Los científicos de la vida y los médicos siempre están cansados de
recopilar datos y pruebas, de hecho, la mente humana ya no puede
transportar tantos datos. Para ello un nuevo campo ha surgido, la
BIOINFORMÁTICA. Ese es un campo de investigación
científica integrador de las ciencias de la vida que combina la Biología
y la Tecnología de la Información (TI).
El objetivo de la bioinformática es desarrollar
métodos y herramientas para estudiar grandes volúmenes de datos
utilizando TI para que los datos puedan organizarse y usarse con un
propósito.
La Bioinformática y el Software de Bioinformática facilitan los
trabajos de otros campos biológicos, lo que, en consecuencia, convierte
a la Bioinformática en una herramienta muy importante.
¡La bioinformática facilita los trabajos de otros campos
biológicos, lo que la convierte en una herramienta crucial!
La bioinformática tiene un valor crucial en:
* Secuenciación del genoma: El proyecto del genoma humano es el mayor
logro de la Bioinformática.
* Descubrimiento, diseño y entrega de fármacos.
* Estudio de variantes que dan lugar a diversas enfermedades.
* Farmacogenómica, que permite adaptar medicamentos personalizados
según el genoma del cliente para minimizar los efectos adversos.
* Interpretación y análisis de datos biológicos.
* Estudio de la evolución molecular.
* Laboratorios de investigación en biotecnología y biología
molecular.
* Genómica y proteómica.
* Predicción de estructura.
* Filogenética y más.
RELACIÓN CON LA GENÉTICA
¡La bioinformática juega un papel integral en la
genética!
• Las herramientas bioinformáticas ayudan en la comparación y
organización de datos genómicos y genéticos.
• Esto se hace con la ayuda de algoritmos de software y bases de
datos biológicas.
• La bioinformática ayuda a determinar la función de los genes y
predecir las estructuras de los genes.
• También ayuda en el análisis de variación y expresión de genes
(Figura 1).
• El sistema computacional de la bioinformática es muy útil en el
análisis de la secuencia genómica dentro del organismo, de hecho; ¡La
bioinformática fue un área de investigación clave en HGP! El Proyecto
Genoma Humano es uno de los proyectos genéticos más grandes que fue un
éxito gracias a la bioinformática.
Figura 1: Sinergia de cinco herramientas
bioinformáticas.
¡La bioinformática es un componente extremadamente crucial de
la biología molecular!
• La bioinformática ayuda y facilita el estudio de varios elementos
de la Biología Molecular y sus facetas evolutivas.
• Para analizar la estructura y composición de moléculas importantes
como el ADN y las proteínas, se manipulan herramientas y modelos
bioinformáticos. ¡La implementación de la Bioinformática ha ayudado a
superar las limitaciones de las investigaciones en Biología
Molecular!
• Nos ha ayudado a superar las limitaciones de las metodologías
in vivo.
• También nos ha ayudado a evitar procedimientos de laboratorio
largos y difíciles que son propensos a errores simplemente
reemplazándolos con software que pueden utilizar datos sin procesar para
generar resultados útiles. Por ejemplo; ¡Softwares de predicción de
estructuras!
• Dichos softwares se utilizan para deducir las posibles estructuras
3D de la proteína utilizando la secuencia de aminoácidos de dicha
proteína (Figura 2).
• Esto proporciona una comprensión más profunda del funcionamiento,
plegamiento y comportamiento de las proteínas. Estos softwares se pueden
utilizar para observar más a fondo los efectos de las mutaciones en las
proteínas; su función y estructura.
¡La estadística y las matemáticas pueden aportar mucho a la
Bioinformática!
• La bioestadística es una interrelación entre la biología y la
estadística que se ocupa de los datos sobre los organismos vivos, sus
problemas y las tasas de propagación de enfermedades, así como el
diseño, la recopilación y el análisis de los datos obtenidos de los
experimentos biológicos.
• Algunas contribuciones notables de la bioestadística a la
bioinformática se encuentran en los campos de;
Diseño experimental y reproducibilidad.
Preprocesamiento y extracción de características.
Modelado unificado.
Estructurar el aprendizaje y la integración.
• La biomatemática es el uso de lógicas, fórmulas, métodos o
principios matemáticos para resolver problemas biológicos en organismos
vivos.
• Se utiliza en Bioinformática para extraer información de utilidad a
partir de grandes cantidades de datos obtenidos experimentalmente
(Figura 3).
• Estos datos son sobre la estructura del ADN y las proteínas.
• La bioinformática también utiliza la probabilidad, el cálculo y las
matemáticas discretas.
Bioinformática; ¡una intersección de la informática y la
biología!
• La necesidad vertiginosa de analizar y procesar una cantidad
prodigiosa de datos biológicos y de diseñar algoritmos para ayudar que
muestra que la programación se ha convertido en una habilidad integral e
imprescindible para los biólogos.
• Los expertos en informática deben aprender genómica y proteómica
para procesar datos biológicos, mientras que los biólogos moleculares
deben dominar la programación informática y las técnicas de análisis de
datos. La bioinformática es competente en ambos, por lo que puede ayudar
en el proyecto y las investigaciones de este último sin que tengan que
salirse de su camino.
• La bioinformática tiene como objetivo diseñar software y algoritmos
que puedan modelar la expresión y función de los genes utilizando las
secuencias de genes.
Las habilidades de los siguientes son absolutamente
necesarias para la Bioinformática:
LINUX
UNIX
Algunas otras herramientas importantes requeridas en
Bioinformática son:
BioPERL
BioPYTHON
BioJAVA
BioCONDUCTOR
BioCLIPSE
BioSQL
Usando Python se han propuesto algunos modelos:
Modelo General:
En investigaciones recientes en el área del cáncer, se pueden partir
de modelos generales. Se trata de describir la evolución tumoral
simulando un modelo de cuadrículas bidimensional o tridimensional:
\[{P_b}= b
\frac{{(1+{s_d})}^{{k_d}}}{{(1+{s_p})}^{{k_p}}}\]
\[{P_d}= d\]
Parámetros del modelo de Heterogeneidad Tumoral:
En base a lo informado en el estudio, se usaron los siguientes
valores de parámetros: \({S_d}= 0.1\),
\({S_p}=10^{-3}\), \({T_d}=700\), \({T_p}=10^6\), \({μ}=10^{-8}\)
La heterogeneidad de las mutaciones del conductor y del pasajero se
calcula utilizando la entropía de Shannon, dada por:
