AbstractBACKGROUND:The recent flood

Abstract
BACKGROUND:
The recent flood of data from genome sequences and functional genomics has given rise to new field, bioinformatics, which combines elements of biology and computer science.
OBJECTIVES:
Here we propose a definition for this new field and review some of the research that is being pursued, particularly in relation to transcriptional regulatory systems.
METHODS:
Our definition is as follows: Bioinformatics is conceptualizing biology in terms of macromolecules (in the sense of physical-chemistry) and then applying "informatics" techniques (derived from disciplines such as applied maths, computer science, and statistics) to understand and organize the information associated with these molecules, on a large-scale.
RESULTS AND CONCLUSIONS:
Analyses in bioinformatics predominantly focus on three types of large datasets available in molecular biology: macromolecular structures, genome sequences, and the results of functional genomics experiments (e.g. expression data). Additional information includes the text of scientific papers and "relationship data" from metabolic pathways, taxonomy trees, and protein-protein interaction networks. Bioinformatics employs a wide range of computational techniques including sequence and structural alignment, database design and data mining, macromolecular geometry, phylogenetic tree construction, prediction of protein structure and function, gene finding, and expression data clustering. The emphasis is on approaches integrating a variety of computational methods and heterogeneous data sources. Finally, bioinformatics is a practical discipline. We survey some representative applications, such as finding homologues, designing drugs, and performing large-scale censuses. Additional information pertinent to the review is available over the web at http://bioinfo.mbb.yale.edu/what-is-it.

Kết quả (Việt) 1:

Tóm tắtBỐI CẢNH:Lũ lụt tại các dữ liệu từ trình tự gen và chức năng gen đã được tăng lên lĩnh vực mới, tin sinh học, kết hợp các yếu tố khoa học sinh học và máy tính.MỤC TIÊU:Ở đây chúng tôi đề xuất một định nghĩa cho lĩnh vực mới này và xem xét một số nghiên cứu mà đang được theo đuổi, đặc biệt là liên quan đến hệ thống pháp lý transcriptional.PHƯƠNG PHÁP:Định nghĩa của chúng tôi là như sau: tin sinh học conceptualizing sinh học trong điều khoản của đại phân tử (theo nghĩa vật lý-hóa học) và sau đó áp dụng kỹ thuật "tin" (bắt nguồn từ môn chẳng hạn như áp dụng toán học, khoa học máy tính và số liệu thống kê) để hiểu và tổ chức các thông tin liên kết với các phân tử, trên một quy mô lớn.KẾT QUẢ VÀ KẾT LUẬN:Phân tích trong tin sinh học chủ yếu tập trung vào ba loại lớn datasets bằng phân tử sinh học: cấu trúc phân tử, trình tự bộ gen, và kết quả thử nghiệm gen chức năng (ví dụ như biểu hiện dữ liệu). Thông tin bổ sung bao gồm các văn bản của bài báo khoa học và "mối quan hệ dữ liệu" từ đường trao đổi chất, phân loại cây và protein-protein tương tác mạng. Tin sinh học sử dụng một loạt các tính toán kỹ thuật bao gồm căn chỉnh trình tự và cấu trúc, cơ sở dữ liệu thiết kế và khai thác dữ liệu, hình học phân tử, xây dựng cây phát sinh loài, dự đoán cấu trúc protein và chức năng, việc tìm kiếm gen, và biểu hiện dữ liệu cụm. Sự nhấn mạnh là phương pháp tiếp cận tích hợp một loạt các phương pháp tính toán và nguồn dữ liệu không đồng nhất. Cuối cùng, tin sinh học là một kỷ luật thực tế. Chúng tôi điều tra một số ứng dụng đại diện, chẳng hạn như việc tìm kiếm lớn, thiết kế ma túy, và thực hiện những quy mô lớn. Bổ sung thông tin cần thiết cho việc xem xét có sẵn trên web tại http://bioinfo.mbb.yale.edu/what-is-it.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt
BỐI CẢNH:
Lũ lụt gần đây của dữ liệu từ các trình tự bộ gen và gen chức năng đã làm tăng các lĩnh vực mới, tin sinh học, trong đó kết hợp các yếu tố sinh học và khoa học máy tính.
MỤC TIÊU:
Sau đây chúng tôi đề xuất một định nghĩa cho lĩnh vực mới này và xem xét một số các nghiên cứu đó đang được theo đuổi, đặc biệt liên quan đến hệ thống quản lý phiên mã.
Phương pháp:
định nghĩa của chúng tôi là như sau: Tin sinh học là khái niệm sinh học về các đại phân tử (theo nghĩa vật lý-hóa học) và sau đó áp dụng "tin học" kỹ thuật (có nguồn gốc từ các ngành như toán học ứng dụng, khoa học máy tính, và thống kê) để hiểu và tổ chức thông tin liên kết với các phân tử, trên một quy mô lớn.
KẾT QUẢ VÀ KẾT LUẬN:
Phân tích trong tin sinh học chủ yếu tập trung vào ba loại dữ liệu lớn có sẵn trong sinh học phân tử: cấu trúc phân tử, gen trình tự, và kết quả của các thí nghiệm gen chức năng (ví dụ như dữ liệu biểu hiện). Bổ sung thông tin bao gồm các văn bản bài báo khoa học và mối quan hệ "dữ liệu" từ đường trao đổi chất, cây phân loại, và các mạng tương tác protein-protein. Tin sinh học sử dụng một loạt các kỹ thuật tính toán bao gồm cả trình tự và kết cấu, thiết kế cơ sở dữ liệu và khai thác dữ liệu, hình học phân tử, xây dựng cây phát sinh loài, dự đoán cấu trúc protein và chức năng, phát hiện gen, và dữ liệu biểu hiện clustering. Trọng tâm là về phương pháp tiếp cận tích hợp một loạt các phương pháp tính toán và các nguồn dữ liệu không đồng nhất. Cuối cùng, tin sinh học là một môn học thực tiễn. Chúng tôi khảo sát một số ứng dụng đại diện, chẳng hạn như việc tìm kiếm tương đồng, thiết kế các loại thuốc, thực hiện các cuộc tổng điều tra quy mô lớn. Thông tin bổ sung cần thiết để xem xét có sẵn trên web tại http://bioinfo.mbb.yale.edu/what-is-it.