Abdullayeva Barnoning "bioinformatika"

Bioinformatics can be used to better understand the complex amino acid structures in a protein. (Image by Timothy Holland | Pacific Northwest National Laboratory)


Bioinformatika ma'lumotlarni boshqarish va tahlil qilish orqali ilgari tasavvur qilib bo'lmaydigan o'rganish sohalarini amalga oshirishga imkon beradi. Bioinformatika vositalari bir nechta tadqiqotlardan olingan katta hajmdagi ma'lumotlarni saralash uchun ishlatilishi mumkinligi sababli, ular o'tmishdagi ma'lumotlarning foydaliligini eksponent ravishda oshiradi, chunki tadqiqotchilar yangi aloqalarni o'rnatish uchun ma'lumotni qazib olishadi. Buni dunyoning turli burchaklaridan olingan va hech qachon uchrashmagan tadqiqotchilar tomonidan yaratilgan yoki tahlil qilingan ma'lumotlar yordamida amalga oshirish mumkin.
Asboblar joriy tajribalarni yaxshilash uchun ham ishlatilishi mumkin. Silico tajribalarining nisbatan qulayligi sababli, tadqiqotchilar o'rganish maqsadlarini yoki statistik jihatdan to'g'ri kashfiyot qilish uchun qancha namunalar kerakligini aniqlash uchun ma'lumotlar tahlilidan foydalangan holda o'zlarining eksperimental dizaynini takrorlashlari mumkin. Bundan tashqari, asboblar tadqiqotchilarni sharhlashda yoki ilgari ko'rilmagan oqsil ketma-ketligini aniqlashda yaxshiroq xabardor qilish uchun kam ma'lumotlarni saralashi mumkin. Funktsional bioinformatika tadqiqotchilarga ushbu mumkin bo'lgan oqsil tuzilmalarini ularning hujayralardagi potentsial o'zaro ta'sirini aniqlash uchun modellashtirishga imkon beradi.
Texnologiya yanada murakkablashgani uchun murakkabroq tajribalar mumkin, ammo bioinformatika qanchalik uzoqqa borishi uchun chegara bor. Bioinformatika juda katta miqdordagi biologik ma'lumotlarni odamlar o'qishi va tushunishi mumkin bo'lgan naqshlarga aylantirishi mumkin bo'lsa ham, tegishli sohalarda ixtisoslashgan biologlar hali ham ushbu naqshlarni sharhlashlari kerak. Darhaqiqat, bioinformatika soha sifatida ko'pincha turli sohalardagi tadqiqotchilarni eksperimental zanjirning har bir qismi bo'ylab muloqot qilish uchun birlashtirishi kerak.
Hisoblash resurslari har doim bioinformatika qanchalik tez va qanchalik shifrlashini cheklaydi. Joriy loyihalar jismoniy shaxslardan o'z so'rovlarini bajarish uchun hisoblash quvvatini talab qiladigan oldingi harakatlardan ancha uzoqda bo'lsa-da, aksariyat vositalar hali ham bulutda bo'lishi kerak bo'lgan katta kompyuterlar va serverlarda ishlashi kerak.
Yuqori o'tkazuvchanlikdagi hisoblashning yaxshilanishi tadqiqotchilar bioinformatika yordamida tekshirishi mumkin bo'lgan ma'lumotlarning miqdori va murakkabligini kengaytiradi. Rivojlanayotgan usullar tadqiqotchilarga alohida hujayralardagi gen reaktsiyalarini sinchkovlik bilan o'rganishga, kattaroq tibbiy ma'lumotlar bazalari haqida ko'proq ma'lumotga ega bo'lishga va oqsillarning tuzilishini kashf qilishdan tashqari, ularning qanday katlanishini aniqlashga imkon beradi. Protein qatlamlari juda murakkab, ammo muhim hujayrali jarayon bo'lib, har soniyada millionlab molekulyar o'ziga xos burmalar sodir bo'ladi. To'g'ri uch o'lchamli shaklga ega bo'lgan oqsillar sog'lom hujayra faoliyatini ta'minlaydi va kasalliklardan himoya qiladi yoki ularga qarshi kurashadi. Tadqiqotchilar bioinformatika va boshqa yondashuvlardan protein tuzilmalarining tobora ortib borayotgan sonini aniqlash uchun foydalanganlar; Ushbu protein tuzilmalari ichida dinamik harakatni yaratadigan burmalarni kashf qilish ilg'or dori-darmonlar va materiallar uchun kalit bo'lishi mumkin.
Bioinformatika tadqiqotchilarga dori vositalarining o'zaro ta'sirini taqlid qilish imkonini berib, yangi terapevtiklarni ishlab chiqishda yordam berishi mumkin. Shuningdek, inson mikrobiomalaridan salomatlikka oid yangi maslahatlarni aniqlash imkoniyati ham mavjud. Bioinformatika tadqiqotchilari genlardan olingan ma'lumotlarni hujayralardagi yog'lar, oqsillar va metabolitlar harakati bilan bog'lashda davom etar ekan, bioinformatikadan odamlarda yangi yoki paydo bo'lgan patogenlarning virulentligini bashorat qilish uchun foydalanish mumkin.
PNNL tadqiqotchilari bioinformatikadan sud-tibbiy proteomikaning qonuniy asoslarini yaratishga qaratilgan sa'y-harakatlarning bir qismi sifatida foydalanmoqdalar, bu proteinlarni aniqlashga qaratilgan va DNK profilini yaratish kabi keng tarqalgan va ishonchli bo'lishi mumkin bo'lgan yangi sud tibbiyoti usuli. Sud-tibbiy proteomika DNK etishmayotgan, noaniq yoki hech qachon mavjud bo'lmagan hollarda to'ldirishi mumkin. Masalan, sud proteomikasi oqsilga asoslangan toksin, dori yoki sport doping gormoniga asoslangan qidiruvda mazmunli dalillar keltirishi mumkin. U kasallikning tabiiy ravishda yoki biologik hujum natijasida yuzaga kelganligini aniqlashi mumkin. Sud-tibbiyot proteomikasi DNK qaysi shaxslar borligini aniqlagandan so'ng tergovga yordam berishi mumkin, ammo ular qanday to'qima, suyuqlik yoki barmoq izi qoldig'ini qoldirmaydi. Nashr qilish, ilmiy hamjamiyatda qabul qilish va sud proteomikasi uchun aniq ehtimolliklarni ishlab chiqish sud ekspertizasi usulining sudda qabul qilinishining kalitidir.
Bioinformatika PNNL ning patogenlarni tushunishdagi ishining ajralmas qismidir, chunki biz bakteriyalar, viruslar va inson hujayralarining immunitetini o'rganamiz. Ushbu ish maqsadli davolash usullarini yaratish yoki kelajakda virusli epidemiyalarni kuzatish va oldini olish uchun ishlatilishi mumkin. Bu, shuningdek, muayyan patogenlarni aniqlamasdan, zararli bakteriyalar mavjudligini tezroq aniqlash qobiliyatiga olib keladi. Axloqsizlik, suv yoki oziq-ovqat tarkibidagi milliardlab bakteriyalar orasida bir nechta patogenlar ham og'ir kasalliklarga olib kelishi mumkin. Noma'lum turlarni tezroq aniqlash ayniqsa foydali bo'lishi mumkin, chunki harorat ko'tarilishi minglab yillar davomida muzlatilgan muzliklardagi bakteriyalarni eritadi.
PNNLning biomuhandislik sa'y-harakatlari energiya va yadro xavfsizligi uchun ma'lumotlar fanidagi tajribamizdan foydalanadi. Yuqori o'tkazuvchanlikdagi hisoblash tadqiqotchilarga ekinlarni yanada chidamli qiladigan va bioyoqilg'i hosildorligini oshirishga hissa qo'shadigan genlarni aniqlashga yordam beradi. PNNL tadqiqotchilari laboratoriyada yetishtirilgan va toksinlarning yovvoyi shtammlari va potentsial bioqurollar o'rtasidagi farqni hal qilmoqdalar. Ushbu sa'y-harakatlarning bir qismi sifatida tadqiqotchilar toksinlar va potentsial bioqurollarning kelib chiqishini kuzatishi mumkin bo'lgan belgilarni aniqlamoqda.
Bizning bioinformatika bo'yicha ishimiz, shuningdek, metabolitlarni, hujayralar tuzilishi va o'sishi, signal berish va himoya qilish uchun foydalanadigan kichik molekulalarni yaxshiroq tushunishga yordam beradi. Tabiiy ranglar, xushbo'y hidlar, farmatsevtika va ko'plab umumiy kimyoviy moddalar biologik tizimlardan olingan metabolitlardir. Bioinformatika inson hayotini yaxshilash uchun yana ko'p narsalarni kashf qilish va aniqlashga yordam berishi mumkin.