1. 데이터 수집 및 스토리지 :
* 데이터 수집 : 게놈 시퀀싱 프로젝트, 유전자 발현 실험 및 임상 연구와 같은 다양한 출처에서 생물학적 데이터를 수집합니다.
* 데이터 저장 : 다양한 데이터베이스에 방대한 양의 생물학적 데이터를 관리, 구성 및 안전하게 저장합니다.
2. 서열 분석 :
* 시퀀스 정렬 : 유사성과 차이를 식별하기 위해 서열을 비교하고 정렬하여 진화 관계를 드러냅니다.
* 유전자 예측 : DNA 서열 내에서 잠재적 유전자를 식별합니다.
* 단백질 구조 예측 : 단백질의 3 차원 구조를 예측하기 위해 알고리즘을 사용합니다.
3. 게놈 분석 :
* 게놈 어셈블리 : 단편으로부터 완전한 게놈 서열을 재구성한다.
* 게놈 주석 : 게놈 내에서 유전자, 조절 요소 및 기타 기능적 특징을 식별합니다.
* 비교 유전체학 : 진화와 기능을 이해하기 위해 다른 유기체의 게놈을 비교합니다.
4. 유전자 발현 분석 :
* 마이크로 어레이 분석 : 마이크로 어레이 실험에서 유전자 발현 패턴 분석.
* RNA 시퀀싱 분석 : 차세대 시퀀싱 기술을 사용하여 RNA 수준에서 유전자 발현을 연구한다.
* 전 사체학 : 세포 또는 유기체에서 RNA 전 사체의 전체 세트를 연구합니다.
5. 프로테오믹스 :
* 단백질 식별 : 질량 분석 데이터에서 단백질을 식별합니다.
* 단백질 정량화 : 샘플에서 단백질의 풍부함을 측정합니다.
* 단백질-단백질 상호 작용 분석 : 단백질 사이의 상호 작용을 식별합니다.
6. 시스템 생물학 :
* 네트워크 분석 : 단백질-단백질 상호 작용 네트워크와 같은 생물학적 네트워크 구축 및 분석.
* 모델링 및 시뮬레이션 : 그들의 행동을 이해하기 위해 생물학적 시스템의 수학적 모델을 만듭니다.
7. 데이터 시각화 및 해석 :
* 데이터 시각화 도구 : 분석 및 통신을 용이하게하기 위해 생물학적 데이터의 그래픽 표현을 생성합니다.
* 통계 분석 : 데이터를 분석하고 의미있는 결론을 도출하기 위해 통계적 방법을 적용합니다.
생물 정보 시스템의 예 :
* NCBI (국립 생명 공학 정보 센터) : 생물학적 정보를위한 포괄적 인 데이터베이스 및 소프트웨어 제품군.
* Blast (기본 로컬 정렬 검색 도구) : 시퀀스 정렬 및 유사성 검색에 널리 사용되는 도구.
* 은하 : 사용자 친화적 인 인터페이스를 사용한 생물 정보학 분석을위한 오픈 소스 플랫폼.
* genbank : 공개적으로 이용 가능한 DNA 서열의 데이터베이스.
* uniprot : 단백질 서열 및 기능 정보의 데이터베이스.
생물 정보 시스템의 적용 :
* 약물 발견 및 개발
* 개인화 된 약
* 게놈 연구
* 진화 생물학
* 농업 및 생명 공학
생물 정보학 시스템은 현대 생물학적 연구를위한 필수 도구로, 연구원들이 복잡한 데이터를 분석하고 해석하고, 새로운 통찰력을 발견하고, 의학, 농업 및 기타 분야에서 상당한 발전을 이룰 수있게합니다.
