¿Cuál es bioinformática?

La bioinformática es el uso de la técnica s de la informática para obtener, para salvar, y para interpretar una gran cantidad de datos biológicos. El término “bioinformática” fue acuñado por Ben Hesper y Paulien Hogewen en 1970 y definió inicialmente como “el estudio de los procesos de la informática en sistemas bióticos”. La bioinformática encuentra el uso en diversos campos de la biología, algunos cuyo se alistan abajo.

Haber de imagen: Kentoh/Shutterstock
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Secuencia Genomic

El estudio de la genómica implica el análisis de genomas, la identificación de su estructura, la función, y la evolución. En 1990, el proyecto del genoma humano fue comenzado con el objetivo completo de ordenar el genoma humano vía la secuencia de Sanger. Este método creó muchos fragmentos de la DNA que tuvieron que ser combinados usando procesos de la biotecnología para crear una serie completa final.

Después de que este proyecto fuera terminado con éxito en 2003, la serie completa del genoma fue anotada completo para incluir los genes, las funciones biológicas de las proteínas producidas y su implicación en enfermedades. La bioinformática era fundamental al éxito del proyecto del genoma humano pues las granes cantidades de datos presentados eran analizadas rápidamente y en poco tiempo ésa habría tardado de otra manera un tiempo muy largo manualmente.

Los datos también fueron publicados en línea, que ha permitido a científicos de todos en todo el mundo llegarla hasta.

Con el revelado adicional en la secuencia de tecnologías, un genoma entero se puede ahora ordenar en cuestión de horas, en un método llamado “generación siguiente que ordena”. Este método es extremadamente una alto-producción, de poco costo, y DNA sistemática que ordena la tecnología que permite millones o aún mil millones de cabos de la DNA que se ordenarán paralelamente con respecto al método de Sanger de genoma que ordena que los métodos de la fragmento-reproducción de las aplicaciones.

Investigación de cáncer

Otra arena importante que se beneficia de la bioinformática es investigación de cáncer. La bioinformática del cáncer está emergiendo despacio como estrategia importante y útil en remedio clínico de los sistemas perfeccionar resultado paciente. Por ejemplo, Cun y Frolich han denunciado que la interpretación de las firmas del gen puede ayudar a estratificar a enfermos de cáncer del pecho. Huastein y Schumacher han descrito un algoritmo que puede simular incremento del tumor y descubrir metástasis en células.

La bioinformática del cáncer también está desempeñando un papel fundamental en la identificación y la validación de la red a los biomarkers dinámicos de la red. Los biomarkers de la red son los nuevos biomarkers que comprenden de acciones recíprocas de la proteína-proteína. Cualquier cambio a los biomarkers de la red se puede vigilar en diversos puntos del tiempo de la progresión de la enfermedad conocidos como biomarkers dinámicos de la red.

Estos biomarkers dinámicos de la red se conectan más a fondo a la información clínica de un paciente tal como historia de la enfermedad e historia de la terapia del perfilado paciente, bioquímico, de la proyección de imagen, y de otras mediciones. Estos biomarkers pueden ayudar en vigilar la progresión de la enfermedad en un paciente.

Dependiendo de la progresión de la enfermedad, la terapia existente se puede cambiar o continuar para perfeccionar la calidad de vida del paciente.

Medicación personalizada

Determinando las mutaciones individuales implicadas en una enfermedad, el remedio personalizado puede ser desarrollado. La información genética obtenida de la secuencia del genoma puede ayudar en determinar el gen exacto en el cual la mutación ha ocurrido basado en cuál personalizó tratamientos puede ser convertida.

Esto puede perfeccionar grandemente el pronóstico de un individuo. Para esto, el ational del organiz y los aspectos analíticos de la bioinformática entran en el juego. Lengauer T estudió el tratamiento de los pacientes de VIH que usaban terapia bioinformática-ayudada. En Alemania, un estudio experimental incluyendo enfermos de cáncer pediátricos de alto riesgo, llamó la terapia individualizada para las malignidades Relapsed en niñez (INFORME), fue realizado con el objetivo de desarrollar la terapia apuntada para cada paciente. Entre los 57 pacientes que fueron alistados, terapia apuntada recibida 10.

El análisis primario de la recaída demostró la progresión del tumor y un caso de malignidad secundaria que indicaban la posibilidad y la importancia del perfilado molecular en tiempo real en tales pacientes para perfeccionar pronóstico individual.

Biología evolutiva

El estudio de la evolución implica el trazar de los orígenes de la especie, de la identificación de sus antepasados y de la posibilidad de cualquier mutación durante el proceso evolutivo. La primera serie genomic, Ф-X174 bacteriófago, fue determinada en 1977. La bioinformática ayuda en la comparación de la especie numerosa por su perfil genético y ayuda en la identificación de la trenza evolutiva llamada los árboles filogenéticos.

Los volúmenes enormes de ata de d producidos se ordenan bien permitiendo que las acciones genéticas previamente desapercibidas sean ed del characteriz, tal como identificación de la transferencia horizontal del gen.

Estructura de la proteína

La bioinformática también se utiliza en el análisis de proteínas. La estructura y la función de proteínas se pueden caracterizar con diversas tecnologías de la alto-producción permitiendo que los científicos ganen un mayor discernimiento en sus papeles en los procesos biológicos.

El campo del ioinformatics de b ha revolucionado el análisis de datos en muchas áreas de la biología. Permite que busquemos las respuestas para las preguntas biológicas más importantes y más fundamentales sin la carga de acumular volúmenes de datos grandes.

Fuentes

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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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