Komputer Sistem + Biologi = BioInformatika

“Bioinformatika adalah persimpangan teknologi informasi dan biologi,” “Bioinformatika adalah informasi manajemen untuk biologi,” “Bioinformatika berarti alat untuk data mining dalam database biologis.”Tapi apa benar-benar berarti? Mereka meninggalkan jawaban membuka banyak pertanyaan. “Teknologi informasi” dan “data mining” tidak benar-benar berarti banyak untuk ahli biologi, dan mereka tidak menyampaikan rasa kemungkinan bahwa komputer menciptakan bagi para peneliti. Dan dari perspektif yang berlawanan, “biologi” tidak berarti banyak untuk profesional komputer. Apa itu ahli biologi lakukan? Apa yang mereka ingin mencari tahu? Bagaimana mereka pergi tentang menemukan itu? Dan akhirnya, apa manfaat dari penerapan teknologi informasi untuk penelitian biologi, dan mengapa bioinformatika seperti daerah panas sebagai hasilnya?Jawaban LagiApa ahli biologi mencoba untuk mencari tahu?Salah satu pertanyaan besar dalam biologi adalah: bagaimana kode genom diterjemahkan ke dalam, (hewan atau tumbuhan atau bakteri atau) nyata hidup manusia? Untuk waktu yang lama, para ahli biologi tidak memiliki akses ke versi lengkap dari kode itu, dan mereka harus mempelajarinya satu huruf (atau kata atau kalimat) pada suatu waktu.

Kode genom terurai menjadi ribuan gen individu. Gen memberitahu sel untuk membuat protein, molekul individu yang masing-masing memiliki misi kimia yang unik. Protein berinteraksi satu sama lain untuk melaksanakan ribuan fungsi, dari mencerna makan malam Anda untuk mensintesis molekul kecil yang membentuk penghalang antara bagian dalam sel-sel Anda dan dunia luar.Ahli biologi ingin mengumpulkan semua informasi yang mereka dapat tentang setiap gen dalam genom setiap, dan dari informasi yang membangun model tentang bagaimana gen bekerja sama untuk membangun dan mempertahankan tubuh yang hidup, apakah itu bakteri atau quarterback bintang.Apa saja jenis data yang dikumpulkan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini?Ada banyak jenis data biologis karena ada percobaan.Bioinformaticians, bagaimanapun, hanya dapat bekerja dengan mudah dengan jenis data yang dikumpulkan secara sistematis dari seluruh komunitas riset biologi. Web memungkinkan untuk mengumpulkan data tersebut dengan pengajuan elektronik.Saat ini, gen dan genom urutan yang paling tipe data dikumpulkan berlimpah, diikuti oleh koordinat protein atom. Urutan DNA dilaporkan sebagai string karakter, dan mereka biasanya dijelaskan dengan deskripsi dari fitur yang berhubungan dengan daerah tertentu dari string. Protein dilaporkan sebagai koordinat Cartesian, dengan beberapa informasi (tidak lengkap standar) mengidentifikasi tentang protein terpasang. New high-throughput metode eksperimental seperti mikroarray DNA menghasilkan matriks besar nilai-nilai yang menggambarkan tingkat ekspresi gen, protein-protein interaksi, dan informasi lainnya tentang bagaimana gen dan protein berinteraksi dalam sel hidup.Bagaimana perhitungan mendukung seluruh perusahaan?Komputer memainkan banyak peran dalam biologi modern:Pengumpulan dan pengolahan sinyal terdeteksi oleh peralatan laboratorium: DNA sequencer, perangkat CCD, spektrofotometer, dan hampir semua perangkat lain yang dapat dihubungkan ke komputer melalui pengubah analog ke digital.

Pelacakan sampel dan mengelola percobaan di laboratorium industri-gaya (misalnya, di pusat-pusat gen sequencing). Kebanyakan laboratorium yang lebih kecil tidak memiliki sumber daya untuk berinvestasi dalam manajemen laboratorium otomatis, tetapi menggunakan perangkat lunak untuk secara manual menjaga lab-notebook-gaya catatan elektronik dengan cepat menjadi lebih umum.

Menyimpan data dalam database publik, dan yang lebih penting, akses publik ke database melalui pencarian Web canggih dan mekanisme deposisi. NCBI, rumah Genbank, PubMed, dan database umum lainnya, adalah contoh utama dari jenis layanan informasi yang dapat dibangun ke database biologis publik.

Mengekstrak pola dan aturan dari koleksi data besar dan menggunakan pola-pola yang diamati untuk mengkarakterisasi dan memprediksi fitur data baru. Ini adalah inti dari bioinformatika: mengembangkan alat yang dapat mengenali pola pertandingan dan tanda tangan fitur dalam sebuah kumpulan data jika tidak bisa ditebak.

Anotasi: menggunakan metode komputasi otomatis untuk menetapkan makna fungsional untuk data yang uncharacterized dan untuk membuat link informatif antara koleksi data yang berbeda. Sebagai contoh, sistem penjelasan banyak menggunakan pencarian urutan perbandingan otomatis untuk mengidentifikasi gen yang potensial dalam data genom baru.

Simulasi: menggunakan informasi yang diketahui tentang sistem, bersama dengan model matematika atau fisika, untuk mensimulasikan sifat dari sistem. Kategori ini sangat beragam, dari simulasi gerakan berinteraksi molekul protein untuk pemodelan aliran bahan kimia melalui jalur biokimia.Masa Depan Komputer dan Biologi: A View lebih luasBioinformaticians profesional Data analis – mereka bekerja dengan data yang dihasilkan oleh komunitas biologi eksperimental dan dengan semakin banyak “data pabrik” proyek (misalnya, proyek sekuensing genom). Pertambangan data ini untuk mengembangkan hipotesis baru, model baru tentang bagaimana fungsi sistem biologi, dan bahkan aturan dan pola (yang dapat digunakan untuk menyaring set data baru), adalah pekerjaan bioinformatika.Bioinformatika adalah bagian dari kecenderungan umum yang lebih besar untuk menerapkan metode sistematis dan kuantitatif untuk analisis sistem biologi, yang pada gilirannya subset dari ilmu komputer pada umumnya. Bioinformatika mungkin terutama tentang penyimpanan data dan analisis genom urutan, namun pendekatan komputasi sudah digunakan di seluruh spektrum penelitian biologi. Dengan meningkatnya otomatisasi pengumpulan eksperimen dan data, tren ini hanya dapat terus.Kunci Keterampilan dan Pengetahuan untuk BioinformatikaSebagai analis data yang profesional di bidang khusus, Bioinformaticians perlu memiliki pemahaman yang solid dari kedua metode analisis komputasi dan pertanyaan biologi mereka dimaksudkan untuk menjawab. Kurangnya pemahaman biologis dapat menghasilkan metode komputasi canggih yang diterapkan secara naif dan dengan cara-cara yang tidak benar-benar bermanfaat bagi ahli biologi. Kurangnya kecanggihan analitis berarti bahwa fitur menarik dari data biologis dapat pergi belum ditemukan.Pada tahun 1998, Dr Russ Altman, sekarang presiden Masyarakat Internasional untuk Komputasi Biologi, menerbitkan sebuah artikel berjudul A Kurikulum untuk Bioinformatika: Waktu adalah matang, yang disebutkan beberapa banyak keterampilan yang berguna untuk Bioinformaticians calon.Pengetahuan kritis dan keterampilan yang diidentifikasi untuk Bioinformaticians meliputi:

Didirikan metode untuk analisis urutan, seperti sequence aligment berpasangan dan ganda dan konstruksi pohon filogenetik, urutan fragmen dan perakitan peta, dan prediksi atau ekstraksi fitur dari urutan.

Didirikan metode untuk analisis struktur molekul dan simulasi, seperti analisis geometri, pemodelan struktur, dan dinamika molekul.

Komputasi dukungan laboratorium biologi, sebuah kategori yang luas yang dapat dipahami sebagai mencakup segala sesuatu dari deteksi sinyal dan pengolahan untuk analisis statistik.

Desain, implementasi, dan integrasi database biologis.

Kunci algoritma dan metode bioinformatika, seperti pemrograman dinamis, optimasi, klasifikasi dan analisis klaster, dan jaringan saraf.Bahkan lebih mendasar, bagaimanapun, adalah keterampilan kunci menunjukkan kepada kita oleh beberapa rekan-rekan kami di bidang bioinformatika:

Pemahaman metode ilmiah: bagaimana eksperimen dirancang dan dilakukan untuk uji hipotesis, dan standar untuk pelaporan penelitian ilmiah.

Memahami dasar-dasar biologi molekuler: bagaimana informasi genomik ditransmisikan dan digunakan dalam sel hidup.

Fasilitas dengan komputer: segala sesuatu dari kemampuan untuk belajar menggunakan software baru dengan cepat dengan kemampuan untuk bekerja dengan nyaman di baris perintah-(Unix) lingkungan.

Pengetahuan tentang bahasa pemrograman seperti C atau C + + dan bahasa scripting, seperti Perl atau Python.Dua yang pertama adalah daerah provinsi ahli biologi, dua terakhir dari ilmuwan komputer. Kedua set pengetahuan dianggap dasar untuk bidang mereka dan biasanya menjadi fokus banyak pelatihan, umumnya gelar sarjana keseluruhan. Sangat jarang untuk menemukan kombinasi dari keterampilan dalam satu individu. Ini kadang-kadang tampaknya bahwa untuk melatih untuk bioinformatika, Anda akan membutuhkan gelar baru seluruh. Tapi itu sangat tidak praktis.Jadi, Bagaimana Saya Melatih Diri untuk Bioinformatika?Jawaban untuk pertanyaan pelatihan ulang tergantung pada seberapa jauh Anda ingin pergi pada kontinum dari pemrograman untuk penelitian ilmiah.Jika Anda akan menjadi seorang programmer pada sebuah proyek bioinformatika, apa yang Anda butuhkan untuk belajar adalah biologi cukup sehingga Anda dapat berbicara dengan para ilmuwan biologi, karena mereka akan meminta Anda untuk memasukkan ide-ide mereka ke dalam tindakan pada komputer. Itu berarti mengetahui pada tingkat umum apa molekul penting dari kehidupan yang (DNA, RNA, protein, metabolit), apa yang mereka terbuat dari, dan apa hal-hal yang mereka lakukan. Ini juga berguna untuk memahami bagaimana informasi dalam genom digunakan dalam sistem hidup dengan terjemahan ke dalam molekul yang kemudian berinteraksi satu sama lain untuk melaksanakan proses kehidupan.Setelah Anda tahu dasar-dasar ini, maka Anda mungkin ingin belajar tentang beberapa bioinformatika yang ada dan metode biologi komputasi dan bagaimana mereka bekerja. Beberapa universitas menawarkan program sertifikasi untuk para profesional komputer bioinformatika.Jika Anda melihat diri Anda membuat transisi dari programmer untuk ilmuwan dan benar-benar mengembangkan metode baru bioinformatika, Anda akan membutuhkan lebih dari satu gloss tipis biologi atas kompetensi komputer Anda. Di sinilah bioinformatika program pascasarjana masuk ilmuwan melalui proses yang sulit dan kehidupan-mengisap sekolah pascasarjana untuk melakukan lebih dari sekedar mengambil kelas lagi. Mereka berada di sana untuk mempelajari aturan-aturan dan proses penelitian ilmiah dari hipotesis bereksperimen untuk publikasi. Jika ini adalah jalan yang Anda memilih untuk mengambil, mempertimbangkan menerapkan ke salah satu dari banyak program pascasarjana baru di bioinformatika dan biologi komputasi

 

referensi

http://www.csbioinformatika.us/2012/10/perkembangan-dan-sejarah.html

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s