Quelle est bio-informatique ?

La bio-informatique est l'application de la technique s d'informatique pour obtenir, enregistrer, et interpréter de grandes quantités de caractéristiques biologiques. Le terme « bio-informatique » a été au commencement inventé par Ben Hesper et Paulien Hogewen en 1970 et a défini comme « étude des procédés d'informatique dans les systèmes biotiques ». La bio-informatique trouve l'application dans différents domaines de biologie, quelques uns dont sont enrôlés ci-après.

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Crédit d'image : Kentoh/Shutterstock

Ordonnancement génomique

L'étude de la génomique concerne l'analyse des génomes, l'identification de leur structure, le fonctionnement, et l'évolution. En 1990, le projet génome humain a été lancé dans le but d'ordonnancer entièrement le génome humain par l'intermédiaire de l'ordonnancement de Sanger. Cette méthode a produit beaucoup de fragments d'ADN qui ont dû être combinés utilisant des procédés de biotechnologie pour produire une séquence complète finale.

Après que ce projet ait été avec succès complété en 2003, la séquence de génome complet a été largement annotée pour comprendre les gènes, des rôles biologiques des protéines produites et leur participation dans les maladies. La bio-informatique était principale à la réussite du projet génome humain car les immenses quantités de caractéristiques produites se sont analysées rapidement et en peu de temps cela aurait autrement pris un moment très bon manuellement.

La caractéristique était également en ligne publié, qui a permis à des scientifiques tout autour du monde de l'atteindre.

Avec le développement ultérieur en ordonnançant des technologies, un génome entier peut être maintenant ordonnancé en quelques heures, dans une méthode nommée « l'ordonnancement de la deuxième génération ». Cette méthode est extrêmement un haut-débit, rentable, et ADN systématique ordonnançant la technologie qui permet des millions ou même des milliards de brins d'ADN à ordonnancer en parallèle par rapport à la méthode de Sanger de séquençage du génome qui emploie des méthodes d'éclat-clonage.

Cancérologie

Une autre arène principale qui tire bénéfice de la bio-informatique est cancérologie. La bio-informatique de cancer apparaît lentement comme stratégie importante et utile en médecine clinique de systèmes pour améliorer des résultats patients. Par exemple, Cun et Frolich ont rapporté que l'évaluation des signatures de gène peut aider à stratifier des patients de cancer du sein. Huastein et Schumacher ont décrit un algorithme qui peut simuler la croissance tumorale et trouver des métastases en cellules.

La bio-informatique de cancer joue également un rôle pivot dans l'identification et la validation du réseau aux biomarqueurs dynamiques de réseau. Les biomarqueurs de réseau sont des biomarqueurs neufs qui comportent des interactions protéine-protéine. N'importe quel changement aux biomarqueurs de réseau peut être surveillé à différents points de temps de progression de la maladie connus sous le nom de biomarqueurs dynamiques de réseau.

Ces biomarqueurs dynamiques de réseau sont encore liés à l'information clinique d'un patient telle que l'histoire de la maladie et l'histoire de traitement du profilage patient et biochimique, de la représentation, et d'autres mesures. Ces biomarqueurs peuvent aider en surveillant la progression de la maladie dans un patient.

Selon la progression de la maladie, le traitement existant peut être changé ou prolongé pour améliorer la qualité de vie du patient.

Médicament personnalisé

En recensant différentes mutations impliquées dans une maladie, des médicaments personnalisés peuvent être développés. L'information génétique obtenue à partir du séquençage du génome peut aider en recensant le gène précis sur lequel la mutation a eu lieu basé sur ce qui a personnalisé des demandes de règlement peut être développée.

Ceci peut grand améliorer le pronostic d'une personne. Pour ceci, l'ational d'organiz et les aspects analytiques de la bio-informatique entrent dans le jeu. Lengauer T a étudié la demande de règlement des patients de VIH employant le traitement bio-informatique-aidé. En Allemagne, une étude pilote comprenant les malades du cancer pédiatriques à haut risque, appelés le traitement personnalisé pour des malignités Relapsed dans l'enfance (AVISEZ), a été effectuée dans le but de développer le traitement visé pour chaque patient. Parmi les 57 patients qui ont été inscrits, traitement visé reçu par 10.

L'analyse primaire de rechute a expliqué la progression tumorale et un cas de malignité secondaire indiquant la possibilité et l'importance du profilage moléculaire en temps réel dans de tels patients pour améliorer le pronostic individuel.

Biologie évolutionnaire

L'étude de l'évolution concerne tracer les origines de la substance, de l'identification de leurs ancêtres et de la possibilité de toutes les mutations pendant le processus évolutif. La première séquence génomique, Ф-X174 bactériophage, a été recensée en 1977. La bio-informatique aide dans la comparaison de nombreuses espèces par leur profil génétique et d'aides dans l'identification des arbres phylogénétiques appelés de tresse évolutionnaire.

Les volumes énormes d'ata de d produits sont dispensés bien permettant à des événements génétiques précédemment non détectés d'être ed de characteriz, tel que l'identification du transfert de gène horizontal.

Structure des protéines

La bio-informatique est également employée dans l'analyse des protéines. La structure et le fonctionnement des protéines peuvent être caractérisés par des technologies variées de haut-débit permettant à des scientifiques de gagner une analyse plus grande dans leurs rôles dans les procédés biologiques.

L'inducteur de l'ioinformatics de b a révolutionné l'analyse des caractéristiques dans beaucoup d'endroits de biologie. Il nous permet de rechercher des réponses pour les questions biologiques les plus importantes et les plus principales sans fardeau d'accumuler le grand volume de données.

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Last Updated: Feb 26, 2019

Hannah Simmons

Written by

Hannah Simmons

Hannah is a medical and life sciences writer with a Master of Science (M.Sc.) degree from Lancaster University, UK. Before becoming a writer, Hannah's research focussed on the discovery of biomarkers for Alzheimer's and Parkinson's disease. She also worked to further elucidate the biological pathways involved in these diseases. Outside of her work, Hannah enjoys swimming, taking her dog for a walk and travelling the world.

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