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生物信息学在生物技术的作用

*通信:

Kumar一Devi Ahilya大学生物技术学院Khandwa Rd,印多尔452001年,印度,电话:+ 21674241888;传真:07312527532;电子邮件: (电子邮件保护)

文摘

生物信息学是利用计算的方法分析、管理和存储生物数据。的研究生物技术尤其是涉及序列数据管理和药物设计发生由于生物信息学的发展速度迅速。一些工具和软件开发进行分析和解释的生物复杂性。有许多应用程序生物信息学viz.序列分析和定位、分子建模、对接、注释和动态模拟加速生物技术研究。预计许多未来生物信息学创新可能会刺激广大生物数据的分析。在这种沟通中,我们试图解释的重要性生物信息学各领域的生物技术cheminformatics viz.基因组学、蛋白质组学、转录组,气候变化的研究,药物发现和发展,浪费清理、生物能源作物改良,兽医学,法医科学和生物。

关键字

生物信息学;生物技术;生物的复杂性;分子建模;基因组学;蛋白质组学;转录组;Cheminformatics;药物发现

介绍

生物信息学是“生物信息学”的简称。这被认为是生物科学的混合物计算机科学现在一天,许多科学家倾向于使用术语,计算生物学。当人类这个分支的科学变得更加受欢迎基因组项目出现。生物信息学合并生物学,计算机科学和信息技术,形成一个单一的学科。它涵盖了许多领域的生物科学尤其是现代生物学viz.基因组学、转录组、蛋白质组学、遗传学和进化论。该领域的最终目标是使新发现的生物的见解以及创建一个全球视角的统一原则生物学可以确认。

生物信息学是一个吸引人的课题有输入工程艺术,也是科学。Bioinformaticians大多是从事设计新的算法,软件,开发更新数据库,所有帮助解决许多生物学问题1]。大量的生物信息学工具、软件和数据库可用于更好地理解生物复杂性和分析和存储生物数据。因此,生物信息学研究用于避免时间、成本和湿实验室实践。科学家意识到1950年代序列数据库的重要性,这就是为什么首先蛋白质序列数据库成立于1956年后胰岛素肽序列。人类的基因组序列数据是如此巨大,如果编译在书中,数据会跑到200卷1000页的每个单独和阅读需要26年夜以继日地工作。这一挑战的处理如此庞大的数据只能是可能的,因为生物信息学(2]。

的增长生物技术行业近年来是前所未有的,进步分子建模、疾病特征、药物发现、临床医疗、取证农业从根本上影响全球经济和社会问题。因此,与人的信心和生物技术的发展,生物信息学所有生物科学也达到了新的高度。存在许多的应用生物信息学加速研究领域的生物技术包括自动基因组测序、基因识别、基因功能预测,预测蛋白质结构的发展史,药物设计和发展,识别生物,基因和疫苗设计、理解基因组复杂性,了解蛋白质结构、功能和折叠。通过使用生物信息学在研究,许多长期项目出现的如此之快基因组人类和其他生物的映射。同样,预期生物信息学创新在未来也将满足生物技术的要求。在这里,我们试图解释的作用生物信息学各领域的生物技术药物设计和开发、基因组学、蛋白质组学、环境生物技术和其他人(3]。

基因组学

研究基因及其表达被称为基因组学。这个领域从基因序列生成大量的数据,他们的相互关系和功能。来管理这一庞大的巨大数据,生物信息学起着非常重要的作用。与完整基因组越来越多的生物序列,生物信息学开始提供概念基础和实用的方法检测系统功能细胞和有机体的行为(4]。生物信息学起着至关重要的作用在结构基因组学、功能基因组学和营养基因组学。

蛋白质组学

研究蛋白质结构、功能和相互作用产生的特定的细胞,组织或器官称为蛋白质组学。它处理的遗传学技术,生物化学和分子生物学。先进的技术生物学导致蛋白质积累大量的数据交互,蛋白质,蛋白质活动模式和细胞器组成。这个庞大的数据可以很容易通过使用管理和访问生物信息学工具、软件和数据库。直到现在,许多领域的算法蛋白质组学viz.图像分析的二维凝胶肽质量指纹和肽碎片指纹已经开发(5]。

转录组

研究集所有信使RNA分子的细胞称为转录组。这也可以称为表达式分析DNA微阵列用于确定mRNA的表达水平在一个给定的细胞群。微阵列技术生成大量的数据,单一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。如此庞大的数据分析是通过大量的软件包。通过这种方式,生物信息学是用于转录组分析,信使rna表达水平可以确定(6]。RNA序列(RNAseq)也被包括在转录组。它是使用下一代测序以确定样品中RNA的存在和数量在给定的时间。它是用来分析不断变化的细胞转录组。

Cheminformatics

Cheminformatics(化学信息学)专注于存储、索引、搜索、检索和应用信息化合物。它涉及化学数据的逻辑组织形式,以方便检索化学性质,结构和它们之间的关系。使用生物信息学,可以通过计算机算法来识别和结构修改一种天然产品,设计复合所需的属性和评估其治疗效果,理论上。Cheminformatics分析包括分析如相似性搜索、集群、构象建模、虚拟筛选等。7]。

药物发现

生物信息学中发挥着越来越重要的作用在几乎所有方面的药物发现,药物评估和药物开发。不是因为这个不断增长的重要性生物信息学处理大量数据的效用生物信息学工具来预测、分析和帮助解释在临床和临床前研究8]。传统上,药理学和chemistry-based药物发现方法面临各种困难在寻找新药物。产生越来越多的越来越大的压力药物在很短的时间内低风险导致显著的生物信息学的兴趣。事实上,现在有一个新的单独的字段的存在被称为计算机辅助药物设计(CADD)。生物信息学提供了一个巨大的支持来克服环境以不同的方式的成本和时间。它提供了广泛的与毒品有关的数据库和软件,可以用于各种目的相关药物设计和开发过程9]。

进化/系统发生学的研究

研究生物个体或群体之间的进化关系被定义为系统发生学。分类学家发现的进化关系使用各种解剖方法,需要太多的时间。使用生物信息学、系统发育树构建基于序列比对使用各种方法。开发各种算法方法构建的系统树取决于不同的进化谱系(10]。

作物改良

可持续农业生产应对全球的迫切问题气候变化和人口增长。基于创新组学研究改善植物的研究。集成的“组学”策略明确植物的分子系统用于提高植物生产力。基因组学策略,尤其是比较基因组学有助于了解基因及其功能,以及每个物种的生物学性质。生物信息学数据库也在设计新技术和实验中用于增加工厂生产(11]。

兽医科学

粮食生产从牲畜可以满足需求的人口的食物。为了更好的生物经济,需要有效的动物生产和繁殖。这是通过更好地了解牲畜的物种。当前和牲畜的新方法物种使用数据从实验或现场研究生物信息学帮助理解复杂的系统遗传学特征和提供生物意义和准确的预测。最后,几乎所有的未来generations-omics工具和方法用于其他领域的生物科学,也可以用于兽医学(12,13]。

法医科学

法医科学包括个人的研究关于鉴定和亲缘。它本质上是跨学科的生物信息学两者都是依赖计算机科学和统计数据。这个领域是基于分子数据和许多数据库正在开发存储已知罪犯的DNA样本。这个字段是被推由于技术和统计微数组技术的进步,贝叶斯网络,机器学习算法,TFT生物传感器和其他人。这提供了组织和证据推理的有效途径14]。

生物

生物包括恢复措施生物安全那些受到一群生物或生物威胁传染病(在上下文bio-war或生物恐怖主义)。今天,生物信息学有一个对法医和情报行动的影响有限。有一个需要更多的算法生物信息学为生物所以开发数据库可能显示彼此互操作性。为了使用下一代基因组测序为法医操作,bio-threat意识,缓解和医学情报,需要更多的计算应用程序的开发(15]。

垃圾清理

今天,全世界的主要问题在于环境污染物。主要关心的环保主义者浪费产生的行业。这些污染物逐渐恶化的环境反过来又影响人类健康。很少有微生物这被认为是解决污染物进入自然生物地球化学循环。生物修复是最近技术,探讨了微生物降解潜力。这种技术可以进一步提高了使用生物信息学。基因组和生物信息学数据提供一个丰富的信息,将极大地增强了一些蛋白质的结构描述。生物信息学提供数据的微生物基因组学、蛋白质组学、系统生物学、计算生物学生物信息学工具的理解biodegradative通路的机制16,17]。

气候变化研究

另一个是全球关注气候因为损失的海冰变化,加速海平面上升和更长和更强烈的热浪。为了解决这个问题,生物信息学通过测序的微生物可以帮助吗基因组这可以减少二氧化碳和其他温室气体的含量。这在稳定全球起着重要的作用气候改变。不是已经完成了大量的工作在这个领域生物信息学域,和更有针对性的工作必须考虑该地区的微生物及其功能进行有限公司₂减少(18]。

生物能源和生物燃料

生物燃料提供了巨大的承诺造成日益增长的全球需求替代可再生能源的来源。生物信息学最重要的是理解和分析吗生物燃料生产途径。对藻基因组学的最新进展,结合其他“组学”的方法,加快了能力确定代谢途径和基因潜在的目标发展的转基因micro-algal菌株与最佳脂质含量(19]。

确认

作者承认生物技术部门的设施,科学技术部,印度政府,新德里(印度生物技术部)生物信息学子以及moran的中心。生物技术程序中使用目前的工作。

引用

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2. 高桥年代,Yoshikawa M, Kamada, et al .藜的photoconvertible水溶性蛋白质chlorophyll-binding DUF538成员总科,分布在陆生植物。J植物杂志。2013;170 (17):1549 - 52。
3. 阿什拉夫G, Kohnehrouz SB.IdentificationDUF538cDNA克隆物从Celosia cristata表示相应的序列和强调。57 RussJPlant杂志。2010;(2):247 - 52。
4. Nakagami H, Sugiyama N, Mochida K, et al。大规模比较phosphoproteomics标识守恒的磷酸化网站在植物。植物杂志。2010;153 (3):1161 - 74。
5. 阿什拉夫G, Kohnehrouz某人ProtJ.2013; 32:163。
6. 阿什拉夫G。预测三级结构之间的同源性杀菌/通透性增加蛋白先天免疫系统和水解酶的酶。IntJBiosci。2014;5 (2):1 - 6。
7. 奥苏贝尔调频,布伦特R,金斯敦,摩尔DD, Seiolman詹,史密斯是当前分子生物学技术等。。纽约:约翰·威利& Sons;1991年。
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