表的内容
- 完全测序的大量原核和真核基因组并更加努力，获得基因组信息并综合以发现新知识已经成为现代生物研究的中央主题。
- 挖掘基因组信息需要使用复杂的计算工具。
- 因此，为了应对基因组时代的新挑战，新一代生物学家必须开始并熟悉与信息的仔细存储、组织和索引有关的研究领域。
- 信息科学已被应用于生物学，产生了一个称为生物信息学的领域。
- 它涉及用于解决生物学研究问题的最先进的计算工具。
- 术语生物信息学由Paulien Hogeweg和Ben Hewerper Cooded来描述“生物系统中的Informatic方法的研究”，并且当第一个生物序列数据开始共享时，它发现早期使用。
- 生物信息学是一种跨学科领域，用于了解理解生物数据的方法和软件工具。
- 生物信息学作为一个领域的发展是分子生物学和计算机科学在过去30-40年的进步的结果。
- 作为跨学科科学领域，生物信息学结合了生物学，计算机科学，信息工程，数学和统计分析和解释生物数据。
- 生物信息学的关键区域包括生物数据库，序列对准，基因和启动子预测，分子系统母发，结构生物信息学，基因组学和蛋白质组学。
生物信息学vs计算生物学
- 生物信息学与称为计算生物学的相关领域不同。
- 生物信息学仅限于基因和基因组及其相应产物的序列、结构和功能分析，通常被认为是计算分子生物学。
- 然而，计算生物学包括涉及计算的所有生物区域。
- 生物信息学作为管理各种生物数据的计算工具的开发和应用，而计算生物学更局限于用于生物信息学的算法的理论发展。
生物信息学的应用
生物信息学不仅成为基础基因组和分子生物学研究的基础，而且对生物技术和生物医学科学的许多领域产生重大影响。生物信息学的主要用途包括:
- 生物信息学在结构基因组学，功能基因组学和营养基因组学的领域起着至关重要的作用。
- 它涵盖了从细胞内蛋白质组合物（蛋白质谱），蛋白质结构，蛋白质 - 蛋白质相互作用和独特活动模式（例如翻译后修饰）的整体水平的新兴科学研究和蛋白质谱系的探索。
- 生物信息学用于转录组分析，其中可以确定mRNA表达水平。
- 生物信息学用于识别和结构地改变天然产物，以设计具有所需性质的化合物并理论上评估其治疗效果。
- 化学信息学分析包括分析，如相似性搜索，聚类，QSAR建模，虚拟筛选等。
- 生物信息学在毒品发现和药物开发的几乎所有方面都在发挥越来越重要的作用。
- 生物信息学工具在临床和临床前发现的预测，分析和解释方面非常有效。
在其他字段中的应用程序
其主要应用领域包括:
分子药
- 人类基因组将对生物医学研究和临床医学领域具有深远的影响。
- 人类基因组的完成和生物信息工具的使用意味着我们可以搜索与不同疾病直接相关的基因，并开始更清楚地了解这些疾病的分子基础。
- 这种新的疾病机制的新知识将能够更好地治疗，治愈甚至预防性测试。
个性化的药物
- 临床医学将变得更加个性化，并在药物替代科学领域的发展变得更加个性化。
- 这是一项研究个人基因遗传如何影响身体对药物的反应的研究。
- 今天，医生不得不通过反复试验来找到治疗特定患者的最佳药物，因为同样的临床症状可能会对相同的治疗表现出广泛的反应。
- 将来，医生将能够分析患者的遗传概况，并从一开始就规定最佳药物治疗和剂量。
预防医学
- 随着疾病遗传机制的具体细节被解开，诊断试验的发展，以测量对不同疾病的易感性可能成为一个明显的现实。
基因治疗
- 在不太遥远的未来使用生物信息工具工具，使用基因本身治疗疾病的可能性可能成为现实。
- 基因治疗是通过改变人类基因的表达来治疗，治愈甚至预防疾病的方法。
药物开发
- 目前市场上的所有药物只有约500种蛋白质。
- 随着对疾病机制的进一步了解和使用计算工具来识别和验证新的药物靶点，可以开发出针对疾病起因而不仅仅是症状的更具体的药物。
- 这些高度特定的药物承诺比今天许多药物的副作用更少。
微生物基因组应用
- 完整基因组序列的到来及其潜力对微生物世界提供更大的洞察力及其能力可能具有广泛的环境，健康，能源和工业应用的影响。
- 由于这些原因，1994年，美国能源部(DOE)启动了MGP(微生物基因组计划)，对在能源生产、环境清理、工业加工和减少有毒废物方面有用的细菌基因组进行排序。
- 通过研究这些生物的遗传物质，科学家可以在非常基本的水平上开始了解这些微生物，并分离给他们在极端条件下赋予它们的独特能力的基因。
垃圾清理
- Deinococcus radiodurans.被称为世界上最严重的细菌，它是已知最抗辐射的生物。
- 科学家们对这种有益于这种有用性，因为它在清理含有辐射和有毒化学物质的废物位点。
气候变化研究
- 二氧化碳排放水平的增加，主要是通过扩大使用化石燃料作为能源，被认为是导致全球气候变化的原因。
- 最近，美国能源部启动了一项旨在降低大气中二氧化碳含量的计划。
- 这样做的一种方法是研究使用二氧化碳作为其唯一碳源的微生物的基因组。
替代能源
- 科学家正在研究微生物的基因组Tepidum氯钴有一种不寻常的能力，能从光中产生能量
生物技术
- archaeon.archaeoglobus fulgidus.和细菌Thermotoga maritima对工业和政府资助的环境修复有潜力。
- 这些微生物在沸点上方的水温中茁壮成长，因此可以为DOE，国防部和私营企业提供适用于工业过程的热稳定酶
- 其他工业上有用的微生物包括，棒状杆菌属glutamicum这是一种高工业利益作为研究对象，因为它被化学工业使用了氨基酸赖氨酸的生物技术生产。
- 该物质用作动物营养中的蛋白质来源。
- 通过生物技术生产的赖氨酸被添加到饲料浓缩物中作为蛋白质的来源，是大豆或肉骨粉的替代品。
- 乳球菌乳酸是乳制品工业中最重要的微生物之一。
- 研究人员预期，了解这种细菌的生理和遗传构成将为食品制造商以及制药行业证明是非常宝贵的，这是探索的能力lactis作为递送毒品的载体。
抗生素耐药性
- 科学家一直在研究基因组肠球菌粪便器- 医院患者中细菌感染的主要原因。
- 他们发现了由许多抗生素抗性基因组成的毒力区域，这可能有助于细菌从无害的肠道细菌转化到威胁侵袭者。
- 这个被称为致病性岛的区域的发现可以为检测致病性菌株提供有用的标记，并有助于建立控制措施，防止感染在病房内传播。
微生物的法医分析
- 科学家使用他们的基因组工具来帮助区分伤害芽孢杆菌炭疽病在佛罗里达州的2001年恐怖袭击夏天使用，具有密切相关的炭疽菌菌株。
生物武器制造的现实
- 科学家们最近用完全人工的方法制造了脊髓灰质炎病毒。
- 他们使用互联网和材料中可用的基因组数据来实现这一点，从邮寄化学品供应。
- 该研究由美国国防部提供资金，作为BioWarfare响应计划的一部分，以证明世界生物杉木的现实。
- 研究人员还希望他们的工作会阻止官员免受免疫的放松纲领。
- 这个项目已经满足了非常复杂的感情。
进化研究
- 从生命的所有三个域，真核特征，细菌和古亚域的基因组的测序意味着可以在寻求中进行进化研究以确定生命之树和最后一个普遍的共同祖先。
作物改进
- 植物基因组的比较遗传表明，组织其基因的组织仍然比以前认为的进化时间更加保守。
- 这些发现表明，从模型作物系统中获得的信息可以用于对其他粮食作物提出改进建议。
- 目前，可以使用拟南芥（水芹）和柚子苜蓿（米饭）的完整基因组。
抗虫
- 基因Bacillus thuringiensis.这种能够控制许多严重害虫的植物已经成功地转移到棉花、玉米和土豆上。
- 这种植物抵抗昆虫攻击的新能力意味着可以减少所使用的杀虫剂的量，因此增加了作物的营养质量。
提高营养品质
- 科学家最近成功地将基因转移到水稻上，以增加维生素A、铁和其他微量元素的含量。
- 这项工作可以分别对减少维生素A和铁的缺陷引起的失明和贫血发生的发生深远。
- 科学家们用酵母插入番茄中的基因，结果是一种植物，其水果在葡萄中保持更长，并且具有延长的保质期。
抗旱品种的发展
- 对土壤碱度、游离铝和铁毒性具有更强耐受性的谷物品种开发取得了进展。
- 这些品种将使农业在土壤贫瘠的地区取得成功，从而为全球生产基地增加更多的土地。
- 研究还在生产能够耐受降低的水条件的作物品种。
兽医科学
- 包括牛、猪和羊在内的许多农场动物的测序项目目前正在顺利进行，希望更好地了解这些生物的生物学，将对改善牲畜的生产和健康产生巨大影响，并最终对人类营养有益。
比较研究
- 分析和比较不同物种的遗传物质是研究基因功能的重要方法，遗传性疾病和物种演化的机制。
- 生物信息学工具可以用来比较不同生物体中基因的数量、位置和生化功能。
参考
- 熊j .(2006)。重要的生物信息学。德州农工大学。剑桥大学出版社。
- Arthur M Lesk.(2014）.生物信息学概论。牛津大学出版社。牛津大学,英国
- https://www.britannica.com/science/bioinformatics.
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24272431
- https://www.ebi.ac.uk/training/online/course/bioinformatics-terried-2018 / what-bioinformatics.
- http://biotech.fyicenter.com/resource/application_of_bioinformatics_invarious_fields.html.
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- http://bioinformaticsinstitute.ru/sites/default/files/lapidus_1_0.pdf
- https://www.quora.com/what-are-the-practical-applications-of-bioinformatics.