Реферат на тему Реферат по дисциплине — Биомедицинских систем и биотехнологии

Содержание:

Введение 2

Биоинформатика: история, настоящее и будущее 3

Заключение 10

Список использованной литературы 11

Введение:

Биоинформатика стала важной частью многих областей биологии. В области генетики и геномики, биоинформатика помогает в упорядочивании и аннотировании геномов и наблюдаемых мутаций. Она играет роль в анализе гена, экспрессии белка и регуляции. Инструменты биоинформатики помогают в сравнении генетических и геномных данных и, в целом, в понимании эволюционных аспектов молекулярной биологии. В структурной биологии, она помогает в симуляции и моделировании ДНК, РНК и белковых структур а также молекулярных взаимодействий

В начале «геномной революции» термин «биоинформатика» был переоткрыт и обозначал создание и техническое обслуживания базы данных для хранения биологической информации.

Главная цель биоинформатики — способствовать пониманию биологических процессов. Отличие биоинформатики от других подходов состоит в том, что она фокусируется на создании и применении интенсивных вычислительных методов для достижения этой цели. Примеры подобных методов: распознавание образов, data mining, алгоритмы машинного обучения и визуализация биологических данных. Основные усилия исследователей направлены на решение задач выравнивания последовательностей, нахождения генов (поиск региона ДНК, кодирующего гены), расшифровки генома, конструирования лекарств, разработки лекарств, выравнивания структуры белка, предсказания структуры белка, предсказания экспрессии генов и взаимодействий «белок-белок», полногеномного поиска ассоциаций и моделирования эволюции

Биоинформатика сегодня подразумевает создание и совершенствование баз данных, алгоритмов, вычислительных и статистических методов и теории для решения практических и теоретических проблем, возникающих при управлении и анализе биологических данных.

Заключение:

Профессия биоинформатик сложна, но и необычайно увлекательна. Особенностью профессии является то, что успешный специалист в этой области должен знать много вещей, которые традиционно не сгруппированы вместе. Эти темы варьируются от биологии и статистического анализа до программирования и машинного обучения, а также включают следующее:

— хранение и управление большими наборами данных;

— кластерный анализ;

— анализ секвенирования РНК, ДНК и белков;

— разработка алгоритмов;

— знакомство с Linux, особенно для управления кластерами серверов;

— различные языки программирования,

— надзор за системами управления лабораторной информацией;

— создание визуализаций данных для использования в отчетах;

— анализ изображений;

— разработка процессов мониторинга.

В дополнение к этим техническим навыкам, критическое мышление и адаптируемость, также являются ведущими -необходимо знать, как подойти к проблеме и разложить ее на подкомпоненты, а затем соединить их вместе, чтобы получить ответ.

Сегодня в специальных виртуальных банках в открытом доступе находится достаточное количество «сырых» биологических данных, поэтому молодым ученым есть на чем ставить эксперименты и делать свои научные открытия.

 

Фрагмент текста работы:

Биоинформатика: история, настоящее и будущее

Биоинформатика, как можно понять из названия, — наука об информации, заключенной в наших клетках (в генах и других составных частях клетки). Человеческий геном составляет свыше трех миллиардов пар нуклеотидов, расположенных в определенной последовательности, в которой зашифрованы как наследственная информация, так и данные обо всем, что касается старения тела человека. Из этой последовательности можно узнать, из каких органов оно состоит, как функционирует, какие процессы протекают в клетке. Биоинформатика — наука как о биологических объектах, так и об информации, которая содержится внутри клетки, в первую очередь, в геноме.

Со времени своего появления, во второй половине 20-го века, наука информатика начала широко внедряться и сотрудничать (и продолжает это и в наши дни) с другими науками: физико-математическими, техническими, гуманитарными и пр. Перефразируя всем известные слова М.В. Ломоносова, можно сказать, что «широко простирает информатика руки свои в дела человеческие». Сейчас трудно найти такую область науки, которая бы обходилась без методов информатики.

Не избежали этого и естественные науки. В конце 60-х – начале 70-х годов прошлого века ЭВМ стали активно применяться в биологии: к этому времени возросла их память, увеличилась скорость операций, уменьшились размеры. И к тому же накопилось большое количество экспериментальных данных по биологии, требующих осмысления и обработки. Например, уже к 2003 г. объединенными усилиями ученых многих стран был в общих чертах прочитан геном человека.

Таким образом, на стыке XX-го и XXI-го веков появилась бурно развивающаяся область биомедицинской науки биоинформатика, которой к настоящему времени насчитывается уже около 30 лет. Биоинформатика обязана своим появлением накоплению обширных экспериментальных данных. Особенно заметно это накопление стало проходить в 70-х гг. XX-го века. Информации, получаемой в биологических экспериментах, было значительно больше, чем возможности человека к запоминанию фактов и их анализу. Возникла необходимость хранения все быстрее увеличивающегося объема информации.

Первые несколько сотен расшифрованных последовательностей белков были опубликованы в виде книги-атласа. Однако уже в начале 70-х г. число расшифрованных последовательностей возросло настолько, что из-за их объема оказались невозможными публикации в виде книг. Стало понятно, что нужны специальные программы для сравнения последовательностей, поскольку мозг человека не справляется с анализом такой информации. В 90-е годы происходит расцвет геномики.

К настоящему времени расшифрованы полные геномные последовательности человека, мыши, цыпленка, лягушки, отдельных видов рыб, круглых червей, нескольких сотен вирусов и бактерий и т.д. Прочтение генома бактерии – это теперь задача, посильная для группы из 2–3 исследователей за время, меньшее, чем один год. Геном человека составляет около 3-х миллиардов букв, что эквивалентно 15000 книжных томов. А значение факта его «прочтения» для биологов сравнимо с открытием Д.И. Менделеевым периодического закона для химиков. Поэтому для обработки такой обширной биологической информации на помощь пришли компьютерные технологии. Первый алгоритм выравнивания генных последовательностей был предложен еще в 1970 г. Компьютеры позволили хранить информацию в виртуальных банках данных и оперировать ею с большой скоростью. Биоинформатика, как и многие другие современные науки, развивается на стыке разных наук: молекулярной биологии, генетики, математики и компьютерных технологий. Основная ее задача – разработка вычислительных алгоритмов для анализа и систематизации данных о структуре и функциях биологических молекул, прежде всего нуклеиновых кислот и белков.

Объем генетической информации, накапливаемый в банках данных, начал увеличиваться с возрастающей скоростью после того, как были разработаны быстрые методы секвенирования (расшифровки) нуклеотидных последовательностей ДНК. Достижения информатики, лингвистики и теории информации сделали возможным анализ генетических текстов. Взаимосвязанное развитие биоинформатики с другими областями науки позволяет рассчитывать на формирование нового уровня понимания биологических процессов, происходящих в клетках и организмах.

Если учесть, что первый персональный компьютер появился в 1981 г., а Интернет (World Wide Web) – в 1991 г., т.е. совсем недавно, то это имело колоссальное значение для развития не только предмета науки, но и ее организации. Один из главных принципов биоинформатики (как, впрочем, и других наук) – принцип единого мирового информационного пространства, объединяющего усилия ученых, работающих по всему миру.

Современная биоинформатика делится на два основных ответвления — структурная биоинформатика и биоинформатика последовательностей. В первом случае мы видим человека, который сидит перед компьютером и запускает программы, помогающие изучать биологические объекты (например, ДНК или белки) в 3D-визуализациях. Они строят компьютерные модели, позволяющие предсказать, как молекула лекарства будет взаимодействовать с белком, как выглядит пространственная структура белка в клетке, какими свойствами молекулы объясняются ее взаимодействия с клеточными структурами и т. д.

Методы структурной биоинформатики активно используются как в академической науке, так и в индустрии: сложно представить фармкомпанию, которая обходится без таких специалистов. За последние годы компьютерные методы позволили в разы упростить процесс поиска потенциальных лекарств, что сделало фармацевтическую разработку гораздо более быстрым и дешевым процессом.

Биоинформатика последовательностей работает с более высоким уровнем организации живой материи — начиная с отдельных нуклеотидов, ДНК и генов, и заканчивая целыми геномами и их сравнениями друг с другом.

Представьте себе человека, который видит перед собой набор букв алфавита (но не простого, а генетического или аминокислотного) и ищет в них закономерности, объясняя и подтверждая их статистически, с использованием компьютерных методов. Биоинформатика последовательностей объясняет, с какой мутацией связано то или иное заболевание или почему в крови пациента накапливаются вредоносные вещества. Помимо медицинских данных, биоинформатики последовательностей изучают закономерности распространения организмов по земле, популяционные различия между группами животных, роли и функции конкретных генов. Благодаря этой науке можно проверять эффективность лекарств и изучать биологические механизмы, которые объясняют их действие.

Например, благодаря биоинформатическому анализу были найдены и описаны мутации, приводящие к развитию муковисцидоза — моногенного заболевания, вызванного поломкой гена одного из хлорных каналов. А еще теперь мы гораздо лучше знаем, кто приходится ближайшим биологическим родственником человеку и как наши предки расселялись по планете. Более того, каждый человек, прочитав свой геном, может узнать, откуда происходит его род и к какой этнической группе он принадлежит. Множество зарубежных (23andme, MyHeritage) и российских (Genotek, Atlas) сервисов позволяют получить эту услугу за сравнительно небольшую цену.

Предсказание структуры белка, поиск гомологии, множественное выравнивание, построение филогении, анализ последовательности генома, поиск генов — вот задачи вычислительной биологии.

Мы можем разработать некоторые инструменты и программное обеспечение для решения этих проблем, но точность программ не превышает 60-70%. Когда нам приходится обсуждать такие типичные проблемы, точность должна составлять более 95%.

Программное обеспечение для фотогеничного анализа и прогнозирования структуры не всегда дает значительный результат, потому что это программное обеспечение работает с некоторыми параметрами, и необязательно, чтобы каждая последовательность или структура соответствовали этим параметрам.

Однако эти «прикладные» открытия — дело очень важное и полезное, но для нас, биоинформатиков, не главное. А главное, что принесла нам индустриальная революция в биологии, — появилась возможность на другом уровне обсуждать эволюцию. Даже банальные утверждения, скажем, о процентном сходстве геномов человека и шимпанзе нетактривиальны, как могут показаться. Молекулярная эволюция поучительна тем, что на ней замечательно выполняются дарвинистские представления о природе вещей.

Данные, полученные молекулярными биологами, теперь оказывают серьезное влияние на таксономию — классификацию растений и животных. Поначалу ботаники и зоологи скептически относились к молекулярным генеалогическим деревьям, показывающим степень родства между видами на основе сравнения нуклеотидных последовательностей, но надо признать, что и первые молекулярные деревья были не слишком удачными. Сейчас прямо на глазах происходит конвергенция — классическая и молекулярная таксономии движутся навстречу друг другу. Уже понятно, что молекулярные деревья, если они построены с соблюдением определенных правил, достаточно близки к реальности и вполне могут стать поводом для пересмотра ортодоксальных таксономических представлений, основанных на морфологии — сравнении внешних черт организмов. И, как ни странно, оказывается, что у видов, которых будто бы насильно помещают вместе исходя из сходства их генов, действительно отыскиваются общие признаки. Получается, что хорошее молекулярное дерево не противоречит морфологической конструкции, просто другие признаки оказываются ведущими.

Что касается бактерий, то в эпоху классической биологии их классифицировали по форме клеток и по метаболическим свойствам: какие сахара они могут утилизировать, какие аминокислоты и кофакторы могут синтезировать сами, а в каких нуждаются как в составной части внешней среды и т. п. Эта таксономия была очень слабой, поскольку у бактерий по сравнению с высшими организмами очень мало морфологических и функциональных признаков. Сегодня таксономия бактерий, по-видимому, полностью основывается на молекулярных данных. В массовом порядке пересматриваются видовые названия. Но самым впечатляющим достижением в этой области была, конечно, работа Карла Вёзе, который в 1977 году на основании молекулярной таксономии постулировал существование архебактерий (сейчас их называют археями) — третьего домена жизни, отличного от эукариот и «настоящих» бактерий.

Нельзя сказать, что все проблемы систематики бактерий отныне решены. В значительной мере оказалось разрушенным представление о том, что такое бактериальный вид. Обнаружилось, например, что у двух штаммов кишечной палочки — представителей одного вида — до трети генов могут быть уникальными, то есть присутствовать в одном штамме и отсутствовать в другом. Много неожиданного и интересного уже известно о бактериальной эволюции. В частности, оказалось, что горизонтальный перенос — обмен генетическим материалом — может происходить между таксономически далекими существами. Например, Metanosarcina — типичная архея, но треть ее генов имеют бактериальное происхождение, и эти гены обслуживают практически весь ее метаболизм, в то время как механизмы транскрипции, трансляции, репликация, устройство мембраны у метаносарцины характерны для архей. По этому примеру можно судить о том, насколько увлекательно сейчас заниматься эволюцией бактерий.

Немаловажным аспектом является то, что разработки в области биоинформатики и, в частности, массового параллельного секвенирования для анализа ДНК позволили извлекать бесценную информацию без высоких затрат. Некоторые области ДНК, анализ которых раньше считался трудоемким, теперь можно легко изучать, что дает дополнительную информацию, которая в противном случае была бы потеряна.