Bioinformatyka

1. Bioinformatyka dyscyplina nauk biologicznych wywodząca się z biotechnologii (genetyki), zajmująca się stosowaniem narzędzi matematycznych i informatycznych do rozwiązywania problemów biologii (głównie biologii molekularnej) i zagadnień biotechnologicznych. Podstawowymi poddziedzinami bioinformatyki są: genomika, proteomika, transkryptomika. in vivo – badania przyżyciowe; mało możliwości manipulacji in situ – w tkance; ograniczone możliwości manipulacji in vitro – w szkle; największe naturalne możliwości manipulacji in silico – w komputerze; możliwość analizowania wszelkich nawet w teoretycznie niemożliwych warunkach Biotechnologia UWM

2. Historia bioinformatyki 1.X.1990 – Human Genom Project (plan ukończenia 2005) (United States Department of Energy, National Institutes of Health) 1996 – zsekwencjonowanie genomu drożdży (13 milionów par zasad i 6 275 genów) 1997 – zsekwencjonowanie genomu Caenorhabdits elegans (13500 genów) IV-V.1998 – debaty publiczne w Europie; dr Craig Venter i NIH w USA II 2001 – publikacje w Nature i Science http//:www.genom.gov/ Dr Craig Venter Biotechnologia UWM

3. Biotechnologia a bioinformatyka biotechnologia genetyka biochemia farmakologia DNA RNA białko genomika proteomika CADD bioinformatyka Biotechnologia UWM

4. Miejsce bioinformatyki w nauce DNA cDNA RNA białko enzym genetyka biochemia genomika transkryptomika proteomika biologia biofizyka biol. molekularna biofizyka mol. biochemia biofizyka mol. biochemia kwantowa fizyka kwantowa przemiany energetyczne nauki kwantowe biologia środowiskowa biotechnologia biochemia bioinformatyka biologia Biotechnologia UWM

5. Bioinformatyka(dla biotechnologów) produkcja bio-dane symulacje przewidywanie modelowanie 2D symulacje gromadzenie przetwarzanie cała wirtualna biologia 3D wizualizacja modelowanie molekularne rejony kodujące narzędzia baz danych bazy danych primery genomiczne transkryptomiczne analiza danych proteomiczne inne... Biotechnologia UWM

6. genomika dziedzina biologii molekularnej i biologii teoretycznej (pokrewna genetyce i ściśle związana z bioinformatyką) zajmująca się analizą genomu organizmów. Głównym celem genomiki jest poznanie sekwencji oraz mapowanie genomu ale również określenie wszelkich zależności i interakcji wewnątrz genomu. W odróżnieniu od genetyki genomika obejmuje ogół zjawisk genetycznych całościowo i przy pomocy biologii teoretycznej (głównie bioinformatyki) stara się określić i opisać wszystkie zależności tych zjawisk oraz wpisać je w ogół procesów metabolicznych żywego organizmu. • genomika funkcjonalna(poznanie funkcji wszystkich genów w genomie) • genomika strukturalna(poznanie sekwencji i jej wstępny opis) • genomika teoretyczna(ogólne prawa rządzące genomami) • genomika porównawcza(ewolucja genomów) • genomika indywidualnych różnic(zmienność międzyosobnicza genomów tego samego gatunku) Biotechnologia UWM

7. proteomika gałąź nauki zajmująca się badaniem białek - ich struktury, sprawowanych przez nie funkcji i zależności między nimi. Proteomika obejmuje analizę całych proteomów (zestaw wszystkich białek w komórce, liniach komórkowych, tkankach lub całych organizmach). Proteomika jest dziedziną znacznie szerszą i bardziej złożoną niż genomika, ponieważliczba genów kodujących białka jest znacznie mniejsza niż liczba białek w komórce (genów w komórce człowieka jest około 22 tysiące, natomiast białek mniej więcej 400 tysięcy) . (Wikipedia) Białka są polimerami 20 typów monomerów (aminokwasy), DNA – 4 (ATCG) • proteomika funkcjonalna (analiza funkcji wszystkich białek w proteomie) • proteomika strukturalna (poznanie struktury przestrzennej białek) • proteomika teoretyczna (ogólne prawa rządzące proteomem) • proteomika porównawcza (ewolucja białek i analiza miejsc zmienności genetycznej) • proteomika indywidualnych różnic (zmienność międzyosobnicza proteomów i poszczególnych białek tego samego gatunku) Biotechnologia UWM

8. Transkryptomika i CADD Transkryptomika - jest to dziedzina, za pomocą której określane jest miejsce i czas aktywności genów poprzez badanie transkryptomu, czyli ogółu cząsteczek mRNA znajdujących się w danym momencie w komórce. CADD - (Computer-Aided Drug Design) komputerowo-wspomagane projektowanie leków Biotechnologia UWM

9. Gromadzenie danych Cele i powody gromadzenia danych biologicznych Przewaga? • fizycznie wszystkie dane znajdują się w jednym miejscu • logiczne i uporządkowane gromadzenie danych według zaprojektowanego schematu • łatwy dostęp do uporządkowanych i etykietowanych danych • cyfrowe formaty danych dają wiele możliwości analitycznych: • swobodne przekonwertowywanie między formatami • szybka i 100% skuteczna analiza porównawcza dowolnej ilości danych • praktycznie brak błędów • precyzyjne selekcjonowanie interesujących nas informacji Biotechnologia UWM

10. Gromadzenie danych Źródła danych Odnośniki do innych baz Laboratoryjne badania analityczne (sekwencje, skany) Szczegółowy opis danych i procesów ich pozyskania Przetworzone dane laboratoryjne (SDS – proteom, NMR - PDB) Dane teoretyczne i hipotezy (SNP, szukanie genetycznej Ewy) Dane porównawcze (drzewa filogenetyczne, zmienności) Symulacje i Modelowanie (dynamika, modele) Biotechnologia UWM

11. Instytuty gromadzenia danych Biotechnologia UWM

12. Komputerowa baza danych Biotechnologia UWM

13. Popularne serwisy biologiczne • NCBI –National Center for Biotechnology Information • EBI –European Bioinformatics Institute • RCSB – Research Collaboratory for Structural Bioinformatics • ExPASy – Expert Protein Analysis System Proteomics Server • Pfam – Protein family (obecnie pod Sanger Institute) • HGP – The Human Genome Project Biotechnologia UWM

14. Serwis NCBI Biotechnologia UWM

15. Bazy danych NCBI(od sitemap) Biotechnologia UWM

16. Bazy danych NCBI Biotechnologia UWM

17. Serwis EBI Biotechnologia UWM

18. Bazy danych EBI(index A-Z) Biotechnologia UWM

19. Bazy danych EBI Biotechnologia UWM

20. Serwis RCSB Biotechnologia UWM

21. Bazy danych RCSB Biotechnologia UWM

22. rekord/raport bazy PDB Biotechnologia UWM

23. Serwis ExPASy Biotechnologia UWM

24. Serwis ExPASy Biotechnologia UWM

25. Bazy danych ExPASy Biotechnologia UWM

26. Pfam Biotechnologia UWM

27. Wybrane narzędzia NCBI Biotechnologia UWM

28. Wybrane narzędzia EBI Biotechnologia UWM

29. Wybrane narzędzia RCSB PDB !!! narzędzie zewnętrzne !!! Biotechnologia UWM

30. wybrane narzędzia ExPASy Biotechnologia UWM

31. Najważniejsze narzędzia • komputer • przeglądarka internetowa • Entrez • FASTA • BLAST • ClustalW • Swiss Model • … • RasMol • Swiss PDB Viewer • … Biotechnologia UWM

32. Modele danych Model danych jest to abstrakcyjny model (pojęcie/schemat) opisujący jak dane są reprezentowane i jak mają być używane. Pojęcie MODEL DANYCH generalnie ma dwa znaczenia: • A data modeltheory (teoretyczny) i.e. a formal description of how data may be structured and used. • A data modelinstance (praktyczny ?) i.e. applying a data model theory to create a practical data model instance for some particular application. • Model bazy danych • zbiór zasad, którymi należy się posługiwać podczas tworzenia bazy danych. W modelu danych określa się reguły, zgodnie z którymi dane umieszcza się w strukturach. Określane są również dozwolone operacje. Definiuje się strukturę danych poprzez specyfikację reprezentacji dozwolonych w modelu obiektów (encji) oraz ich związków. W informatyce głównymi modelami baz danych są: • hierarchiczny model danych, • relacyjny model danych, • grafowy (sieciowy) model danych, • obiektowy model danych, • sieci semantyczne, Biotechnologia UWM

33. Formaty plików • jpg, gif, psd, bmp, jpeg, tiff …. • txt, doc, odt, xls, tex … • bat, exe … • fasta, pdb, ALN, aln, seq, mmCIF prawie dowolna nazwa pliku Dysk:\sciezka\dostepu\nazwa_pliku.roz rozszerzenie sugerujące jakiego formatu jest to plik i jakiego programu należy użyć aby móc obejrzeć jego zawartość Biotechnologia UWM

34. Dodatkowe ważne pojęcia • Dane pierwotne i wtórne • Pierwotne i wtórne bazy danych • ID oraz accession number Biotechnologia UWM