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数量:22 (3)DOI: 10.37532 / 0974 - 7419.2022.22(3)全

乐动体育在线生物信息学的概述

*通信:
安德鲁·杰森印度日报》总编辑,分析化学:巴西电子邮件:Andrew.jason45@hotmail.com

收到:2022年3月2日,手稿不。tsac - 22 - 76681;编辑器分配:2022年3月3日,PreQC没有。tsac - 22 - 76681 (PQ);综述了:2022年3月17日,QC。tsac - 22 - 76681 (Q);修改后:2022年3月19日,手稿。tsac - 22 - 76681 (R);发表日期:2022年3月21日。DOI: 10.37532 / 0974 - 7419.2022.22(3)全

引用:杰森·a .生物信乐动体育在线息学的概述。肛门化学印第安纳j . 2022; 22 (3): 185。

文摘

生物信息学是研究、管理和存储使用计算方法的生物数据。由于生物信息学的出现,生物技术研究,尤其是涉及序列数据管理和药物设计、先进的快。为分析和解释的生物复杂性,许多仪器的软件被开发出来。序列分析和对齐、分子模拟、对接、注释和动态模拟的一些应用生物信息学可以加快生物技术研究。未来生物信息学进步是预期鼓励研究大量的生物数据。在这个信息,我们试图展示的意义生物信息学在各种各样的生物技术领域,包括基因组、蛋白质组学、转录组cheminformatics的研究气候的变化,药物发现和发展,浪费清理,生物能源

关键字

生物信息学;生物技术;生物

介绍

简称“生物信息学”代表“生物信息学”。Today, many scientists prefer to use the term computational生物学来描述这一领域的研究,这被认为是生物科学和计算机科学的结合。人类的创造基因组项目增加兴趣的研究领域。一个新的学科叫做生物信息学结合生物学、计算机科学和信息技术。它包括一个广泛的生物科学话题,尤其是当代生物学,包括遗传学、进化,基因组学、转录组和蛋白质组学。学科的最终目标是促进统一的生物的识别原则和开发一个全球视角的新生物的见解可能被发现。

一个有趣的领域,包括工程艺术和科学是生物信息学。bioinformaticians的主要工作就是创造了新的软件、算法和数据库,所有帮助解决许多生物学问题。分析和保护生物数据和得到更好的知识的生物复杂性,各种各样的生物信息学工具、数据库和软件是可用的。因此,生物信息学研究是用来避免湿实验室程序、时间和费用。第一个蛋白质序列数据库建于1956年,为胰岛素序列后不久成为可用的,由于科学家们意识到在1950年代序列数据库的使用。

生物技术部门近年来经历了特殊的扩张和发展分子造型、疾病特征、药物发现、临床医疗、取证农业有一个重要的全球经济和社会的影响。作为一个结果,生物信息学在所有的生物科学达到新的高度感谢公众信心和生物技术发展。自动基因组测序、基因识别、基因功能预测,蛋白质结构预测、发展史、药物的设计和开发,生物识别、疫苗设计、理解基因和基因组的复杂性,和理解蛋白质结构、功能、和折叠的只是几个应用生物信息学可以加快研究领域的生物技术。的使用生物信息学在研究加快完成许多漫长的事业,包括人类的映射基因组和其他生物。

基因组学

基因组学是研究基因和它们是如何表达。从基因序列,它们的关系,和他们的功能,这种学科产生了大量数据。生物信息学在管理这个庞大的至关重要,大量的数据。增加动物的数量基因组序列,生物信息学开始提供理论基础和实用技术识别系统功能行为的细胞和器官。结构基因组学、功能基因组学和营养基因组学都严重依赖于生物信息学。

蛋白质组学

蛋白质组学是研究的结构,功能,的关系的蛋白质所产生的某些细胞,组织,或有机体。它涵盖了分子生物学、生物化学和遗传学技术。大量的蛋白质相互作用信息,蛋白质概况、蛋白质活动模式,和细胞器组成先进的生物方法的累积结果。使用生物信息学工具、软件和数据库,这巨大的数据量可能会很容易和访问控制。有很多算法领域的创造蛋白质组学到目前为止,包括二维凝胶图像分析,肽质量指纹,肽碎片指纹。

转录组

转录组研究的所有信使RNA分子在细胞。这个过程中,DNA微阵列是用来评估mRNA表达水平在一个特定的细胞群,也被称为表达式分析。一个微阵列技术的运行产生成千上万的数据值,和一个实验需要数以百计的运行。各种各样的软件包分析这样的大量数据。为了分析转录组和识别的mRNA表达,生物信息学是就业。转录组现在还包括RNA序列(RNAseq)。

Cheminformatics

通常被称为cheminformatics,化学信息学是研究存储、索引、搜索,获取和使用数据的化学分子。它需要化学数据的逻辑组织,让它更容易检索化学性质,结构,和交互。从理论上讲,使用生物信息学,可以检测和结构改变一种天然产品,设计一个分子与必要的品质,并评估其药用效果。分析像相似性搜索、分组、构象造型、虚拟筛选等都包含在cheminformatics分析。

药物发现

几乎每种药物开发、药物评价和药物发现现在涉及到生物信息学的使用。的使用生物信息学工具来预测、分析、解释和援助的临床和临床前研究领域的扩大是另一个因素。基于药物发现方法药理学和化学历史上已经很难想出新的药物。一个非同寻常的兴趣生物信息学产生的结果推动生产越来越多的药物在很短的时间内以最小的风险。事实上,现在有一个整体,不同的领域称为计算机辅助药物设计(CADD)。在许多方面,生物信息学提供了大量的援助在克服成本和时间约束。

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