Mga Bioinformatics, isang mestiso na agham na nag-uugnay sa biological data na may mga diskarte para sa pag-iimbak, pamamahagi, at pagsusuri upang suportahan ang maraming mga lugar ng pang-agham na pananaliksik, kabilang ang biomedicine. Ang mga Bioinformatics ay pinapakain ng mga eksperimento na bumubuo ng data ng high-throughput, kabilang ang mga pagtukoy ng genomic na pagkakasunud-sunod at mga sukat ng mga pattern ng expression ng gene. Ang mga proyekto sa database ay curate at i-annotate ang data at pagkatapos ay ipamahagi ito sa pamamagitan ng World Wide Web. Ang pagmimina ng mga data na ito ay humahantong sa mga tuklas na pang-agham at sa pagkilala ng mga bagong klinikal na aplikasyon. Sa larangan ng gamot partikular, natuklasan ang isang bilang ng mga mahahalagang aplikasyon para sa bioinformatics. Halimbawa, ginagamit ito upang makilala ang mga ugnayan sa pagitan ng mga pagkakasunud-sunod ng gene at mga sakit, upang mahulaan ang mga istruktura ng protina mula sa mga pagkakasunud-sunod ng amino acid, upang makatulong sa disenyo ng mga gamot na nobela, at upang maiangkop ang mga paggamot sa mga indibidwal na pasyente batay sa kanilang mga pagkakasunud-sunod sa DNA (pharmacogenomics).
Ang data ng bioinformatics
Ang klasikong data ng bioinformatics ay kasama ang mga pagkakasunud-sunod ng DNA ng mga gene o buong genom; mga pagkakasunud-sunod ng amino acid ng mga protina; at three-dimensional na istruktura ng mga protina, mga nucleic acid at mga komplikadong protina-nucleic acid. Karagdagang mga daloy ng data na "-omics" ay kinabibilangan ng: transcriptomics, ang pattern ng RNA synthesis mula sa DNA; proteomics, ang pamamahagi ng mga protina sa mga cell; interactiveomics, ang mga pattern ng protina-protina at protina-nucleic acid mga pakikipag-ugnay; at metabolomics, ang likas na katangian at mga pattern ng trapiko ng mga pagbabagong-anyo ng mga maliliit na molekula sa pamamagitan ng mga biochemical pathway na aktibo sa mga cell. Sa bawat kaso mayroong interes sa pagkuha ng komprehensibo, tumpak na data para sa partikular na mga uri ng cell at sa pagkilala ng mga pattern ng pagkakaiba-iba sa loob ng data. Halimbawa, ang data ay maaaring magbago depende sa uri ng cell, tiyempo ng pagkolekta ng data (sa panahon ng cell cycle, o diurnal, pana-panahon, o taunang mga pagkakaiba-iba), yugto ng pag-unlad, at iba't ibang mga panlabas na kondisyon. Ang metagenomics at metaproteomics ay nagpapalawak sa mga sukat na ito sa isang komprehensibong paglalarawan ng mga organismo sa isang sample ng kapaligiran, tulad ng sa isang bucket ng tubig sa karagatan o sa isang sample ng lupa.
Ang Bioinformatics ay hinimok ng mahusay na pabilisin sa mga proseso ng data-henerasyon sa biology. Ang mga pamamaraan ng pagkakasunud-sunod ng Genome ay nagpapakita marahil ang pinaka-dramatikong epekto. Noong 1999 ang archive ng nucleic acid na mga archive ay naglalaman ng isang kabuuang 3.5 bilyong mga nucleotide, na bahagyang higit pa sa haba ng isang solong genome ng tao; pagkaraan ng isang dekada ay naglalaman sila ng higit sa 283 bilyon na mga nucleotide, ang haba ng halos 95 mga genom ng tao. Ang US National Institutes of Health ay hinamon ang mga mananaliksik sa pamamagitan ng pagtatakda ng isang layunin upang mabawasan ang gastos ng pagkakasunud-sunod ng isang genome ng tao sa $ 1,000; gagawin nito ang pagkakasunud-sunod ng DNA ng isang mas abot-kayang at praktikal na tool para sa mga ospital at klinika ng US, na nagpapahintulot na maging isang pamantayang sangkap ng diagnosis.
