Apakah pelbagai alat dan teknik yang digunakan dalam bioinformatik dalam sains hayat?

Bioinformatik telah muncul sebagai disiplin yang kuat di persimpangan biologi, sains komputer, dan statistik. Dalam bidang sains hayat, ia memainkan peranan penting dalam menganalisis dan mentafsir data biologi, membantu penyelidik memahami jumlah besar maklumat yang dihasilkan oleh teknik eksperimen moden. Sebagai pembekal sains hayat, kami mahir dalam pelbagai alat dan teknik bioinformatik yang mengubah landskap penyelidikan biologi.

Alat Penjajaran Jujukan

Salah satu tugas asas dalam bioinformatik ialah penjajaran jujukan. Ia melibatkan membandingkan urutan DNA, RNA atau protein untuk mengenal pasti persamaan dan perbezaan. Ini boleh memberikan pandangan tentang hubungan evolusi, fungsi gen dan pengenalpastian mutasi berkaitan penyakit.

BLAST (Alat Carian Penjajaran Tempatan Asas) mungkin merupakan alat penjajaran jujukan yang paling banyak digunakan. Ia membolehkan penyelidik mencari urutan pertanyaan terhadap pangkalan data jujukan yang besar untuk mencari jujukan yang serupa. BLAST boleh mengenal pasti jujukan homolog dengan cepat, iaitu jujukan yang berkongsi asal evolusi yang sama. Sebagai contoh, dalam kajian tentang gen yang baru ditemui, BLAST boleh digunakan untuk mencari gen yang berkaitan dalam organisma lain, memberikan petunjuk tentang kemungkinan fungsinya.

ClustalW ialah satu lagi alat penting untuk penjajaran jujukan berbilang. Ia menjajarkan tiga atau lebih jujukan secara serentak, mewujudkan matriks yang menunjukkan kawasan terpelihara di antara jujukan. Ini amat berguna dalam analisis filogenetik, di mana hubungan antara spesies atau strain yang berbeza boleh disimpulkan daripada persamaan jujukan. Output ClustalW boleh digunakan untuk membina pokok filogenetik, yang secara visual mewakili sejarah evolusi jujukan.

Alat Perhimpunan Genom

Perhimpunan genom ialah proses membina semula jujukan genom lengkap daripada sejumlah besar serpihan DNA pendek yang diperoleh melalui teknologi penjujukan. Ini adalah tugas yang mencabar kerana kehadiran unsur berulang dalam genom dan ralat yang diperkenalkan semasa penjujukan.

SOAPdenovo ialah alat pemasangan genom yang popular. Ia menggunakan algoritma graf de Bruijn untuk menghimpunkan bacaan pendek ke dalam contig yang lebih panjang. Dengan memecahkan bacaan kepada k - mers yang lebih kecil (sub-jujukan panjang k) dan membina graf berdasarkan pertindihannya, SOAPdenovo boleh mengendalikan data penjujukan skala besar dengan cekap. Alat lain, Velvet, juga menggunakan pendekatan graf de Bruijn tetapi dioptimumkan untuk memasang genom dengan saiz yang berbeza, termasuk bakteria dan eukariota.

Alat Ramalan Gen

Sebaik sahaja genom dipasang, langkah seterusnya ialah mengenal pasti gen di dalamnya. Alat ramalan gen menggunakan algoritma pengiraan untuk mencari kawasan genom yang kod untuk protein atau molekul RNA berfungsi.

Glimmer ialah alat ramalan gen yang terkenal untuk genom prokariotik. Ia menggunakan model probabilistik berdasarkan sifat statistik gen, seperti penggunaan kodon dan kehadiran kodon mula dan berhenti. Untuk genom eukariotik, Augustus adalah alat yang berkuasa. Ia mengambil kira struktur kompleks gen eukariotik, termasuk intron dan ekson, dan menggunakan model Markov tersembunyi untuk meramalkan struktur gen.

Alat Ramalan Struktur Protein

Menentukan struktur tiga dimensi protein adalah penting untuk memahami fungsinya. Walau bagaimanapun, kaedah eksperimen untuk penentuan struktur protein, seperti kristalografi sinar-X dan spektroskopi NMR, memakan masa dan mahal. Alat bioinformatik menawarkan pendekatan alternatif untuk meramalkan struktur protein.

Pemodel ialah alat yang digunakan secara meluas untuk ramalan struktur protein berasaskan homologi. Ia menggunakan struktur protein berkaitan yang diketahui (templat) untuk membina model protein sasaran. Dengan menjajarkan jujukan sasaran dengan jujukan templat dan memindahkan maklumat struktur, Modeller boleh menjana model tiga dimensi protein sasaran.

Rosetta ialah satu lagi alat berkuasa yang boleh meramalkan struktur protein dari awal, tanpa bergantung pada templat yang diketahui. Ia menggunakan gabungan pengurangan tenaga dan pensampelan Monte Carlo untuk mencari konformasi tenaga terendah bagi protein.

Alat Visualisasi Data

Dalam bioinformatik, selalunya perlu untuk menggambarkan data biologi yang kompleks untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang hasilnya. Terdapat beberapa alat yang tersedia untuk tujuan ini.

Cytoscape ialah alat visualisasi rangkaian yang popular. Ia boleh digunakan untuk mewakili rangkaian biologi, seperti rangkaian interaksi protein - protein, rangkaian pengawalseliaan gen dan rangkaian metabolik. Cytoscape membolehkan pengguna menyesuaikan rupa rangkaian, menambah anotasi dan melakukan pelbagai analisis pada struktur rangkaian.

IGV (Integrative Genomics Viewer) ialah alat untuk menggambarkan data genomik. Ia boleh memaparkan pelbagai jenis data genomik, termasuk jujukan DNA, anotasi gen dan bacaan jujukan. IGV menyediakan antara muka mesra pengguna yang membolehkan penyelidik mengezum masuk dan keluar genom, melihat berbilang trek data serentak dan meneroka hubungan antara ciri genomik yang berbeza.

Teknik Analisis Data Keupayaan Tinggi

Dengan kemunculan teknologi daya pemprosesan tinggi, seperti penjujukan generasi seterusnya dan susunan mikro, sejumlah besar data biologi sedang dijana pada kadar yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Teknik bioinformatik adalah penting untuk menganalisis data ini.

RNA - analisis seq ialah aplikasi biasa analisis data throughput tinggi. Ia melibatkan pengiraan tahap ekspresi gen dalam sampel dengan menyusun molekul RNA. Alat seperti DESeq2 dan edgeR digunakan untuk mengenal pasti gen yang dinyatakan secara berbeza antara keadaan yang berbeza, seperti tisu yang sihat dan berpenyakit. Alat ini menggunakan model statistik untuk mengambil kira kebolehubahan dalam data dan untuk menentukan gen mana yang dikawal dengan ketara - atau turun -.

Analisis data microarray juga memerlukan teknik bioinformatik. Microarrays boleh mengukur tahap ekspresi beribu-ribu gen secara serentak. Alat seperti LIMMA (Linear Models for Microarray Data) digunakan untuk menganalisis data microarray, mengenal pasti gen yang dinyatakan secara berbeza dan melakukan analisis pengayaan set gen.

Sebagai pembekal sains hayat, kami memahami kepentingan alat dan teknik bioinformatik ini dalam penyelidikan biologi moden. Kami menawarkan pelbagai produk dan perkhidmatan yang menyokong penyelidikan bioinformatik. Sebagai contoh, kami menyediakan reagen penjujukan berkualiti tinggi yang penting untuk menjana data mentah yang digunakan dalam analisis bioinformatik. Kami juga menawarkan lesen perisian bioinformatik dan program latihan untuk membantu penyelidik memanfaatkan sepenuhnya alatan ini.

Jika anda berminat dengan produk dan perkhidmatan kami yang berkaitan dengan bioinformatik dalam sains hayat, kami menjemput anda untuk meneroka katalog produk kami. Anda boleh mendapatkan lebih banyak maklumat tentang beberapa produk khusus kami dengan mengikuti pautan ini:CAS: 111470 - 99 - 6 Amlodipine BesylatedanCecair Lutsinar Perflurohexane Sulphonyl Fluoride Untuk Surfaktan CAS 423 - 50 - 7.

Kami komited untuk menyediakan penyelesaian terbaik untuk keperluan penyelidikan bioinformatik anda. Sama ada anda kumpulan penyelidikan kecil atau syarikat farmaseutikal yang besar, kami mempunyai kepakaran dan sumber untuk menyokong projek anda. Jika anda mempunyai sebarang soalan atau ingin membincangkan keperluan khusus anda, sila hubungi kami untuk rundingan perolehan.

Rujukan

1. Altschul, SF, Gish, W., Miller, W., Myers, EW, & Lipman, DJ (1990). Alat carian penjajaran tempatan asas. Jurnal biologi molekul, 215(3), 403 - 410.
2. Thompson, JD, Higgins, DG, & Gibson, TJ (1994). CLUSTAL W: meningkatkan sensitiviti penjajaran jujukan berbilang progresif melalui pemberat jujukan, penalti jurang khusus kedudukan dan pilihan matriks berat. Penyelidikan asid nukleik, 22(22), 4673 - 4680.
3. Li, R., Zhu, H., Ruan, J., Qian, W., Fang, X., Shi, Z., ... & Li, S. (2010). Himpunan de novo genom manusia dengan jujukan bacaan pendek selari secara besar-besaran. Penyelidikan genom, 20(2), 265 - 272.
4. Zerbino, DR, & Birney, E. (2008). Velvet: algoritma untuk perhimpunan bacaan pendek de novo menggunakan graf de Bruijn. Penyelidikan genom, 18(5), 821 - 829.
5. Delcher, AL, Harmon, D., Kasif, S., White, O., & Salzberg, SL (1999). Pengenalpastian gen mikrob dipertingkatkan dengan GLIMMER. Penyelidikan asid nukleik, 27(23), 4636 - 4641.
6. Stanke, M., & Morgenstern, B. (2005). AUGUSTUS: pelayan web untuk ramalan gen dalam eukariota. Penyelidikan asid nukleik, 33(suppl_2), W465 - W467.
7. Eswar, N., Webb, B., Marti - Renom, MA, Madhusudhan, MS, Eramian, D., Shen, M., ... & Sali, A. (2006). Pemodelan struktur protein perbandingan menggunakan MODELLER. Protokol semasa dalam bioinformatik, 5(1), 5.6.1 - 5.6.37.
8. Das, R., & Baker, D. (2008). Pemodelan makromolekul dengan Rosetta. Kajian tahunan biofizik, 37, 363 - 382.
9. Shannon, P., Markiel, A., Ozier, O., Baliga, NS, Wang, JT, Ramage, D., ... & Ideker, T. (2003). Cytoscape: persekitaran perisian untuk model bersepadu rangkaian interaksi biomolekul. Penyelidikan genom, 13(11), 2498 - 2504.
10. Robinson, MD, McCarthy, DJ, & Smyth, GK (2010). edgeR: pakej Biokonduktor untuk analisis ekspresi pembezaan data ekspresi gen digital. Bioinformatik, 26(1), 139 - 140.
11. Love, MI, Huber, W., & Anders, S. (2014). Anggaran sederhana perubahan lipatan dan penyebaran untuk RNA - data seq dengan DESeq2. Biologi genom, 15(12), 550.
12. Smyth, GK (2004). Model linear dan kaedah Bayes empirikal untuk menilai ekspresi pembezaan dalam eksperimen microarray. Aplikasi statistik dalam genetik dan biologi molekul, 3(1).