Che cosa è bioinformatica?

La bioinformatica è l'applicazione della tecnica s dell'informatica per ottenere, memorizzare ed interpretare un gran quantità di dati biologici. Il termine “bioinformatica„ inizialmente è stato punzonato da Ben Hesper e da Paulien Hogewen nel 1970 ed ha definito come “lo studio sui trattamenti dell'informatica nei sistemi biotici„. La bioinformatica trova l'applicazione nei campi differenti di biologia, alcuni di cui sono arruolati sotto.

Credito di immagine: Kentoh/Shutterstock
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Ordinamento genomica

Lo studio su genomica comprende l'analisi dei genoma, l'identificazione della loro struttura, la funzione e l'evoluzione. Nel 1990, il progetto Genoma Umano è stato lanciato allo scopo di completamente ordinare il genoma umano via l'ordinamento di Sanger. Questo metodo ha creato molti frammenti di DNA che hanno dovuto combinarsi facendo uso dei trattamenti di biotecnologia per creare una sequenza completa definitiva.

Dopo che questo progetto è stato completato con successo nel 2003, la sequenza completa del genoma è stata annotata completamente per comprendere i geni, le funzioni biologiche delle proteine prodotte e la loro partecipazione nelle malattie. La bioinformatica era fondamentale al successo del progetto Genoma Umano poichè i grandi importi dei dati redatti sono stati analizzati rapidamente e in poco tempo quello avrebbe richiesto altrimenti manualmente tempo molto molto.

I dati egualmente sono stati pubblicati online, che hanno permesso agli scienziati tutt'intorno dal mondo di accedergli.

Con ulteriore sviluppo nell'ordinamento delle tecnologie, un intero genoma può ora essere ordinato nel giro di poche ore, in un metodo definito “ordinamento di prossima generazione„. Questo metodo è estremamente una alto-capacità di lavorazione, redditizia e DNA sistematico che ordina la tecnologia che permette milioni o persino miliardi di fili del DNA da ordinare parallelamente rispetto al metodo di Sanger di sequenziamento del genoma che usa i metodi della frammento-clonazione.

Ricerca sul cancro

Un'altra arena principale che trae giovamento da bioinformatica è ricerca sul cancro. La bioinformatica del Cancro sta emergendo lentamente come strategia importante ed utile nella medicina clinica dei sistemi migliorare il risultato paziente. Per esempio, Cun e Frolich hanno riferito che l'interpretazione delle impronte del gene può contribuire a stratificare i pazienti di cancro al seno. Huastein e Schumacher hanno descritto un algoritmo che può simulare la crescita del tumore ed individuare le metastasi in celle.

La bioinformatica del Cancro egualmente sta svolgendo un ruolo fondamentale nell'identificazione e nella convalida della rete ai biomarcatori dinamici della rete. I biomarcatori della rete sono nuovi biomarcatori che comprendono le interazioni della proteina-proteina. Tutta l'alterazione ai biomarcatori della rete può essere riflessa ai punti differenti di tempo della progressione di malattia conosciuti come i biomarcatori dinamici della rete.

Questi biomarcatori dinamici della rete più ulteriormente sono collegati alle informazioni cliniche di un paziente quali cronologia di malattia e cronologia di terapia del delineamento paziente e biochimico, della rappresentazione e di altre misure. Questi biomarcatori possono aiutare nel video della progressione di malattia in un paziente.

Secondo la progressione di malattia, la terapia attuale può essere cambiata o continuata per migliorare la qualità di vita del paziente.

Farmaco personale

Identificando le diverse mutazioni in questione in una malattia, le medicine personali possono essere sviluppate. Le informazioni genetiche ottenute da sequenziamento del genoma possono aiutare nell'identificazione del gene preciso su cui la mutazione ha avuto luogo basato su quale ha personalizzato i trattamenti può essere diventata.

Ciò può notevolmente migliorare la prognosi di una persona. Per questo, il ational del organiz e gli aspetti analitici di bioinformatica entrano in gioco. Lengauer T ha studiato il trattamento dei pazienti di HIV che usando la terapia bioinformatica-assistita. In Germania, uno studio pilota compreso i malati di cancro pediatrici ad alto rischio, ha chiamato la terapia individualizzata per le malignità Relapsed nell'infanzia (INFORMI), è stato effettuato allo scopo di sviluppare la terapia mirata a per ogni paziente. Fra i 57 pazienti che sono stati iscritti, terapia mirata a ricevuta 10.

L'analisi primaria di ricaduta ha dimostrato la progressione del tumore ed un caso di malignità secondaria che indicano la possibilità e l'importanza di delineamento molecolare in tempo reale in tali pazienti per migliorare la prognosi determinata.

Biologia evolutiva

Lo studio su evoluzione comprende rintracciare le origini delle specie, l'identificazione dei loro antenati e la possibilità di tutte le mutazioni durante il trattamento evolutivo. La prima sequenza genomica, Ф-X174 dei fagi, è stata identificata nel 1977. La bioinformatica aiuta nel confronto di numerose specie dal loro profilo genetico ed aiuta nell'identificazione di ricciolo evolutivo chiamata alberi filogenetici.

I volumi enormi di ata di d prodotti sono organizzati bene permettendo che gli eventi genetici precedentemente inosservati siano ed del characteriz, quale l'identificazione del trasferimento orizzontale del gene.

Struttura della proteina

La bioinformatica egualmente è utilizzata nell'analisi delle proteine. La struttura e la funzione delle proteine possono essere caratterizzate con le varie tecnologie di alto-capacità di lavorazione permettendo che gli scienziati guadagnino una maggior comprensione nei loro ruoli nei trattamenti biologici.

Il campo dello ioinformatics di b ha rivoluzionato l'analisi dei dati in molte aree di biologia. Permette che noi cerchiamo le risposte per le domande biologiche più importanti e più fondamentali senza il carico di accumulazione dei volumi di dati grandi.

Sorgenti

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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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