ביואינפורמטיקה

ביואינפורמטיקה (באנגלית:Bioinformatics), (ביולוגיה חישובית) עוסקת בחקר המידע הביולוגי באמצעות מחשב.
זהו ענף המדע העוסק בניתוח, ארגון והבנה של המידע השאוב מניסויים ביולוגים. הביואינפורמטיקה מיישמת כלים מתחום מדעי המחשב, המתמטיקה, הסטטיסטיקה ותורת המידע לשם עיבוד מידע ביולוגי רחב היקף. כלים אלה כוללים מודלים מתמטיים, אלגוריתמים ותוכניות מחשב, שמתאפיינים בהתמודדות עם מאגרי מידע גדולים, בעיות בסיבוכיות גבוהה, וחיפוש אחר תבניות.
תחום מדעי זה החל להתפתח הן בזכות זמינותם של מאגרי מידע ביולוגיים הולכים וגדלים (כגון: GenBank‏, EMBL‏, NCBI‏ ו-PubMed), והן בזכות פיתוחים טכנולוגיים בתחום חומרת המחשב, בתחום האלגוריתמים ובתחום מסדי הנתונים המאפשרים התמודדות ראויה עם אתגרים.

עימוד רצפים

עימוד רצפים (באנגלית: Sequence Alignment) מתייחס לשיטות ממוחשבות המאפשרות להעמיד מספר רצפי DNA,‏ RNA או חלבון שונים זה מעל זה באופן שידגיש דמיון בין הרצפים. דמיון עשוי להעיד על קשרים אבולוציוניים, במבנה או בתפקוד.
באמצע העשור השני של המאה ה-21, זמינים בידינו רצפי ה-DNA של קבוצה הולכת וגדלה של אורגניזמים. חלקים גדולים מהגנום קיימים ללא שינוי בין אורגניזמים שונים. למשל, רצף ה-DNA המקודד לחלבון המוגלובין נשמר מאוד לאורך האבולוציה - כלומר, האזור ב-DNA שמקודד לגן זה דומה מאוד בין בעלי חיים שונים.

ניתוח ביטוי גנים (Gene Expression Analysis)

טכנולוגיות שונות כגון שבבי DNA‏ או RNA-Seq, מאפשרות לדגום את רמת הביטוי של אלפי גנים בו זמנית בעזרת מדידת כמות מולקולות ה-RNA שליח השונות בדגימה ביולוגית מסוימת.
מרבית הגנים בתא אינם מבוטאים - כלומר, אינם משועתקים מ-DNA ל-RNA שליח (אשר בדרך כלל מתורגם לבסוף לבניית חלבון). קבוצה קטנה של גנים מבוטאת במרבית סוגי התאים (House Keeping Genes - גנים הנחוצים לתחזוקה בסיסית של מרבית התאים), וקבוצה אחרת של גנים מתבטאת רק בתאים מסוג מסוים (למשל גן ההמוגולובין מתבטא באופן נורמלי רק בתאי דם אדומים). על כן, מדידת רמות הביטוי של גנים ברקמה נתונה מאפשרת ללמוד על מצבו של התא בזמן נתון - גן מסוים עשוי להתבטא ברמות שונות על פי סוג הרקמה (עור, דם, מוח), מצב התא (בתגובה לזיהום, בעת פעילות כלשהי) או במחלות מסוימות (תא סרטני יבטא גנים באופן שונה מרקמה נורמלית של אותו סוג תא). 
בניתוח ביטוי גנים, נעשה שימוש באלגוריתמים שונים המאפשרים לזהות דפוסי ביטוי של גנים המבחינים בין קבוצות שונות של דגימות. אחד האתגרים בניתוח ביטוי גנים הוא הרעש הביולוגי ורעש המדידה שנלווה לסוג זה של ניסויים, מה שמצריך שימוש בשיטות סטטיסטיות ואלגוריתמיות להבחנה בין סיגנל לרעש.
פעמים רבות ננסה למצוא גנים אשר מתבטאים באופן שונה בין שתי קבוצות של דגימות. למשל: ניתן לקחת 10 דגימות של רקמת מוח בריאה, ו-10 דגימות מגידול סרטני במוח, ולנסות למצוא גנים אשר מתבטאים במידה מועטה בכל הדגימות הבריאות, ובמידה רבה בכל הדגימות הסרטניות (או להפך). גנים כאלו עשויים לאפשר ללמוד על התהליך הביולוגי העומד מאחורי המחלה הנחקרת (אם אכן יש הבדל מובהק בין רמת הביטוי של גנים אלו בשתי האוכלוסיות, אזי סביר שהחלבונים אשר גנים אלו מקודדים, מעורבים בהיווצרות המצב הביולוגי שמבדיל בין שתי האוכלוסיות). אנליזה מסוג זה תכלול לרוב שימוש במבחנים סטטיסטיים המשווים ממוצע בין 2 קבוצות.
במקרים אחרים, ננסה למצוא דגימות אשר דומות אחת לשנייה מבחינת רמות הביטוי של קבוצת גנים מסוימת. למשל: אם נתונה קבוצה של 100 דגימות סרטן השד, נוכל לנסות ולקבץ את הדגימות לתת סוגים בעלי משמעות קלינית על פי רמות ביטוי הגנים בדגימות השונות. אנליזה מסוג זה תכלול אלגוריתמים ללמידה בלתי מונחית (Unsupervised learning) כגון אלגוריתמי קיבוץ (clustering), אשר מציבים זה ליד זה גנים (או דגימות) בעלי דפוס ביטוי דומה.