano 6 listopada 2015 Durbin R Eddi Sh Krog A Mitchison G Analiz biologicheskih posledovatelnostej Biological Sequence Analysis Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids Izhevsk RHD 2006 480 s Ignasimutu S Osnovy bioinformatiki Basic Bioinformatics Izhevsk RHD 2007 320 s Lesk A Vvedenie v bioinformatiku Introduction to Bioinformatics M Binom 2013 318 s Setubal Zh Mejdanis Zh Vvedenie v vychislitelnuyu molekulyarnuyu biologiyu Introduction to Computational Molecular Biology Izhevsk RHD 2007 420 s Haubold B Vie T Vvedenie v vychislitelnuyu biologiyu Evolyucionnyj podhod Introduction To Computational Biology An Evolutionary Approach Izhevsk RHD 2011 456 s Helte H D Zippl V Ronyan D Folkers G Molekulyarnoe modelirovanie Teoriya i praktika Molecular Modeling Basic Principles and Applications M Binom 2012 319 s Ce nezavershena stattya z biologiyi Vi mozhete dopomogti proyektu vipravivshi abo dopisavshi yiyi Otrimano z https uk wikipedia org w index php title Bioinformatika amp oldid 40172689