Bioinformatika
Oblasti i medodi
U posljednih par decenija došlo je do ogromnog napredovanja u oblasti molekularne biologije, genetičkog inženjerstva i biotehnologije. To je dovelo do naglog porasta potrebe za analitičkom obradom bioloških podataka dobijenih rezultatima naučnih istraživanja iz tih oblasti. Ogroman priliv takvih informacija je zahtijevao kompjuterizovane baze podataka za pohranu, organizovanje i indeksiranje podataka kao i razvoj alata za analiziranje takvih podataka. U početku “genomske revolucije”, zadatak bioinformatike je bio da kreira i održava velike baze bioloških podataka kao što su one o nukleotidnim i aminokiselinskim sekvencama. Za to je bilo potrebno izraditi kompleksan mehanizam koji će istraživačima omogućiti korištenje već postojećih bioloških informacija kao i nadopunjavanje takvih baza podataka novim ili revidiranim biološkim informacijama. Međutim, kako je u prirodi sve povezano u jedan sistem, tako i biološke informacije nisu fragmentirane, već su povezane u jedan logički sistem. Zato bioinformatika obuhvata i interpretaciju različitih tipova bioloških podataka uključujući strukturu nukleotida, aminokiselina i proteina. Proces analiziranja i interpretiranja podataka se odnosi na computational biology (računarnu biologiju). Ciljevi različitih bioinformatičkih disciplina su u razvoju: Mnogo je primjera primjene bioinformatičkih metoda. Navest ćemo samo neke: –	Novi način sagledavanja molekularnih struktura omogućava drugačiji pristup u istraživanju homologije (može se koristiti u svrhe istraživanja genetički uvjetovanih bolesti). –	Poznavanjem nukleotidne i proteinske sekvence moguće je pronaći evolutivnu povezanost različitih organizama sa zajedničkim pretkom. Iskustva pokazuju da organizmi koji su sličniji imaju i sličnije sekvence za razliku od onih koji su udaljeniji. Proteinske sekvence mogu pokazivati jasan evolutivni odnos između populacija, organizama, pripadajućih vrsta i viših sistematskih kategorija. Proučavajući proteinske sekvence i strukture, naučnici su u mogućnosti odrediti evolutivni odnos između vrsta kao i vrijeme divergencije od zajedničkog pretka. –	U odsustvu determinacije strukture proteina, korištenjem X–ray kristalografije i NMR–spektroskopije moguće je predvidjeti trodimenzionalne strukture primjenom proteinskog i molekularnog modeliranja. Ovaj metod koristi eksperimentalno uvtrđenu proteinsku strukturu (template – kalup) za predviđanje strukture drugog proteina koji ima sličnu aminokiselinsku sekvencu (proteinska struktura koja se analizira). Iako ovaj metod nema toliku važnost u usporedbi sa eksperimentalnim, ipak je od pomoći prilikom potvrđivanja određenih hipoteza. –	Realizacija različitih genomskih projekata će producirati sve više sekvenci, pa će tako i ovaj metod proteinskog modeliranja imati sve veću važnost. –	Prije nekoliko godina naučnici su, u lokalizaciji gena i nukleotidnih sekvenci, bili prisiljeni na manuelno mapiranje genoma. Zahvaljujući novoj tehnologiji, danas je sekvenciranje genoma mnogo lakše, tako da su mape genoma različitih organizama dostupne široj naučnoj zajednici. –	Kompjuterizovane genomske mape su omogućile lokalizacije gena mnogo brže, jeftinije i praktičnije. Genomsko mapiranje na novim tehnološkim osnovama bi bilo nezamislivo bez primjene bioinformatike. Kao najvažnija dostignuća bioinformatike posljednjih godina mogu se smatrati: –	kreiranje nukleotidnih i proteinskih baza podataka te njihova dostupnost široj naučnoj zajednici; –	kompjuterska podrška projektima sekvenciranja genoma; –	omogućavanje predikcije proteinske strukture i funkcije.