Ramo biológico que lida com o estudo de métodos para armazenamento, recuperação e análise de dados biológicos, tais como ácidos nucleicos (DNA / RNA). Gera novos conhecimentos uteis em áreas como concepção de medicamentos e desenvolvimento de novas ferramentas de software para criação e administração do conhecimento. Bioinformática trabalha com algoritmos, banco de dados, sistemas de informação, tecnologias web, inteligência artificial e computação suave da teoria da informação, biologia estrutural, engenharia de software, mineração de dados, processamento de imagem, modelagem, simulação, matemática discreta, controle, teoria do sistema e estatísticas quantitativas e qualitativas.
Bioinformática
1978: Paulien Hogeweg e Bioinformática
Com base no reconhecimento da importância da acumulação de informações, transmissão e processamento em sistemas biológicos, em 1978, Paulien Hogeweg cunhou o termo “Bioinformática” para se referir ao estudo de processos de informação em sistemas bióticos. Ao começo da “revolução genômica”, o termo bioinformática foi redescoberto para referir à criação e manutenção de base de dados para armazenar informação biológica, tais como as sequências de nucleotídeos e aminoácidos.
O desenvolvimento do banco de dados Hogeweg envolveu questões não apenas de design como também na evolução de interfaces complexas no sentido dos pesquisadores acessarem dados existentes, bem como apresentar conteúdos informativos novos ou revistos. A fim de estudar como as atividades celulares normais são alteradas em estados diferentes da doença, os dados biológicos foram combinados para formar quadro completo das atividades.
O campo da bioinformática evoluiu de tal modo que a tarefa premente envolveu a análise e interpretação dos diferentes tipos de dados. Isto inclui sequências de nucleotídeos, aminoácidos, domínios de proteína e as estruturas de proteínas. O verdadeiro processo de análise e interpretação dos dados está referido como biologia computacional. Importantes subdisciplinas dentro de bioinformática e biologia computacional incluem:
01: Desenvolvimento e implantação de ferramentas que permitem acesso eficiente;
02: Evolução de novos algoritmos (fórmulas matemáticas) e estatísticas que permitem avaliar as relações entre os membros de grandes conjuntos de dados.
Objetivos da Bioinformática
O principal objetivo da bioinformática está em aumentar a compreensão dos processos biológicos. O que diferencia de outras abordagens é o foco no desenvolvimento e aplicação de técnicas de computação intensivas para alcançar os objetivos. Os exemplos incluem:
Reconhecimento de padrões;
Mineração de dados;
Aprendizagem de máquina de algoritmos;
Descoberta de genes;
Montagem de genomas;
Projetos da droga;
Descobertas das drogas;
Alinhamento da estrutura de proteínas;
Predição na estrutura de proteínas;
Previsão de expressão gênica e interações de proteínas;
Estudos de associação ampla de genoma e modelagem da evolução.
Evolução da Bioinformática
Paulien Hogeweg defende que “o estudo dos processos de informação em sistemas bióticos”. Definição que colocada à bioinformática como paralelo ao campo da biofísica ou bioquímica. No entanto, a principal utilização desde pelo menos a década de 1980 tem sido a de descrever aplicação da ciência de computação e ciências da informação para análise de dados biológicos, especialmente nas áreas da genômica, em larga escala, envolvendo sequenciamento de DNA.
Bioinformática engloba criação e promoção de bases de dados, algoritmos, técnicas computacionais, estatísticas e teorias para resolver problemas formais e práticas decorrentes da gestão e análise de dados biológicos. Ao longo das últimas décadas aconteceu rápida evolução genômica e de outras tecnologias de investigação molecular para desenvolvimentos nas tecnologias de informação. As matérias se combinaram para produzir quantidade enorme de informações relacionadas à biologia molecular. Bioinformática representa nome considerado pra estas abordagens matemáticas e computacionais utilizadas para recolher a compreensão de processos biológicos.
Tecnologia
Análise Sequencial
Uma vez que o fago Φ-X174 foram sequenciadas em 1977 as sequências de DNA de milhares de organismos foram decodificados e armazenados em bases de dados. Esta informação sobre a sequência é analisada para determinar genes que codificam proteínas e genes de ARN, sequências reguladoras, motivos estruturais e sequências repetitivas.
Comparação de genes dentro de diferentes espécies podem demostrar semelhanças entre as funções de proteínas e relações entre indivíduos. Com a quantidade crescente de dados às analises manuais viraram rotinas do passado.
Hoje em dia, os programas de computador, tais como BLAST, são utilizados de maneira diária para procurar sequências de mais de 260 mil organismos que contém inúmeros nucleotídeos. As programações podem compensar mutações na sequência de DNA para identificar sequências semelhantes, mas não idênticas. Variantes do alinhamento de sequências são utilizadas no processo de sequencias em si.
Outro aspecto da bioinformática na análise de sequência está na anotação que envolve sistemas computacionais que servem para procurar genes codificadores de proteínas, genes de RNA e outras sequências funcionais dentro do genoma.
Anotação do Genoma
No contexto do genoma a anotação representa processo de marcação de genes e outras características biológicas em uma sequência de DNA. O primeiro sistema de software do gênero foi projetado em 1995 pelo Dr. Owen White, que fazia parte da equipe do Instituto de Pesquisa Genômica. Dr. White construiu sistema de software para encontrar os genes (fragmentos de sequência genômica que codificam proteínas) e para fazer atribuições iniciais da função dos esses genes. Sistemas de anotação do genoma atuais funcionam de forma semelhante, mas os programas disponíveis para a análise de DNA genômica, tal como o Gene Mark, encontram genes codificadores de proteínas.
Biologia Computacional Evolutiva
A biologia evolutiva representa estudo da origem e descendência das espécies, bem como a mudança ao longo do tempo. Informática ajudou biólogos evolutivos de várias formas, inclusive no rastreamento da evolução de grande número de organismos por medição das alterações do DNA em vez de observações de taxonomia física ou fisiológico.
Construiu complexos modelos computacionais de populações para prever o resultado do sistema ao longo do tempo. Compartilha informações em número cada vez maior de espécies e organismos.
A área de pesquisa dentro de ciência da computação que utilizam algoritmos genéticos é muitas vezes confundida com a biologia evolutiva computacional, mas as duas áreas estão relacionadas de maneira direta. O crescimento no número da literatura torna impossível ler todos os jornais, resultando em subcampos desconexos de pesquisa. Análises da literatura visam empregar linguísticas computacional e estatística para extrair a biblioteca crescente de recursos de texto.
Análise da Expressão Gênica
A expressão de vários genes pode ser determinada através da medição de níveis com várias técnicas. Existe área de pesquisa importante em biologia computacional que envolve o desenvolvimento de ferramentas estatísticas para separar sinal de ruído em alto rendimento estudos de expressão gênica.
Artigo escrito por Renato Duarte Plantier
