Biologia Computacional

Biologia computacional

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Biologia Computacional é um campo de estudo interdisciplinar que aplica técnicas da ciência da computação, matemática aplicadae estatística para problemas da biologia. Os campos da biologia que mais se beneficiam da Biologia Computacional incluem:

• Bioinformática, que aplica algoritmos e técnicas estatísticas para bancos de dados de informação sobre biologia, que geralmente consistem de grande número sequências de DNA, RNA ou proteínas.

• Biomodelagem computacional, um campo da biocibernática para a construção de modelos computacionais de sistemas biológicos.

• Genômica computacional, um campo da genômica que estudo o genoma das células e organismos.

• Simulação molecular, um campo que lida com métodos teóricos e técnicas computacionais para modelar ou imitar o comportamento de moléculas.

• Biologia Sistêmica, que modela redes de interação biológica de grande escala.

• Prognóstico de estruturas protéicas e genômica estrutural, que produz sistematicamente modelos estruturais de estruturas de proteína que não foram feitas experimentalmente.

• Bioquímica e biofísica computacional

Bioinformática

• Bioinformática corresponde a aplicação das técnicas da informática, no sentido de análise da informação na área de estudo da biologia. Uma definição ampla e tentativa é então: (Bio)informática é o estudo da aplicação de técnicas computacionais e matemáticas à geração e gerenciamento de (bio)informação [1].

• Alguns especialistas[2][3] brasileiros da área acreditam que a bioinformática, como se r5entende tradicionalmente no meio acadêmico e não pela análise da palavra, é circunscrita à Biologia Molecular às vezes ainda mais específicamente restrita àGenômica.[4] Outros acadêmicos, por outro lado, advogam a noção mais abrangente[5]do termo para algo na direção da definição envolvendo informação biológica de modo geral.

• A bioinformática combina conhecimentos de química, física, biologia, ciência da computação, informática e matemática/estatística para processar dados biológicos ou biomédicos.

• Buscando tratar os dados, é necessário desenvolver softwares para, por exemplo: identificar genes, prever a configuração tridimensional de proteínas, identificar inibidores de enzimas, organizar e relacionar informação biológica, simular células, agrupar proteínas homólogas, montar árvores filogenéticas, comparar múltiplas comunidades microbianas por construção de bibliotecas genômicas, analisar experimentos de expressão gênica entre outras inúmeras aplicações.

Bioinformátca Estrutural

A bioinformática estrutural pode ser entendida com uma área da bioinformática responsável pelo estudo de moléculas que possuem estruturas, como por exemplo, DNA, RNA, proteínas e outros compostos menores. Um dos grandes desafios dessa área é compreender como essas moléculas interagem, as suas funções e observar suas estruturas. Algumas técnicas utilizadas são o alinhamento e comparação de sequências. Atualmente, uma das grandes aplicações da bioinformática estrutural é o desenvolvimento de novos fármacos, que tem crescido devido ao grande investimento de grandes empresas.

Bioinformática

Prof. Wellington Santos Martins*

(15/05/2007 - 15:19)

A interação entre a Biologia e a Informática não é mais uma novidade, e atualmente vem passando por um impulso renovado. A Biologia inspirou vários modelos computacionais, como, por exemplo, as chamadas redes neurais artificiais, ou os algoritmos genéticos, e mais recentemente os sistemas computacionais baseados no sistema imunológico. Num processo de retro-alimentação, estes modelos computacionais são hoje utilizados para resolver problemas biológicos como a comparação de bioseqüências. No entanto, com o surgimento dos projetos genoma, uma nova frente de interação vem se firmando em termos de pesquisa básica para ambas as áreas.

A descoberta da estrutura do DNA trouxe à tona o aspecto digital da informação armazenada no material genético dos seres vivos. O entendimento do código genético, por sua vez, esclareceu como esta informação, codificada em genes, é lida, copiada e mais tarde transformada em produto (proteína). Estas operações em muito se assemelham àquelas realizadas pelos sistemas computacionais, onde a informação digital, codificada num programa, é lida a partir de uma memória secundária (geralmente discos), e copiada para a memória principal (RAM) onde é finalmente executada pelo processador do computador. Entretanto, assim como na computação, onde o processamento da linguagem de máquina (ao nível de bits) pouco nos diz sobre a semântica da computação sendo realizada, o conhecimento das bases de DNA e seu produto (proteínas) não nos fornece muitas pistas sobre como a linguagem do DNA é capaz de orquestrar tamanha complexidade encontrada nos seres vivos. Uma questão central é que, diferentemente dos sistemas computacionais, nos sistemas biológicos nós não temos acesso ao "código fonte" nem tampouco acesso ao programador! A semelhança entre os processos biológico moleculares e computacional (linguagem digital, códigos, tradução, entre outros aspectos) tem aproximado Biólogos e Cientistas da Computação na busca por um melhor entendimento do funcionamento, ao nível molecular, da vida.

Entretanto, foi o desenvolvimento tecnológico dos equipamentos utilizados hoje nos laboratórios de biologia molecular que acarretou uma maior aproximação entre a Biologia e a Informática. À frente desta revolução estão os seqüenciadores de DNA. Estes equipamentos permitem o levantamento das bases que compõem o DNA de um organismo num tempo cada vez menor. Os seqüenciadores de DNA vêm sendo usados extensivamente tanto para o estudo do genoma estrutural (DNA genômico) quanto para o estudo do genoma funcional (expressão gênica) de vários organismos. A quantidade de dados sendo produzida por estes equipamentos é sem precedentes na história da Biologia e, graças a uma política cooperativa de pesquisa internacional, os trabalhos envolvendo o seqüenciamento de DNA devem submeter suas seqüências para bancos de dados públicos antes da pesquisa ser considerada para publicação. Desta forma, o crescimento das bases