¿Cuáles son las aplicaciones de la tecnología de redes informáticas en bioinformática?
1. Comparación de secuencias
La importancia de la comparación de secuencias es comparar la similitud o diferencia de dos o más secuencias simbólicas a partir de los niveles de ácidos nucleicos y aminoácidos, y luego inferir sus estructuras. Relaciones funcionales y evolutivas. El propósito de estudiar la similitud de secuencias es obtener estructuras o funciones similares a través de secuencias similares. La similitud de secuencia también se puede utilizar para determinar la homología entre secuencias e inferir la relación evolutiva entre secuencias. La alineación de secuencias es la base de la bioinformática y es muy importante.
La comparación de secuencia más básica es la comparación de secuencia doble, que se divide en comparación de secuencia global y comparación de secuencia local. Ambas comparaciones se pueden resolver de manera efectiva mediante métodos de programación dinámica. En aplicaciones prácticas, algunas similitudes biológicamente significativas no pueden analizarse mediante una única secuencia, sino que sólo pueden identificarse mediante la comparación y disposición de múltiples secuencias. Por ejemplo, cuando nos enfrentamos a muchos organismos diferentes con funciones similares en proteínas, es posible que queramos saber qué partes de la secuencia son similares y cuáles son diferentes, y luego analizar la estructura y función de la proteína. Para obtener esta información, necesitamos comparar estas secuencias. Los algoritmos de alineación de secuencias múltiples incluyen algoritmos de programación dinámica, algoritmos de alineación de estrellas, algoritmos de alineación de árboles, algoritmos genéticos, algoritmos de recocido simulados, modelos ocultos de Markov, etc. Estos algoritmos se pueden resolver usando computadoras.
2. Búsqueda en bases de datos
Con la implementación del Proyecto Genoma Humano, los datos experimentales han aumentado dramáticamente, y la estandarización y prueba de datos se han convertido en el primer paso en el procesamiento de la información. Sobre esta base, se establece una base de datos para almacenar y gestionar información genómica. Esto requiere que las computadoras almacenen una gran cantidad de datos experimentales biológicos, clasifiquen estos datos de acuerdo con ciertas funciones, formen cientos de bases de datos de información biológica y requieran programas eficientes para consultar estas bases de datos para satisfacer las necesidades de los biólogos. La base de datos incluye una base de datos primaria y una base de datos auxiliar. La base de datos de primer nivel se deriva directamente de los datos originales obtenidos del experimento y solo se somete a una clasificación y anotación simples. La base de datos secundaria es información útil extraída después de analizar y refinar los datos básicos.
Las tres bases de datos principales de la biología molecular son la base de datos de secuencias de ácidos nucleicos GenBank, la base de datos de secuencias de proteínas Swiss-PROT y la base de datos de estructuras de macromoléculas biológicas PDB, que proporcionan a los investigadores médicos y de biología molecular de todo el mundo información sobre biomoléculas. Proporciona el apoyo necesario para comprender la organización y estructura del genoma y descifrar la información del genoma. Sin embargo, los métodos tradicionales de análisis manual obviamente no pueden seguir el ritmo de la nueva era. Las computadoras deben analizar automáticamente una gran cantidad de resultados experimentales para descubrir la estrecha relación entre los datos y resolver problemas prácticos.
3. Análisis de la secuencia del genoma
El objetivo principal de la investigación genómica es obtener un conjunto completo de códigos genéticos humanos. Para obtener todo el código genético humano, habría que dividir el genoma humano, medir cada pequeña secuencia y luego volver a ensamblarla. Por lo tanto, una gran cantidad de trabajo en bioinformática se centra actualmente en secuencias de ADN genómico. El establecimiento de un método de análisis de secuencias de ADN rápido y preciso es de gran importancia para estudiar la estructura y función de los genes. En el caso de las secuencias del genoma, la gente está más preocupada por encontrar genes y su información sobre la regulación de la expresión a partir de las secuencias. Por ejemplo, para un gen desconocido, podemos compararlo con una secuencia genética conocida para comprender la función fisiológica relacionada con el gen o proporcionar información sobre la patogénesis de la enfermedad, proporcionando así una cierta base para desarrollar nuevos medicamentos o tratar enfermedades, permitiendo Nos permite obtener una comprensión más completa de la estructura y función del gen. Por lo tanto, también es una cuestión importante cómo permitir que las computadoras administren y ejecuten datos masivos de manera efectiva.
4. Predicción de la estructura de las proteínas
Las proteínas son las sustancias básicas de los organismos. Casi todas las actividades vitales se reflejan a través de la estructura y función de las proteínas, por lo que los datos de las proteínas son muy complejos. importante, y la función biológica de una proteína está determinada por su estructura. Por tanto, es muy importante predecir la estructura de una proteína en función de su secuencia, lo que requiere analizar una gran cantidad de datos para descubrir la relación y las reglas entre la secuencia y la estructura de la proteína.
La predicción de la estructura de proteínas se puede dividir en predicción de la estructura secundaria y predicción de la estructura espacial. Existen varios métodos diferentes para la predicción de estructuras secundarias: ① basado en información estadística; ② basado en propiedades físicas y químicas; ③ basado en patrones de secuencia; ④ basado en redes neuronales multicapa; ⑤ basado en estadísticas multivariadas; ⑦ basado en reglas expertas de aprendizaje automático; ⑧Algoritmo del vecino más cercano. Actualmente, la mayoría de los algoritmos de predicción de estructuras secundarias se basan en secuencias comparativas generadas por los algoritmos de comparación de secuencias BLAST, FASTA y CLUSTALW. Aunque la precisión de los métodos de predicción de estructuras secundarias puede alcanzar más del 80%, aún es necesario mejorar la precisión de la predicción de estructuras secundarias.
En la predicción real de la estructura secundaria de proteínas, a menudo se combinan resultados experimentales estructurales, resultados de comparación de secuencias, resultados de predicción de la estructura de proteínas y varios métodos de predicción. Es más común utilizar varios software para la predicción al mismo tiempo y analizar los resultados de la predicción de cada software para obtener una estructura secundaria de proteína más realista. La combinación de la alineación de secuencias con la predicción de estructuras secundarias también es un método de análisis integral de uso común.
La estructura secundaria de la proteína se refiere a la forma en que la cadena polipeptídica de la proteína se pliega y riza. La estructura secundaria incluye principalmente hélices α, láminas β y giros β, que son los elementos básicos de la estructura de orden superior de las proteínas. Las estructuras secundarias comunes incluyen hélices alfa y láminas beta. La estructura terciaria se enrolla y pliega adicionalmente basándose en la estructura secundaria. El objetivo del estudio de la estructura espacial de las proteínas es comprender la relación entre las proteínas y las estructuras tridimensionales. Predecir la estructura secundaria de una proteína es sólo el primer paso para predecir su forma tridimensional. El problema del plegamiento de proteínas es muy complejo, lo que conduce a la complejidad de la predicción de la estructura espacial de las proteínas. Existen tres métodos para predecir la estructura tridimensional de las proteínas: modelado de homología, pistas y predicción ab initio. Pero no importa qué método se utilice, los resultados son predicciones y diferentes algoritmos pueden producir resultados diferentes. Por tanto, es necesario estudiar nuevos métodos de cálculo teórico para predecir la estructura tridimensional de las proteínas.
Figura 4.1 Estructura de las proteínas
Actualmente, la cantidad de datos en las bases de datos de secuencias de proteínas conocidas supera con creces la de las bases de datos estructurales y, con el avance de la tecnología de análisis de secuencias de ADN y los métodos de identificación de genes, esta brecha seguirá creciendo cada vez más. La gente espera que el progreso en la generación de estructuras de proteínas pueda seguir el ritmo de la generación de secuencias de proteínas, lo que requiere el desarrollo de nuevos métodos de análisis teóricos para la predicción de la estructura de las proteínas. Actualmente, no existe ningún algoritmo que pueda predecir bien la forma estructural tridimensional de las proteínas. La predicción de la estructura de las proteínas se considera uno de los problemas más importantes a resolver en la informática contemporánea, por lo que los algoritmos para la predicción de la estructura de las proteínas son particularmente importantes en la biología molecular.
5. Conclusión
Hoy en día, el desarrollo de las computadoras ha penetrado en varios campos, y el procesamiento y análisis teórico de grandes cantidades de datos experimentales en biología también requieren los programas informáticos correspondientes. Por lo tanto, con el desarrollo de la ciencia y la tecnología modernas, la integración de la biotecnología y la tecnología de la información informática se ha convertido en una tendencia general. Los datos masivos generados durante la investigación biológica requieren poderosas herramientas de análisis y procesamiento de datos, por lo que la tecnología informática se ha convertido en una opción inevitable para los científicos biológicos. Aunque la gente ha utilizado la tecnología informática para resolver muchos problemas biológicos, cómo utilizar las computadoras para procesar mejor los datos biológicos sigue siendo un tema complejo y de largo plazo.