Биоинформатика: место встречи биологии и науки о данных

Ученые впервые нанесли на карту геном человека в 2003 году. С тех пор темпы секвенирования генома резко возросли, что привело к созданию огромных объемов данных. Эксперты прогнозируют, 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 сбора 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. Основное внимание уделяется дезоксирибонуклеиновой кислоте (ДНК), основному компоненту хромосом и хранилищу генетической информации. Секвенирование только одного генома человека генерирует 200 гигабайт данных. Однажды потребовалось более десяти лет, чтобы секвенировать полный геном человека. Сегодня, благодаря секвенированию нового поколения (NGS), та же задача занимает один день.
  • Транскриптомика — это изучение транскриптомов, транскриптов рибонуклеиновой кислоты (РНК), вырабатываемых геномом. Ученых особенно интересует, как болезни и факторы окружающей среды влияют на структуру транскриптов. NGS также используется в транскриптомике.
  • Протеомика — это изучение белков, которые выполняют клеточную работу и регулируют работу органов нашего тела. Секвенирование белков обычно выполняется с помощью процесса, называемого масс-спектрометрией.
  • Метаболомика — это изучение метаболитов, небольших молекул внутри клеток, тканей и жидкостей организмов. Лучшее понимание того, как работают метаболиты, может помочь врачам проводить более индивидуальное лечение пациентов. Эта область называется точной медициной. Ядерный магнитный резонанс и масс-спектрометрия используются в метаболомике.

Предоставление средств для картирования и сравнения ДНК, изучения белковых последовательностей 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 предполагает хранение и управление биологическими данными посредством создания и обслуживания мощных баз данных, а также поиск, анализ и интерпретацию данных с помощью алгоритмов и других вычислительных инструментов. Таким образом, он имеет применение в широком спектре 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 смогут разработать таргетную терапию, используя эти знания.
  • Это может помочь биологам составить карту эволюционных связей и происхождения.
  • Это может помочь фармацевтическим компаниям разрабатывать новые лекарства, адаптированные к индивидуальному геному человека.
  • Это может помочь в разработке новых вакцин.
  • Это может позволить выращивать сельскохозяйственные культуры, более устойчивые к насекомым и болезням.
  • Он может идентифицировать микробы, способные очищать экологические отходы.
  • Это может улучшить здоровье скота.
  • Это может помочь судебно-медицинским экспертам выявить компрометирующие доказательства ДНК.

В чем разница между биоинформатикой и вычислительной биологией? Оба требуют навыков кодирования?

Биоинформатика использует компьютерное программирование и алгоритмы для хранения, анализа и интерпретации огромных объемов биологических данных. Вычислительная биология использует информатику, статистику и математику для анализа обычно меньших объемов данных. Биоинформатика также включает в себя больше машинного обучения и искусственного интеллекта, чем вычислительная биология.

Чтобы стать биоинформатиком, требуются навыки программирования и более серьезная техническая подготовка, чем для того, чтобы стать компьютерным 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 биоинформационная визуализация?

Иногда идеи, спрятанные глубоко в большом объеме данных, могут быть обнаружены при отображении в правильных визуальных конфигурациях. Биоинформационная визуализация использует компьютеризированные процедуры для преобразования данных в визуальные представления, которые делают данные более значимыми и простыми для интерпретации. Примеры визуализации данных включают в себя:

  • Браузеры генома, которые отображают геномные данные в виде линейных макетов, состоящих из нескольких параллельных «дорожек», что позволяет сравнивать данные секвенирования и результаты экспериментов (см. фигура.)

Биоинформатика

  • Графики, которые могут выявить 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 курс Data Science Bootcamp и пройдите сертификацию сегодня.

Вывод: нужны биоинформатики!

Мы накапливаем биологические данные со скоростью и в количествах, которые требуют все более мощных вычислительных инструментов для хранения, организации, анализа и интерпретации. Ученые-биологи нуждаются в биоинформатических навыках, чтобы оставаться на переднем крае многих областей исследований, в то время как отрасли, начиная от здравоохранения и заканчивая сельским хозяйством и охраной окружающей среды, могут извлечь выгоду из идей, которые ждут своего часа, чтобы их почерпнули из биологических данных. Если вы увлечены биологией, интересуетесь компьютерным программированием и мечтаете о карьере в области науки о данных, возможно, это поле для вас!

Чтобы добиться успеха в этой полезной и востребованной карьере, посетите курс Калифорнийского технологического института по науке о данных, предлагаемый в сотрудничестве с IBM. Используя проверенный прикладной подход к обучению Simplilearn, вы будете учиться посредством сочетания живых занятий под руководством инструктора, видеороликов для самостоятельного изучения, практических проектов в интерактивных лабораториях, эксклюзивного доступа к хакатонам IBM, сеансам «Спроси меня что-нибудь» и многому другому. Навыки в области науки о данных сегодня применимы ко всем отраслям, поэтому повышение квалификации в этой новой и важной области в любом случае является беспроигрышным вариантом.

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

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *