Без возможностей анализа экспоненциально расту- щего количества биологических данных, развитие высокопроизводительных технологий было бы бес- полезным. Эти технологии требуют методов хранения в электронных базах данных (вставка 78), связанных с разработкой специального программного обеспече- ния, позволяющего обновлять, запрашивать и искать данные. Информация должна быть легкодоступной и гибкой по отношению к запросам, чтобы можно было осуществлять поиск информации, которая может быть проанализирована для объяснения метаболических путей и роли участвующих в них белков и генов.
Для объединения информации из разных источ- ников и получения новых знаний из существующих данных биоинформатика является определяющей областью исследований. Она также обладает мощ- ным потенциалом для моделирования структур, функций и динамики молекулярных систем, и, сле- довательно, служит для формулирования гипотез и развития экспериментальной работы.
5 Заключение
Молекулярная характеристика может играть важ- ную роль в раскрытии истории, оценке разнооб- разия, самобытности и популяционной структуры ГРЖ. Она также может помочь избежать избы- точного инбридинга при генетическом управле- нии маленькими популяциями. Многие исследо- вания описывают внутри- и межпопуляционное разнообразие – некоторые в весьма крупном мас- штабе. Однако эти исследования фрагментарны, их трудно сравнивать и обобщать. Более того, не проведены всесторонние международные обсле- дования соответствующих видов. По этой при- чине стратегическое значение имеет разработка методов объединения существующих, частично перекрывающихся наборов данных, и обеспече- ние стандартизации образцов и маркеров для бу- дущего использования в качестве стандартов для исследований во всех странах. Сеть лабораторий, собирающих образцы автохтонной зародышевой плазмы, которая станет доступной для научного сообщества на определенных условиях, будет способствовать выполнению глобального обсле- дования генетического разнообразия.
Маркерные технологии эволюционируют и, по- хоже, что микросателлиты последовательно заме- щаются на SNP. Эти маркеры очень перспективны, поскольку число их в геноме велико, и они пригод- ны для автоматизации анализа и генотипирования. Однако эффективность SNP в изучении разнообра- зия у видов животных до сих пор остается недоста- точно исследованной. К этому вопросу необходимо относиться достаточно критично, для того, чтобы избежать накопления искаженных данных.
Методы анализа данных также эволюциони- руют. Новые методы позволяют изучать разноо- бразие, не прибегая к предположениям a priori о структуре исследуемой популяции; использовать разнообразие для выявления адаптивных генов (например, используя популяционную геноми- ку, см. вставка 77); обобщать информацию, по- лученную из различных источников, включая социально-экономические и экологические пара- метры, для расстановки приоритетов по сохране- нию (см. часть Е). Принятие правильной стратегии