7.2D: Análisis bioinformáticos y distribuciones génicas

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La bioinformática es el estudio de métodos para almacenar, recuperar y analizar datos biológicos.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

Describir los propósitos y aplicaciones de la bioinformática

Claves para llevar

Puntos Clave

El objetivo principal de la bioinformática es aumentar la comprensión de los procesos biológicos.
La bioinformática implica la creación y avance de bases de datos, algoritmos, técnicas computacionales y estadísticas y teoría para resolver problemas derivados del manejo y análisis de datos biológicos.
La ontología génica, o GO, es una importante iniciativa bioinformática para unificar la representación de los atributos de genes y productos génicos en todas las especies.

Términos Clave

bioinformática: La bioinformática es una rama de la ciencia biológica que se ocupa del estudio de métodos para almacenar, recuperar y analizar datos biológicos como ácido nucleico (ADN/ARN) y secuencia proteica, estructura, función, vías e interacciones genéticas.
algoritmos: En matemáticas e informática, un algoritmo es un procedimiento paso a paso para los cálculos. Los algoritmos se utilizan para el cálculo, procesamiento de datos y razonamiento automatizado.
ontología genética: La Ontología Génica es una importante iniciativa bioinformática para unificar la representación de los atributos de genes y productos génicos en todas las especies.

La bioinformática es una rama de la ciencia biológica que se ocupa del estudio del almacenamiento, recuperación y análisis de datos biológicos como ácido nucleico (ADN/ARN) y secuencia de proteínas, estructura, función, vías e interacciones genéticas. Genera nuevos conocimientos que son útiles en campos como el diseño de fármacos y el desarrollo de nuevas herramientas de software. La bioinformática también se ocupa de algoritmos, bases de datos y sistemas de información, tecnologías web, inteligencia artificial y computación suave, teoría de la información y computación, biología estructural, ingeniería de software, minería de datos, procesamiento de imágenes, modelado y simulación, matemáticas discretas, control y sistema teoría, teoría de circuitos y estadística.

imagen — Figura: **Mapa del cromosoma X humano**: El ensamblaje del genoma humano es uno de los mayores logros de la bioinformática

Al inicio de la “revolución genómica”, el término bioinformática hacía referencia a la creación y mantenimiento de una base de datos para almacenar información biológica como secuencias de nucleótidos y aminoácidos. El desarrollo de este tipo de bases de datos implicó no solo cuestiones de diseño sino también el desarrollo de interfaces complejas mediante las cuales los investigadores pudieran acceder a los datos existentes, así como presentar datos nuevos o revisados.

Para estudiar cómo se alteran las actividades celulares normales en diferentes estados de enfermedad, los datos biológicos deben combinarse para formar una imagen integral de estas actividades. Por lo tanto, el campo de la bioinformática ha evolucionado de tal manera que la tarea más apremiante ahora implica el análisis e interpretación de diversos tipos de datos. Esto incluye secuencias de nucleótidos y aminoácidos, dominios proteicos y estructuras proteicas. El proceso real de análisis e interpretación de datos se conoce como biología computacional. Subdisciplinas importantes dentro de la bioinformática y la biología computacional incluyen:

el desarrollo de herramientas que permitan el uso eficiente de diversos tipos de información
el desarrollo de nuevos algoritmos (fórmulas matemáticas) y estadísticas con los que evaluar las relaciones entre los miembros de grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, métodos para localizar un gen dentro de una secuencia (distribuciones génicas), predecir la estructura y/o función de la proteína, y agrupar secuencias de proteínas en familias de secuencias relacionadas.

El objetivo principal de la bioinformática es aumentar la comprensión de los procesos biológicos. Lo que la diferencia de otros enfoques, sin embargo, es su enfoque en desarrollar y aplicar técnicas computacionalmente intensivas para lograr este objetivo. Los ejemplos incluyen reconocimiento de patrones, minería de datos, algoritmos de aprendizaje automático y visualización. Los principales esfuerzos de investigación en el campo incluyen la alineación de secuencias, el hallazgo de genes, el ensamblaje del genoma, el diseño de fármacos, el descubrimiento de fármacos, la alineación de la estructura de proteínas y el modelado

La ontología génica, o GO, es una importante iniciativa bioinformática para unificar la representación de los atributos de genes y productos génicos en todas las especies. Más específicamente, el proyecto tiene como objetivo:

mantener y desarrollar su vocabulario controlado de atributos de genes y productos génicos
anotar genes y productos génicos y asimilar y difundir datos de anotación
ofrecer herramientas para facilitar el acceso a todos los aspectos de los datos proporcionados por el proyecto

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