Биоинформационные технологии

Размещено на http://allbest.ru

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Анализ генетических последовательностей

2. Аннотация геномов

3. Вычислительная эволюционная биология

4. Оценка биологического разнообразия

5. Основные биоинформационные программы

Использованная литература

ВВЕДЕНИЕ

Биоинформатика -- совокупность методов и подходов, включающих в себя:

· математические методы компьютерного анализа всравнительной геномике (геномная биоинформатика).

· разработка алгоритмов и программ для предсказания пространственной структуры белков (структурная биоинформатика).

· исследование стратегий, соответствующих вычислительных методологий, а также общее управление информационной сложности биологических систем [ http://ppt4web.ru/biologija/biotekhnologija2.html].

В биоинформатике используются методы прикладной математики, статистики, информатики.

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.

Опираясь на признание важной роли передачи, хранения и обработки информации в биологических системах, в 1970 году Полина Хогевег ввела термин «биоинформатика», определив его как изучение информационных процессов в биотических системах.

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.

1. Анализ генетических последовательностей

С тех пор как в 1977 году был секвенирован фаг Phi-X174, последовательности ДНК всё большего числа организмов были расшифрованы и сохранены в базах данных.

Эти данные используются для определения последовательностей белков и регуляторных участков. Сравнение генов в рамках одного или разных видов может продемонстрировать сходство функций белков или отношения между видами (так могут быть составлены Филогенетические деревья).

С возрастанием количества данных уже давно стало невозможным вручную анализировать последовательности. В наши дни для поиска по геномам тысяч организмов, состоящих из миллиардов пар нуклеотидов, используются компьютерные программы.

Программы могут однозначно сопоставить (выровнять) похожие последовательности ДНК в геномах разных видов; часто такие последовательности несут сходные функции, а различия возникают в результате мелких мутаций, таких как замены отдельных нуклеотидов, вставки нуклеотидов, и их «выпадения» (делеции).

Один из вариантов такого выравнивания применяется при самом процессе секвенирования. Так называемая техника «дробного секвенирования» (которая была, например, использована Институтом Генетических Исследований для секвенирования первого бактериального генома Haemophilus influenzae) вместо полной последовательности нуклеотидов даёт последовательности коротких фрагментов ДНК (каждый длиной около 600--800 нуклеотидов). Концы фрагментов накладываются друг на друга и, совмещённые должным образом, дают полный геном.

Такой метод быстро даёт результаты секвенирования, но сборка фрагментов может быть довольно сложной задачей для больших геномов. В проекте по расшифроке генома человека сборка заняла несколько месяцев компьютерного времени. Сейчас этот метод применяется для практически всех геномов, и алгоритмы сборки геномов являются одной из острейших проблем биоинформатики на сегодняшний момент [http://www.t-generation.ru/065_copmuting.html].

Другим примером применения компьютерного анализа последовательностей является автоматический поиск генов и регуляторных последовательностей в геноме. Не все нуклеотиды в геноме используются для задания последовательностей белков.

Например, в геномах высших организмов, большие сегменты ДНК явно не кодируют белки и их функциональная роль неизвестна.

Разработка алгоритмов выявления кодирующих белки участков генома является важной задачей современной биоинформатики [http://ru.vlab.wikia.com/wiki].

Биоинформатика помогает связать геномные и протеомные проекты, к примеру, помогая в использовании последовательности ДНК для идентификации белков [http://traditio-ru.org/wiki/].

2. Аннотация геномов

В контексте геномики аннотация -- процесс маркировки генов и других объектов в последовательности ДНК.

Первая программная система аннотации геномов была создана в 1995 году Оуэном Уайтом (англ. Owen White), который работал в команде Института Геномных Исследований (англ. The Institute for Genomic Research). Он секвенировал и проанализировал первый декодированный геном свободноживущего организма бактерии Haemophilus influenzae.

Доктор Уайт построил систему для нахождения генов (участок ДНК, задающий последовательность определённого полипептида, либо функциональной РНК), тРНК и других объектов ДНК. Он сделал первые обозначения функций этих генов.

Большинство современных систем анотиции генома работают сходным образом, но такие программы доступные для анализа геномной ДНК, как GeneMark, используются для нахождения генов, кодирующих белок в Haemophilus influenzae, постоянно меняются и совершенствуются.

3. Вычислительная эволюционная биология

Эволюционная биология исследует происхождение и появление видов, также как их развитие с течением времени. Информатика помогает эволюционным биологам в нескольких аспектах:

· изучать эволюцию большого числа организмов, измеряя изменения в их ДНК, а не только в строении или физиологии;

· сравнивать целые геномы, что позволяет изучать более комплексные эволюционные события, такие как: дупликация генов, горизонтальный перенос генов, и предсказывать бактериальные специализирующие факторы;

· строить компьютерные модели популяций, чтобы предсказать поведение системы во времени;

· отслеживать появление публикаций, содержащих информацию о большом количестве видов.

Область в компьютерных науках, которая использует генетические алгоритмы, часто путают с компьютерной эволюционной биологией, но две эти области не обязательно связаны. Работа в этой области использует специализированное программное обеспечение для улучшения алгоритмов и вычислений и основывается на эволюционных принципах, таких, как репликация, диверсификация через рекомбинацию или мутации, и выживании в естественном отборе

4. Оценка биологического разнообразия

Биологическое разнообразие экосистемы может быть определено как полная генетическая совокупность определённой среды, состоящая из всех обитающих видов, была бы это биопленка в заброшенной шахте, капля морской воды, горсть земли или вся биосфера планеты Земля.

Для сбора видовых имён, описаний, ареала распространения, генетической информации используются базы данных.

Специализированное программное обеспечение применяется для поиска, визуализации и анализа информации, и, что более важно, предоставления её другим людям.

Компьютерные симуляторы моделируют такие вещи, как популяционная динамика, или вычисляют общее генетическое здоровье культуры в агрономии.

Один из важнейших потенциалов этой области заключается в анализе последовательностей ДНК или полных геномов целых вымирающих видов, позволяя запомнить результаты генетического эксперимента природы в компьютере и возможно использовать вновь в будущем, даже если эти виды полностью вымрут [http://www.iis.nsk.su/files/articles/sbor_kas_21.pdf].

Часто из области рассмотрения биоинформатики выпадают методы оценки других компонентов биоразнообразия -- таксонов (в первую очередь видов) и экосистем.

В настоящее время математические основания биоинформационных методов для таксонов представлены в рамках такого научного направления как фенетика, или численная таксономия. Методы анализа структуры экосистем рассматриваются специалистами таких направлений как системная экология, биоценометрия.

5. Основные биоинформационные программы

· ACT (Artemis Comparison Tool) -- геномный анализ

· Arlequin -- анализ популяционно-генетических данных

· BioEdit -- редактор множественного выравнивания нуклеотидных и аминокислотных последовательностей

· BLAST -- поиск родственных последовательностей в базе данных нуклеотидных и аминокислотных последовательностей

· Clustal -- множественное выравнивание нуклеотидных и аминокислотных последовательностей

· DnaSP -- анализ полиморфизма последовательностей ДНК

· FigTree -- редактор филогенетических деревьев

· Genepop -- популяционно-генетический анализ

· JalView -- редактор множественного выравнивания нуклеотидных и аминокислотных последовательностей

· MacClade -- коммерческая программа для интерктивного эволюционного анализа данных

· MEGA -- молекулярно-эволюционный генетический анализ

· Mesquite -- программа для сравнительной биологии на языке Java

· Muscle -- множественное сравнение нуклеотидных и аминокислотных последовательностей. Более быстрая и точная по сравнению с ClustalW

· PAUP -- филогенетический анализ с использованием метода парсимонии (и других методов)

· PHYLIP -- пакет филогенетических программ

· PopGene -- анализ генетического разнообразия популяций

· Populations -- популяционно-генетический анализ

· PSI Protein Classifier -- обобщение результатов, полученных с помощью программы PSI-BLAST

· Sequin -- депонирование последовательностей в GenBank, EMBL, DDBJ

· SPAdes -- сборщик бактериальных геномов

· Velvet -- сборщик геномов

белок геном экосистема

ЛИТЕРАТУРА

1. http://allmuzbox.ru/daivlugob53vais/

2. http://www.iis.nsk.su/files/articles/sbor_kas_21.pdf

3. http://biofile.ru/bio/4497.html

4. http://traditio-ru.org/wiki

5. http://ru.vlab.wikia.com/wiki

6. http://www.t-generation.ru/065_copmuting.html

7. http://ljrate.ru/post/111706/8318

8. http://ru.wikipedia.org/wiki/

9. http://ppt4web.ru/biologija/biotekhnologija2.html

Размещено на Allbest.ru