Si la genómica estructural es la rama de la genómica orientada a la caracterización y localización de las secuencias que conforman el ADN de los genes, la genómica funcional consiste en la recolección sistemática de información sobre la función de los genes, mediante la aplicación de aproximaciones experimentales globales que evalúen la función de los genes haciendo uso de la información y elementos de la genómica estructural. Se caracteriza por la combinación de metodologías experimentales a gran escala con estudios computacionales de los resultados.
Con la genómica funcional el objetivo es llenar el hueco existente entre el conocimiento de las secuencias de un gen y su función, para de esta manera desvelar el comportamiento de los sistemas biológicos. Se trata de expandir el alcance de la investigación biológica desde el estudio de genes individuales al estudio de todos los genes de una célula al mismo tiempo en un momento determinado.
Proteómica
El proteoma se puede definir como el conjunto de las proteínas expresadas por un genoma. La PROTEOMICA es el estudio de proteomas, así como la GENOMICA consiste en el estudio de genomas. Configura una disciplina fundamental de la era post-genómica que trata de descubrir la constelación de proteínas que otorgan a las células su estructura y función.
Distintas tecnologías permiten obtener y comparar "instantáneas" de las proteínas que se están expresando en un momento determinado en una célula (robótica, electroforesis 2D, espectrometría de masas, chips, bioinformática).
La Nueva Generación de Bioinformática
Se introduce el concepto de Bioinformática de Segunda Generación caracterizada por:
En los últimos años, la bioinformática ha trabajado con muchas bases de datos que almacenaban información biológica a medida que iba apareciendo. Esto no sólo ha tenido efectos positivos: muchos científicos se quejan de la creciente complejidad que representa encontrar información útil en este "laberinto de datos". Para mejorar esta situación, se desarrollan técnicas que integran la información dispersa, gestionan bases de datos distribuidas, las seleccionan automáticamente, evalúan su calidad, y facilitan su accesibilidad para los investigadores. Se habla de Bioinformática Integradora. En ella no deben faltar ayudas para la navegación por la información, que cada vez, con más énfasis, reside en Internet y no en bases de datos locales.
¿Cual es la importancia de la bioinformática?
Integración es la palabra clave para entender la importancia de la bioinformática, ya que a través de herramientas y utilizando la información ya depositada en bases de datos alrededor del mundo estamos comenzando a descubrir relaciones no triviales escondidas en el código de la vida.
La bioinformática ha empezado a ocupar un papel central como "la pega" que une a diversas áreas de la ciencia tales como enzimología, genética, biología estructural, medicina, morfología, y ecología entre muchos otros. La pregunta crítica es ¿cómo conseguir las relaciones importantes entre tanta información? esta pregunta y muchos otros problemas biológicos están siendo respondidos a través de la bioinformática, uniendo o relacionando toda la información que esta depositada en las bases de datos a través sus asociaciones con los genes. Como un ejemplo práctico de lo anterior, NCBI, el centro de bioinformática del NIH, reciben y procesan en su sitio Web alrededor de 3 millones de requisiciones al día provenientes de investigadores ubicados alrededor del mundo.
La Nueva Generación de Bioinformática
Se introduce el concepto de Bioinformática de Segunda Generación caracterizada por:
En los últimos años, la bioinformática ha trabajado con muchas bases de datos que almacenaban información biológica a medida que iba apareciendo. Esto no sólo ha tenido efectos positivos: muchos científicos se quejan de la creciente complejidad que representa encontrar información útil en este "laberinto de datos". Para mejorar esta situación, se desarrollan técnicas que integran la información dispersa, gestionan bases de datos distribuidas, las seleccionan automáticamente, evalúan su calidad, y facilitan su accesibilidad para los investigadores. Se habla de Bioinformática Integradora. En ella no deben faltar ayudas para la navegación por la información, que cada vez, con más énfasis, reside en Internet y no en bases de datos locales.
Los procesos celulares son gobernados por el repertorio de genes expresados y su patrón de actividad temporal. Se necesitan herramientas para gestionar información genética en paralelo. Para ello se emplean nuevas tecnologías para extracción de conocimiento, minería de datos y visualización. Se aplican técnicas de descubrimiento de conocimiento a problemas biológicos como análisis de datos del Genoma y Proteoma. La bioinformática, en este sentido, ofrece la capacidad de comparar y relacionar la información genética con una finalidad deductiva, siendo capaz de ofrecer unas respuestas que no parecen obvias a la vista de los resultados de los experimentos. Todas estas tecnologías vienen justificadas por la necesidad de tratar información masiva, no individual, sino desde enfoques celulares integrados (genómica funcional, proteómica, expresión multigénica,...). Los sistemas LIMS permiten la integración y gestión de los datos de laboratorio.
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