Биоинформатика: где встречаются биология и наука о данных

Ученые впервые составили карту генома человека в 2003 году. С тех пор темпы секвенирования генома резко возросли, что привело к генерации огромных объемов данных. Эксперты предсказывают, что К 2025 году секвенирование генома будет производить 40 эксабайт (40 миллиардов гигабайт) данных в год. Для сравнения, пять эксабайт примерно эквивалентны всем словам, когда-либо произнесенным человечеством.

Проблемы хранения, организации и извлечения информации из такого большого объема данных огромны. Вот почему биоинформатика — применение вычислительных инструментов для хранения, анализа и интерпретации биологических «больших данных» — является быстрорастущей и все более важной областью. Биоинформатики программируют и поддерживают базы данных биологических данных, а также создают и используют алгоритмы для анализа и интерпретации этих данных.

Биоинформатика и наука о данных в биологии

Биоинформатика — это междисциплинарная область, которая использует компьютерное программирование, машинное обучение, алгоритмы, статистику и другие вычислительные инструменты для организации и анализа больших объемов биологических данных. Области биологии, которые генерируют огромные объемы данных, включают геномику, транскриптомику, протеомику и метаболомику.

Геномика — это изучение полного генетического состава организма. Она фокусируется на дезоксирибонуклеиновой кислоте (ДНК), основном компоненте хромосом и хранилище генетической информации. Секвенирование только одного человеческого генома генерирует 200 гигабайт данных. Когда-то на секвенирование полного генома человека уходило более десяти лет. Сегодня, благодаря секвенированию следующего поколения (NGS), эта же задача выполняется за один день.
Транскриптомика — это изучение транскриптомов, транскриптов рибонуклеиновой кислоты (РНК), производимых геномом. Ученые особенно интересуются тем, как болезни и факторы окружающей среды влияют на паттерны транскриптов. NGS также используется в транскриптомике.
Протеомика — это изучение белков, которые выполняют клеточную работу и регулируют органы нашего тела. Секвенирование белков обычно выполняется с помощью процесса, называемого масс-спектрометрией.
Метаболомика — это изучение метаболитов, малых молекул внутри клеток, тканей и жидкостей в организмах. Лучшее понимание того, как работают метаболиты, может помочь врачам предоставлять более индивидуализированное лечение пациентам, область, называемая прецизионной медициной. Ядерный магнитный резонанс и масс-спектрометрия используются в метаболомике.

Предоставление средств для картирования и сравнения ДНК, изучения последовательностей белков и выявления закономерностей в больших объемах данных — вот некоторые из основных способов, с помощью которых биоинформатика стремится улучшить наше понимание биологических процессов.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Для чего используется биоинформатика?

Биоинформатика подразумевает хранение и управление биологическими данными посредством создания и обслуживания мощных баз данных, а также извлечение, анализ и интерпретацию данных посредством алгоритмов и других вычислительных инструментов. Таким образом, она имеет приложения для широкого спектра областей. Вот лишь несколько примеров того, как биоинформатика помогает решать реальные проблемы:

Это может помочь исследователям рака определить, какие мутации генов вызывают рак. Затем ученые могут разрабатывать целевые терапии, используя эти знания.
Это может помочь биологам составить карту эволюционных связей и происхождения.
Это может помочь фармацевтическим компаниям разрабатывать новые препараты, адаптированные под индивидуальный геном человека.
Это может помочь в разработке новых вакцин.
Это может способствовать выведению культур, более устойчивых к насекомым и болезням.
Он может идентифицировать микробы, способные очищать окружающую среду от отходов.
Это может улучшить здоровье скота.
Это может помочь экспертам-криминалистам идентифицировать компрометирующие улики ДНК.

В чем разница между биоинформатикой и вычислительной биологией? Требуют ли обе эти дисциплины навыков кодирования?

Биоинформатика использует компьютерное программирование и алгоритмы для хранения, анализа и интерпретации больших объемов биологических данных. Вычислительная биология использует компьютерную науку, статистику и математику для анализа, как правило, меньших объемов данных. Биоинформатика также включает в себя больше машинного обучения и искусственного интеллекта, чем вычислительная биология.

Чтобы стать биоинформатиком, требуются навыки кодирования и более техническая подготовка, чем для того, чтобы стать вычислительным биологом. Языки программирования, обычно используемые в биоинформатике, включают Bash, Python, Perl, R, C и C++. Однако биоинформатика и вычислительная биология во многом пересекаются и часто интегрируются в колледжах и исследовательских центрах.

Что такое биоинформатическая визуализация?

Иногда идеи, глубоко зарытые в большом объеме данных, могут выйти на свет, если их отобразить в правильных визуальных конфигурациях. Биоинформационная визуализация использует компьютерные процедуры для преобразования данных в визуальные представления, которые делают данные более значимыми и простыми для интерпретации. Примеры визуализации данных включают:

Геномные браузеры, которые отображают геномные данные в линейных макетах, состоящих из нескольких параллельных «треков», что позволяет сравнивать данные секвенирования и экспериментальные результаты (см. фигура.)

Графики, которые могут выявлять выбросы, ошибки или ошибочные предположения в необработанных статистических данных
3D-изображения геномов
3D-изображения белков
Визуальные представления пространственной транскриптомики

Хотите стать специалистом по данным? Посетите учебный лагерь по науке о данных и получите сертификат уже сегодня.

Заключение: нужны биоинформатики!

Мы накапливаем биологические данные со скоростью и в таких количествах, что для их хранения, организации, анализа и интерпретации требуются все более мощные вычислительные инструменты. Ученым-биологам нужны биоинформационные навыки, чтобы оставаться на передовой многих исследовательских направлений, в то время как отрасли, варьирующиеся от здравоохранения до сельского хозяйства и охраны окружающей среды, могут извлечь выгоду из идей, которые ждут своего часа, извлекая их из биологических данных. Если вы увлечены биологией, интересуетесь компьютерным программированием и воодушевлены карьерой в области науки о данных, эта область может быть для вас!

Чтобы добиться успеха в этой полезной и востребованной карьере, посетите Caltech Data Science Bootcamp, предлагаемый совместно с IBM. Используя проверенный прикладной подход к обучению Simplilearn, вы будете учиться с помощью сочетания живых занятий под руководством инструктора, видео в индивидуальном темпе, практических проектов в интерактивных лабораториях, эксклюзивного доступа к хакатонам IBM и сессиям Ask Me Anything и многого другого. Навыки в области науки о данных сегодня применимы во всех отраслях, поэтому повышение квалификации в этой новой и критической области в любом случае является выигрышным для всех.