Bioinformatique et biologie computationnelle – Quoi? Pourquoi? Comment?

Une introduction douce à la bioinformatique et à la biologie computationnelle

Bioinformatique et Biologie computationnelle sont devenus des mots à la mode dans le monde de la science d’aujourd’hui. Il y a quelques décennies, les gens considéraient la biologie et l’informatique comme deux domaines entièrement différents. L’un apprendrait sur les êtres vivants et leurs fonctions tandis que l’autre apprendrait sur les ordinateurs et les théories sous-jacentes. Cependant, à l’heure actuelle, il semble y avoir une simple séparation entre les deux domaines et ces nouveaux domaines ont émergé comme une combinaison à la fois de l’informatique et de la biologie.

bio + informatique = bioinformatique

Selon Wikipédia,

Bioinformatique est un domaine interdisciplinaire qui développe des méthodes et des outils logiciels pour comprendre les données biologiques, en particulier lorsque les ensembles de données sont volumineux et complexes. En tant que domaine scientifique interdisciplinaire, la bioinformatique combine la biologie, l’informatique, l’ingénierie de l’information, les mathématiques et les statistiques pour analyser et interpréter les données biologiques.

Diverses analyses biologiques donnent lieu à des quantités exponentielles de données biologiques et il devient très difficile de les analyser à l’aide de moyens manuels. C’est là que l’informatique vient à la rescousse. Nous analysons de grandes quantités de données biologiques et interprétons les données. Par conséquent, la bioinformatique peut être considérée comme un domaine de la science des données pour résoudre des problèmes en biologie et en médecine.

Calcul + biologie = biologie computationnelle

Selon Wikipédia,

Biologie computationnelle implique le développement et l’application de méthodes analytiques et théoriques des données, de modélisation mathématique et de techniques de simulation informatique à l’étude des systèmes biologiques, écologiques, comportementaux et sociaux.

Pour analyser et interpréter les données biologiques, nous avons besoin de méthodes et de techniques efficaces. La biologie computationnelle implique le développement d’algorithmes utilisés pour analyser les données biologiques. En raison de la grande taille des données, nous devons veiller à développer des algorithmes et des modèles d’analyse efficaces et évolutifs.

Les deux champs vont côte à côte et sont entrelacés. Il est donc possible que ces termes soient également interchangeables.

BL’ioinformatique et la biologie computationnelle sont devenues des sciences interdisciplinaires et si vous êtes biologiste, vous constaterez que la connaissance de la bioinformatique et de la biologie computationnelle peut vous être extrêmement utile avec vos expériences et vos recherches. Il existe de nombreux sous-domaines que vous pouvez suivre tels que la génomique, la protéomique, la métagénomique, la métabolomique et la phylogénétique.

L’industrie de l’emploi d’aujourd’hui est pleine de postes vacants pour les personnes ayant des compétences en bioinformatique et en biologie computationnelle. Les grandes sociétés pharmaceutiques, biotechnologiques et de logiciels cherchent à embaucher des professionnels ayant une expérience en bioinformatique et en biologie informatique où ils travailleront avec d’énormes quantités d’informations biologiques et sur les soins de santé. Vous pouvez vérifier Indeed.com pour plusieurs opportunités d’emploi dans les domaines de la bioinformatique et de la biologie computationnelle.

Une application majeure de la bioinformatique et de la biologie computationnelle se trouve dans les médecine de précision et médecine préventive. La médecine de précision consiste en des techniques de soins de santé personnalisées pour chaque patient, y compris des traitements et des pratiques. Plutôt que de traiter ou de guérir des maladies, la médecine de précision se concentre sur l’élaboration de mesures de prévention des maladies. Certaines des maladies ciblées sont grippe, cancer, cardiopathie et Diabète.

Des recherches sont en cours pour identifier altérations génétiques chez les patients permettant aux scientifiques de trouver de meilleurs traitements et même des mesures de prévention possibles. Certains types de cancer, causés par de telles altérations génétiques, peuvent être identifiés à l’avance et traités avant que les conditions ne s’aggravent. Vous pouvez en savoir plus sur le rôle de la bioinformatique et de la biologie computationnelle dans le traitement du cancer à l’adresse Institut national du cancer.

BAvant d’approfondir le sujet, comme étapes de départ, vous devrez en apprendre un peu sur la biologie; génétique et génomique Pour être précis. Cela comprendra des études sur les gènes, l’ADN, l’ARN, les structures protéiques, divers processus de synthèse, etc.

Ensuite, vous devrez étudier séquences biologiques (par exemple, des séquences trouvées dans l’ADN, l’ARN et les protéines) et des techniques pour découvrir et analyser divers modèles et sites informatifs. Vous rencontrerez différents algorithmes utilisés par différentes techniques. De plus, vous aurez la possibilité d’utiliser divers apprentissage automatique et exploration de données des techniques telles que les modèles de Markov cachés, les réseaux de neurones et le clustering.

Étant donné que vous devrez traiter de grandes quantités de données, il est essentiel d’avoir une bonne compréhension de statistiques car vous devez analyser les données en fonction des besoins spécifiques.

Bien sûr, vous aurez besoin d’une bonne programmation compétences. R, Python et Bash sont les langages de programmation les plus couramment utilisés dans les analyses de données biologiques. Décider lequel commencer dépend de vos objectifs. Vous pouvez également utiliser d’autres langages tels que C / C ++ et Java.

Après avoir acquis la compréhension de base des concepts fondamentaux, vous pouvez explorer d’autres domaines tels que bioinformatique structurale, biologie des systèmes et réseaux biologiques.

TL’être humain est une créature fascinante et son génome est encore plus fascinant. Le génome entier stocké dans une molécule d’ADN est hallucinant car il est possible de coder de si grandes quantités de données en une seule minute et de les décoder précisément pour créer des êtres humains uniques avec leurs propres caractères uniques. Cependant, certaines altérations de l’expression des gènes peuvent provoquer des maladies génétiques fatales. Les écosystèmes de soins de santé nécessitent des mesures pour identifier ces maladies et fournir des mesures de traitement et de prévention pour aider à sauver des vies humaines.

Un exemple opportun de l’utilisation des connaissances de la bioinformatique et de la biologie computationnelle peut être vu à l’heure actuelle. Le nouveau coronavirus de 2019 (COVID-19) a menacé le monde entier indépendamment de la nationalité, de la religion et de l’État. Les scientifiques ont travaillé jour et nuit pour démêler le génome et étudier les différentes souches circulant à travers le monde, leur évolution et leur composition. Un de ces efforts est mené par Nextstrain pour suivre l’évolution en temps réel de COVID-19.