¿Por qué es importante la bioinformática en la investigación genética?

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Autor: Lewis Jackson
Fecha De Creación: 12 Mayo 2021
Fecha De Actualización: 16 Noviembre 2024
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¿Por qué es importante la bioinformática en la investigación genética? - Ciencias
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La genómica es una rama de la genética que estudia los cambios a gran escala en los genomas de los organismos. La genómica y su subcampo de transcriptómica, que estudia los cambios en todo el genoma en el ARN que se transcribe a partir del ADN, estudia muchos genes una vez. La genómica también puede implicar leer y alinear secuencias muy largas de ADN o ARN. Analizar e interpretar datos tan complejos y de gran escala requiere la ayuda de computadoras. La mente humana, excelente como es, es incapaz de manejar tanta información. La bioinformática es un campo híbrido que reúne el conocimiento de la biología y el conocimiento de la ciencia de la información, que es un subcampo de la informática.


Los genomas contienen mucha información

Los genomas de los organismos son muy grandes. Se estima que el genoma humano tiene tres mil millones de pares de bases que contienen alrededor de 25,000 genes. A modo de comparación, se estima que la mosca de la fruta tiene 165 mil millones de pares de bases que contienen 13,000 genes. Además, un subcampo de genómica llamado estudios de transcriptómica cuyos genes, entre las decenas de miles en un organismo, se activan o desactivan en un momento dado, a través de múltiples puntos temporales y múltiples condiciones experimentales en cada punto temporal. En otras palabras, los datos "ómicos" contienen grandes cantidades de información que la mente humana no puede captar sin la ayuda de métodos computacionales en bioinformática.

Datos biológicos

La bioinformática es importante para la investigación genética porque los datos genéticos tienen una estafa. La estafa es la biología. Las formas de vida tienen ciertas reglas de comportamiento. Lo mismo se aplica a tejidos y células, genes y proteínas. Interactúan de ciertas maneras y se regulan entre sí de ciertas maneras. Los datos complejos a gran escala que se generan en genómica no tendrían sentido sin el conocimiento común de cómo funcionan las formas de vida. Los datos generados por la genómica podrían analizarse mediante los mismos métodos utilizados por ingenieros y físicos que estudian los mercados financieros y la fibra óptica, pero analizar los datos de una manera que tenga sentido requiere conocimientos de biología. Así, la bioinformática se convirtió en un campo de conocimiento híbrido invaluable.


Crujiendo miles de números

La suma de números es una forma de decir que uno está haciendo cálculos. La bioinformática es capaz de descifrar decenas de miles de números en pocos minutos, dependiendo de qué tan rápido la computadora pueda procesar la información. La investigación de Omics utiliza computadoras para ejecutar algoritmos (cálculos matemáticos) a gran escala para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos. Los algoritmos comunes incluyen funciones como agrupamiento jerárquico (Ver referencia 3) y análisis de componentes principales. Ambas son técnicas para encontrar relaciones entre muestras que tienen muchos factores. Esto es similar a determinar si ciertas etnias son más comunes entre dos secciones en una guía telefónica: apellidos que comienzan con una A versus apellidos que comienzan con una B.

Biologia de sistemas

La bioinformática ha permitido estudiar cómo se comporta un sistema que tiene miles de partes móviles al nivel de todas las partes que se mueven a la vez. Es como ver una bandada de pájaros volar al unísono o un banco de peces nadando al unísono. Anteriormente, los genetistas solo estudiaban un gen a la vez. Aunque ese enfoque todavía tiene una increíble cantidad de mérito y continuará haciéndolo, la bioinformática ha permitido realizar nuevos descubrimientos. La biología de sistemas es un enfoque para estudiar un sistema biológico mediante la cuantificación de múltiples partes móviles, como el estudio de la velocidad colectiva de diferentes focos de aves que vuelan como una bandada grande y desviada.