Bioinformática

Agente_Smith_Matrix2
Nunca envíes a un humano a hacer el trabajo de una máquina. Agente Smith, él sabía de lo que hablaba, un ser humano cometería muchos errores y tardaría años en realizar los cálculos necesarios para analizar experimentos de genómica.

A principios del siglo XXI, con la secuencciación del genoma humano y otros menos comerciales, la aparición de técnicas de alto rendimiento y los ordenadores de mesa con fondos descargables, los biólogos se encontraron con una avalancha de información que sólo una máquina podía ordenar y filtrar.

Miles y miles de secuencias de ADN, ARN y proteínas se podían ahora analizar y buscar diferencias estadísticamente significativas en cientos de especies, individuos o clases.

La bioinformática se preocupa de dotar a los especialistas en ciencias biológicas de técnicas que permitan el análiss de una gran cantidad de datos. Por ejemplo, el análisis de los resultados de un RNA-seq, que secuencia y cuantifica los ARN de una célula, sería

Visualización de los resultados del RNA-seq. De esta manera podemos observar que genes se expresan en determinadas condiciones y cuales no.
Visualización de los resultados del RNA-seq. De esta manera podemos observar que genes se expresan en determinadas condiciones y cuales no.

una tarea descomunal para un grupo de seres humanos, sin embargo, para un computador con el potencia necesario, es cosa de entre unas horas y una tarde.

Análisis de secuencias. Se pueden construir árboles filogenéticos o averiguar la función de una región de la proteína entre muchas otras cosas.
Análisis de secuencias. Se pueden construir árboles filogenéticos o averiguar la función de una región de la proteína entre muchas otras cosas.

Lo mismo se pude decir si queremos analizar las relaciones filogenéticas entre diversas especies, la mayoría de secuencias proteínas tiene más de 100 aminoácidos que deben ser comparados uno por uno. Cualquier persona tardaría días en construir un árbol filogenético, pero con el software adecuado es cosa de unos minutos.

En la imagen que aparece al incicio de la entrada se pueden ver los resultados de un microarray. Básicamente se utiliza para lo mismo que el RNAS-Seq, aunque actualmente cada vez está más en desuso, pero hayq ue admitir que los resultados son espectaculares y arrojan mucha información sobre la expresión génica. A un ser humano le costaría analizar aquellos genes que se expresa, se reprimen y se mantienen constantes, pero esto no es así para una máquina.

Para concentrar esfuerzos son muchos los consorcios, tanto públicos como privados, que se unen para crear superordenadores que presneten una mayor capacidad de procesamiento para poder filtrar, ordenar y analizar una mayor cantidad de datos. Esto es necesario si queremos estudiar una entidad, como una célula, como un todo y no como la simple unión de sus partes, de ahí que el avance bioinformático sea vital para comprender sistemas complejos como los estudiados por la biología.

De hecho, la aparición de la bioinformática está estrechamente vinculado a la revoluciónd elas -ómicas que vivimos actualmente, ya que estas disciplinas necesitan d epotentes computadores y complejos algoritmos que permitan diferenciar y analizar datos interesantes de entre toda una oleada de documentos.

Es por ello por lo que las futuras investigaciones en el campo de la biología molcular pasan por la mejora en disciplinas con nombres tan esotéricos como minería de datos u optimización de algoritmos de compilación, siendo fundamentales para desarrollar una nueva oleada de desucbrimientos.

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