BioinformaticsBioinformatics has be

Bioinformatics
Bioinformatics has been defined many different ways, since practitioners do not always agree upon the scope of its use within the biological and computer sciences, but it is always considered a combination of both sciences, along with other contributing disciplines.
Contents [hide]
1 Bioinformatics as a biological science
2 Bioinformatics as a computer science
3 Pre-genomic bioinformatics
4 Post-genomic bioinformatics
5 Computer science disciplines inspired by the life sciences
6 See also
7 External links
Bioinformatics as a biological science

It is debatable whether bioinformatics and the discipline computational biology, literally "biology that involves computation," are the same or distinct. To some, both bioinformatics and computational biology are defined as any use of computers for processing any biologically-derived information, whether DNA sequences or breast X-rays. Therefore, there are other fields, e.g. medical imaging / image analysis, that might be considered part of bioinformatics. This would be the broadest definition of the term. But, in practice, the definition used by most people is even narrower; bioinformatics to them is a synonym for computational molecular biology: any use of computers to characterize the molecular components of living things.
Bioinformatics as a computer science

To others, bioinformatics is a grammatical contraction of "biological informatics" and is therefore related to the computer science disciplines of information science and/or information technology. This definition would thus emphasize the information contained within the biological data, also implying that large amounts of data would be managed and/or analyzed.
Pre-genomic bioinformatics

Most biologists talk about "doing bioinformatics" when they use computers to store, retrieve, analyze or predict the composition or the structure of biomolecules. As computers become more powerful you could probably add simulate to this list of bioinformatics verbs. "Biomolecules" include your genetic material---nucleic acids---and the products of your genes: proteins. These are the concerns of pre-genomic or "classical" bioinformatics, which deal primarily with sequence analysis.
Fredj Tekaia at the Institut Pasteur offers this definition of bioinformatics:
"The mathematical, statistical and computing methods that aim to solve biological problems using DNA and amino acid sequences and related information."
It is a mathematically interesting property of most large biological molecules that they are polymers; ordered chains of simpler molecular modules called monomers. Think of the monomers as beads or building blocks which, despite having different colors and shapes, all have the same thickness and the same way of connecting to one another.
Monomers that can combine in a chain are of the same general class, but each kind of monomer in that class has its own well-defined set of characteristics. And many monomer molecules can be joined together to form a single, far larger, macromolecule. Macromolecules can have exquisitely specific informational content and/or chemical properties.
According to this scheme, the monomers in a given macromolecule of DNA or protein can be treated computationally as letters of an alphabet, put together in pre-programmed arrangements to carry messages or do work in a cell.
Post-genomic bioinformatics

The greatest achievement of bioinformatics methods, the Human Genome Project, is practically complete. Because of this the nature and priorities of bioinformatics research and applications have changed. People often talk portentously of our living in the "post-genomic" era. This affects bioinformatics in several ways:
Now that we possess multiple whole genomes, we can look for differences and similarities between all the genes of multiple species. From such studies we can draw particular conclusions about species and general ones about evolution. This kind of science is often referred to as comparative genomics.
There are now technologies designed to measure the relative number of copies of a genetic message (levels of gene expression) at different stages in development or disease or in different tissues. Such technologies, such as DNA microarrays will grow in importance.
Other, more direct, large-scale ways of identifying gene functions and associations (for example yeast two-hybrid methods) will grow in significance and with them the accompanying bioinformatics of functional genomics.
There will be a general shift in emphasis (of sequence analysis especially) from genes themselves to gene products. This will lead to:
attempts to catalog the activities and characterize interactions between all gene products (in humans): proteomics ).
attempts to crystallography and or predict the structures of all proteins (in humans): structural genomics.
fewer DNA double-helices in bad sci-fi movies.
What some people refer to as research or medical informatics, the management of all biomedical experimental data associated with particular molecules or patients---from mass spectroscopy, to in vitro assays to clinical side-effects---will move from the concern of those working in drug company and hospital I.T. (information technology) into the mainstream of cell and molecular biology and migrate from the commercial and clinical to academic sectors.
It is worth noting that all of the above post-genomic areas of research depend upon established, pre-genomic sequence analysis techniques.
Computer science disciplines inspired by the life sciences

There are also whole other disciplines of biologically-inspired computation, e.g. genetic algorithms, AI, and neural networks. Often these areas interact in strange ways. Neural networks, inspired by crude models of the functioning of nerve cells in the brain, are used in a program called PHD to predict, surprisingly accurately, the secondary structures of proteins from their primary sequences.

Kết quả (Việt) 1:

Tin sinh họcTin sinh học đã được xác định nhiều cách khác nhau, kể từ khi học viên không luôn luôn đồng ý khi phạm vi của việc sử dụng nó trong các ngành khoa học sinh học và máy tính, nhưng nó luôn luôn được coi là một sự kết hợp của cả hai khoa học, cùng với các ngành đóng góp.Nội dung [ẩn]1 tin sinh học là một khoa học sinh học2 sinh học là một khoa học máy tínhTin sinh học trước gen 3Tin sinh học sau gen 45 môn học máy tính khoa học lấy cảm hứng từ khoa học đời sống6 Xem thêm7 liên kết ngoàiTin sinh học là một khoa học sinh họcNó là gây tranh cãi cho dù tin sinh học và sinh học tính toán kỷ luật, nghĩa là "sinh học liên quan đến việc tính toán," đều giống nhau hoặc khác biệt. Để một số người, tin sinh học và sinh học tính toán được định nghĩa là bất kỳ sử dụng máy tính cho xử lý bất kỳ thông tin sinh học bắt nguồn, cho dù DNA cuỗi hoặc chụp x-quang vú. Do đó, có những lĩnh vực khác, ví dụ như y tế hình ảnh / hình ảnh phân tích, mà có thể được coi là một phần của tin sinh học. Điều này sẽ là định nghĩa rộng nhất của thuật ngữ. Nhưng, trong thực tế, định nghĩa được sử dụng bởi hầu hết mọi người thậm chí hẹp; tin sinh học cho họ là đồng nghĩa của sinh học phân tử tính toán: bất kỳ sử dụng máy tính để mô tả các thành phần phân tử của sinh vật.Tin sinh học là một khoa học máy tínhĐể những người khác, tin sinh học là sự co ngữ pháp của "công nghệ thông tin sinh học" và do đó liên quan đến các ngành khoa học máy tính khoa học thông tin và/hoặc công nghệ thông tin. Định nghĩa này sẽ do đó nhấn mạnh những thông tin có trong các dữ liệu sinh học, cũng ngụ ý rằng một lượng lớn dữ liệu nào được quản lý và/hoặc phân tích.Pre-gen sinh họcHầu hết các nhà sinh học nói về "làm tin sinh học" khi họ sử dụng máy tính để lưu trữ, truy xuất, phân tích hoặc dự đoán các thành phần hoặc cấu trúc của biomolecules. Khi máy tính trở nên mạnh mẽ hơn bạn có lẽ có thể thêm mô phỏng vào danh sách này của động từ tin sinh học. "Biomolecules" bao gồm tài liệu di truyền của bạn---nucleic acids---và các sản phẩm của gen của bạn: protein. Đây là mối quan tâm của tin sinh học gen trước hoặc "cổ điển" mà đối phó chủ yếu với phân tích trình tự.Fredj Tekaia tại Institut Pasteur cung cấp này định nghĩa của tin sinh học:"Các toán học, thống kê và tính toán phương pháp mà mục đích là để giải quyết vấn đề sinh học bằng cách sử dụng ADN và axit amin và thông tin liên quan."Nó là một tính chất thú vị toán học của phân tử sinh học đặt lớn rằng họ là polyme; Các dây chuyền đã ra lệnh đơn giản mô-đun phân tử được gọi là monome. Hãy suy nghĩ của các monome là hạt hoặc khối xây dựng đó, mặc dù có màu sắc khác nhau và hình dạng, tất cả đều có cùng độ dày và theo cùng một cách để kết nối với nhau.Monome mà có thể kết hợp trong một chuỗi chung loại tương tự, nhưng mỗi loại monomer trong lớp đó có riêng của mình thiết lập được xác định rõ đặc điểm. Và nhiều monomer phân tử có thể liên kết với nhau để tạo thành một đĩa đơn, lớn hơn, macromolecule. Đại phân tử có thể có tính sắc sảo cụ thể thông tin nội dung và/hoặc hóa học.Theo chương trình này, các monome trong một macromolecule nhất định của DNA hoặc protein có thể được điều trị computationally như các chữ cái của bảng chữ cái một, để cùng nhau trong sự sắp xếp lập trình trước để thực hiện các tin nhắn hoặc làm việc trong một tế bào.Post-gen sinh họcThành tựu lớn nhất của phương pháp sinh học, dự án bộ gen của con người, là hoàn toàn thực tế. Bởi vì điều này thiên nhiên và các ưu tiên của tin sinh học nghiên cứu và ứng dụng đã thay đổi. Mọi người thường nói portentously của chúng tôi sống trong thời đại "Post-gen". Điều này ảnh hưởng đến sinh học trong một số cách:Bây giờ mà chúng tôi có nhiều toàn bộ gen, chúng tôi có thể tìm sự khác biệt và tương đồng giữa tất cả các gen của nhiều loài. Từ nghiên cứu như vậy, chúng ta có thể rút ra kết luận cụ thể về loài và những người chung về sự tiến hóa. Loại khoa học thường được gọi là so sánh gen.Bây giờ là công nghệ thiết kế để đo lường số tương đối của các bản sao của thư di truyền (mức độ biểu hiện gen) ở các giai đoạn khác nhau trong phát triển hoặc bệnh hoặc trong mô khác nhau. Công nghệ như vậy, như DNA microarrays sẽ phát triển trong tầm quan trọng.Khác, thêm cách trực tiếp, quy mô lớn của việc xác định chức năng gene và Hiệp hội (ví dụ như là phương pháp nấm men hai lai) sẽ phát triển trong ý nghĩa và với họ các tin sinh học đi kèm của gen chức năng.Sẽ có một sự thay đổi tổng quát tầm quan trọng (của chuỗi phân tích đặc biệt là) từ gen mình với các sản phẩm gen. Điều này sẽ dẫn đến:cố gắng để danh sách các hoạt động và mô tả các tương tác giữa tất cả các sản phẩm gen (ở người): proteomic).cố gắng để tinh thể học và hoặc dự đoán cấu trúc protein tất cả (ở người): cấu trúc gen.ít DNA đôi-helices trong phim khoa học viễn tưởng xấu.Những gì một số người đề cập đến như nghiên cứu hoặc tin học y tế, quản lý tất cả các dữ liệu thử nghiệm y sinh học liên quan đến phân tử cụ thể hoặc bệnh nhân---từ khối lượng phổ học, đến các thử nghiệm trong ống nghiệm để tác dụng phụ lâm sàng---sẽ di chuyển từ mối quan tâm của những người làm việc trong công ty thuốc và bệnh viện CNTT (công nghệ thông tin) vào dòng chính của tế bào và sinh học phân tử và di chuyển từ thương mại và lâm sàng để lĩnh vực học tập.Nó là đáng chú ý rằng tất cả các lĩnh vực sau gen trên nghiên cứu phụ thuộc vào kỹ thuật phân tích trình tự được thành lập, Pre-gen.Lĩnh vực khoa học máy tính lấy cảm hứng từ khoa học đời sốngCũng có các môn học toàn bộ khác của lấy cảm hứng từ sinh học tính toán, ví dụ như thuật toán di truyền, AI, và mạng nơron. Thường các khu vực này tương tác trong lạ cách. Mạng nơ-ron, lấy cảm hứng từ các mô hình thô của các hoạt động của tế bào thần kinh trong não, được sử dụng trong một chương trình được gọi là tiến sĩ để dự đoán, đáng ngạc nhiên một cách chính xác, các cấu trúc phụ của protein từ trình tự chính của họ.

Kết quả (Việt) 2:

Tin sinh học
Tin sinh học đã được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau, kể từ khi các học viên không luôn luôn đồng ý về phạm vi sử dụng của nó trong các ngành khoa học sinh học và máy tính, nhưng nó luôn luôn được coi là một sự kết hợp của cả hai ngành khoa học, cùng với các ngành đóng góp khác.
Mục lục [ẩn]
1 tin sinh học là một ngành khoa học sinh học
2 tin sinh học là một ngành khoa học máy tính
3 tin sinh học Pre-gen
sinh học 4 Post-genomic
môn khoa học 5 máy tính lấy cảm hứng từ khoa học đời sống
6 Xem thêm
7 Liên kết ngoài
tin sinh học là một ngành khoa học sinh học Đó là gây tranh cãi liệu sinh học và các tính kỷ luật sinh học, nghĩa là "sinh vật học có liên quan đến việc tính toán", đều giống nhau hoặc khác nhau. Với một số người, cả tin sinh học và sinh học tính toán được định nghĩa là bất kỳ sử dụng máy tính để xử lý bất kỳ thông tin sinh học có nguồn gốc, liệu trình tự DNA hoặc vú X-quang. Vì vậy, có những lĩnh vực khác, ví dụ như phân tích y tế hình ảnh / hình ảnh, mà có thể được coi là một phần của tin sinh học. Đây sẽ là định nghĩa rộng nhất của từ này. Nhưng, trong thực tế, các định nghĩa được sử dụng bởi hầu hết mọi người thậm chí còn hẹp hơn; tin sinh học với họ là một từ đồng nghĩa cho sinh học phân tử máy tính: bất kỳ sử dụng máy tính để mô tả các thành phần phân tử của sinh vật sống. Bioinformatics như một khoa học máy tính với những người khác, tin sinh học là sự co ngữ pháp "tin sinh học" và do đó có liên quan đến khoa học máy tính ngành khoa học thông tin và / hoặc công nghệ thông tin. Định nghĩa này do đó sẽ nhấn mạnh các thông tin chứa trong các dữ liệu sinh học, cũng ngụ ý rằng một lượng lớn dữ liệu sẽ được quản lý và / hoặc phân tích. Bioinformatics Pre-gen Hầu hết các nhà sinh vật học nói về "làm tin sinh học" khi sử dụng máy tính để lưu trữ, truy xuất, phân tích hoặc dự đoán các thành phần hoặc cấu trúc của phân tử sinh học. Khi máy tính trở nên mạnh mẽ hơn, bạn có thể có thể thêm vào danh sách này mô phỏng các động từ sinh học. "Phân tử sinh học" bao gồm các vật liệu di truyền của bạn --- axit nucleic --- và các sản phẩm của các gen của bạn: protein. Đây là những mối quan tâm của tiền di hay tin sinh học "cổ điển", mà chủ yếu tập trung phân tích trình tự. Fredj Tekaia tại Institut Pasteur đưa ra định nghĩa này của tin sinh học: "Các phương pháp toán học, thống kê và tính toán nhằm mục đích để giải quyết vấn đề sinh học sử dụng DNA và . axit amin chuỗi và các thông tin liên quan đến "Nó là một tài sản toán học thú vị của hầu hết các phân tử sinh học lớn rằng họ là các polyme; chuỗi có thứ tự các module phân tử đơn giản được gọi là monome. Hãy suy nghĩ của monome như hạt hoặc khối xây dựng đó, mặc dù có màu sắc và hình dạng khác nhau, tất cả đều có cùng độ dày và cùng một cách kết nối với nhau. Monomer mà có thể kết hợp trong một chuỗi là của chung lớp như nhau, nhưng mỗi loại monomer trong lớp đó đã thiết lập được xác định riêng của mình về đặc tính. Và nhiều phân tử monomer có thể được nối với nhau để tạo thành một, lớn, đại phân tử. Đại phân tử có thể có nội dung thông tin sắc sảo cụ thể và / hoặc tính chất hóa học. Theo kế hoạch này, các monome trong một đại phân tử nhất định DNA hay protein có thể được xử lý tính toán như thư của một bảng chữ cái, đặt lại với nhau trong các thỏa thuận được lập trình sẵn để mang thông điệp hay làm làm việc trong một tế bào. bioinformatics Post-genomic Thành tựu lớn nhất của phương pháp sinh học, các dự án bộ gen người, là thực tế hoàn chỉnh. Bởi vì điều này bản chất và ưu tiên của nghiên cứu sinh học và các ứng dụng đã thay đổi. Mọi người thường nói portentously sống của chúng ta trong thời kỳ "hậu di truyền". Điều này ảnh hưởng sinh học bằng nhiều cách: Bây giờ chúng ta có nhiều toàn bộ bộ gen, chúng ta có thể tìm sự khác biệt và tương đồng giữa tất cả các gen của nhiều loài. Từ những nghiên cứu như vậy chúng ta có thể rút ra kết luận cụ thể về loài và những người thân chung về quá trình tiến hóa. Loại khoa học này thường được gọi là gen so sánh. Hiện nay có công nghệ thiết kế để đo lường số lượng tương đối của các bản sao của tin nhắn di truyền (mức độ biểu hiện gen) ở các giai đoạn khác nhau trong sự phát triển hoặc bệnh hoặc trong các mô khác nhau. Công nghệ như vậy, chẳng hạn như microarray DNA sẽ phát triển quan trọng., Trực tiếp hơn, cách quy mô lớn khác trong việc xác định chức năng gen và các hiệp hội (ví dụ men phương pháp hai-lai) sẽ phát triển ở tầm quan trọng và cùng với chúng sinh học kèm theo các gen chức năng. Sẽ có một sự thay đổi nói chung trong việc nhấn mạnh (của phân tích trình tự đặc biệt) từ gen tự với các sản phẩm gen. Điều này sẽ dẫn đến: nỗ lực để tạo danh mục các hoạt động và đặc trưng cho sự tương tác giữa tất cả các sản phẩm gen (ở người):. Proteomics) cố gắng để tinh thể học hoặc dự đoán cấu trúc của tất cả các protein (ở người):. Genomics cấu trúc DNA ít đôi xoắn ở xấu phim sci-fi. Điều mà một số người gọi là nghiên cứu hoặc tin học y tế, việc quản lý tất cả các dữ liệu thực nghiệm y sinh học kết hợp với các phân tử hoặc bệnh nhân đặc biệt --- từ quang phổ kế, để thử nghiệm in vitro để lâm sàng tác dụng phụ sẽ --- di chuyển từ các mối quan tâm của những người làm việc trong công ty của thuốc và bệnh viện IT (công nghệ thông tin) vào dòng chính của tế bào và sinh học phân tử và di chuyển từ thương mại và lâm sàng cho các ngành học thuật. Cần lưu ý rằng tất cả các khu vực hậu di truyền trên các nghiên cứu phụ thuộc vào thiết lập, các kỹ thuật phân tích chuỗi tiền di. ngành khoa học máy tính lấy cảm hứng từ khoa học đời sống ra còn có cả các ngành khác của tính sinh học lấy cảm hứng từ, ví dụ như thuật toán di truyền, AI, và mạng lưới thần kinh. Thường thì những khu vực tương tác theo những cách kỳ lạ. Mạng lưới thần kinh, lấy cảm hứng từ mô hình thô về chức năng của các tế bào thần kinh trong não, được sử dụng trong một chương trình gọi là PHD để dự đoán, chính xác đáng ngạc nhiên, các công trình phụ trợ của các protein từ các trình tự chính của họ.