생물 정보학의 간단한 역사 :DNA에서 데이터 과학으로
생물학, 컴퓨터 과학 및 통계를 혼합하는 분야 인 Bioinformatics는 비교적 최근의 역사를 가지고 있지만 현대 생물학적 연구에 큰 영향을 미칩니다. 주요 이정표의 타임 라인은 다음과 같습니다.
초기 (1960 년대 1980 년대) :
* 1960 년대 : "계산 생물학"의 개념은 생물학적 과정의 수학적 모델에 초점을 맞추고 나타납니다.
* 1970 년대 : "Protein Data Bank"(PDB)와 같은 단백질 서열 데이터베이스의 개발은 생물학적 데이터를 저장하고 분석하는 첫 단계를 나타냅니다.
* 1980 년대 : Sanger 시퀀싱과 같은 첫 번째 DNA 시퀀싱 기술의 개발은 이용 가능한 유전자 정보의 극적인 증가를 초래한다.
생물 정보학의 탄생 (1990 년대) :
* 1990 : 인간 게놈 프로젝트 (HGP)는 전체 인간 게놈을 매핑하는 것을 목표로 시작합니다. 이 야심 찬 프로젝트는 데이터 분석 및 저장을위한 정교한 도구의 개발이 필요합니다.
* 1995 : 자유 생활 유기체 인 *Haemophilus influenzae *의 첫 번째 완전한 게놈이 시퀀싱됩니다.
* 1998 : 최초의 상업용 생물 정보학 회사 인 Incyte Genomics가 설립되었습니다.
생물 정보학 붐 (2000 년대-선반) :
* 2000 : 인간 게놈의 첫 번째 초안은 생물 정보학 역사상 주요 이정표를 표시합니다.
* 2003 : HGP는 인간 게놈의 시퀀싱을 완료하여 게놈 연구의 급증과 대규모 데이터 세트의 가용성을 초래합니다.
* 2000 년대 이후 : 차세대 시퀀싱 (NGS)과 같은 시퀀싱 기술의 급속한 발전은 방대한 양의 생물학적 데이터를 생성하여 점점 더 정교한 생물 정보학 도구 및 알고리즘의 개발을 촉진합니다.
* 2010 년대 : 마이크로 어레이, RNA 시퀀싱 및 프로테오믹스를 포함한 고 처리량 기술의 상승은 생물 정보학의 영역을 더욱 확대합니다.
* 현재 : 생물 정보학은 약물 발견, 개인화 된 의약품, 질병 진단 및 환경 모니터링과 같은 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을합니다.
주요 기여자 :
* Margaret Dayhoff : 단백질 서열 분석의 선구자 및 첫 번째 포괄적 인 단백질 데이터베이스의 생성자.
* Walter Goad : 단백질 구조를 분석하기위한 첫 번째 컴퓨터 프로그램을 개발했습니다.
* David Lipman : 서열 정렬 알고리즘 및 생물 정보학 데이터베이스의 개발에 크게 기여했습니다.
* Samuel Karlin : 생물 정보학에서 통계적 방법의 사용을 개척하여 서열 비교 및 계통 발생 학적 분석을위한 알고리즘을 개발했다.
앞서 보는 :
생물 정보학 분야는 인공 지능 (AI), 머신 러닝 및 클라우드 컴퓨팅의 발전에 의해 계속해서 빠르게 발전하고 있습니다. 미래의 발전은 다음에 중점을 둘 것으로 예상됩니다.
* 빅 데이터 분석 : 대규모 생물학적 데이터 세트 처리 및 해석.
* 예측 모델링 : AI를 사용하여 질병 위험, 약물 효능 및 생물학적 상호 작용을 예측합니다.
* 개인화 된 약 : 개별 유전자 프로파일에 기초한 치료 치료.
생물 정보학은 우리가 생물학적 시스템을 이해하고 상호 작용하는 방식을 변화 시켰습니다. 끊임없이 확장되는 도달 범위와 충격으로 21 세기에는 과학적 발견의 초석이 될 것입니다.
