Bioinformática
Bioinformatics
Bioinformatics is an interdisciplinary field that develops methods and software tools for understanding biological data, in particular when the data sets are large and complex. As an interdisciplinary field of science, bioinformatics combines biology, chemistry, physics, computer science, information engineering, mathematics and statistics to analyze and interpret the biological data. Bioinformatics has been used for in silico analyses of biological queries using computational and statistical techniques.

Bioinformatics includes biological studies that use computer programming as part of their methodology, as well as specific analysis "pipelines" that are repeatedly used, particularly in the field of genomics. Common uses of bioinformatics include the identification of candidates genes and single nucleotide polymorphisms (SNPs). Often, such identification is made with the aim to better understand the genetic basis of disease, unique adaptations, desirable properties (esp. in agricultural species), or differences between populations. In a less formal way, bioinformatics also tries to understand the organizational principles within nucleic acid and protein sequences, called proteomics.

Image and signal processing allow extraction of useful results from large amounts of raw data. In the field of genetics, it aids in sequencing and annotating genomes and their observed mutations. It plays a role in the text mining of biological literature and the development of biological and gene ontologies to organize and query biological data. It also plays a role in the analysis of gene and protein expression and regulation. Bioinformatics tools aid in comparing, analyzing and interpreting genetic and genomic data and more generally in the understanding of evolutionary aspects of molecular biology. At a more integrative level, it helps analyze and catalogue the biological pathways and networks that are an important part of systems biology. In structural biology, it aids in the simulation and modeling of DNA, RNA, proteins as well as biomolecular interactions.
La bioinformática es un campo interdisciplinar que desarrolla métodos y herramientas de software para comprender los datos biológicos, en particular cuando los conjuntos de datos son grandes y complejos. Como campo interdisciplinar de la ciencia, la bioinformática combina la biología, la química, la física, la informática, la ingeniería de la información, las matemáticas y la estadística para analizar e interpretar los datos biológicos. La bioinformática se ha utilizado para el análisis in silico de consultas biológicas mediante técnicas computacionales y estadísticas.

La bioinformática incluye estudios biológicos que utilizan la programación informática como parte de su metodología, así como "pipelines" de análisis específicos que se utilizan repetidamente, sobre todo en el campo de la genómica. Los usos habituales de la bioinformática incluyen la identificación de genes candidatos y polimorfismos de nucleótido único (SNP). A menudo, dicha identificación se realiza con el objetivo de comprender mejor la base genética de las enfermedades, las adaptaciones únicas, las propiedades deseables (sobre todo en especies agrícolas) o las diferencias entre poblaciones. De un modo menos formal, la bioinformática también intenta comprender los principios organizativos dentro de las secuencias de ácidos nucleicos y proteínas, lo que se denomina proteómica.

El procesamiento de imágenes y señales permite extraer resultados útiles de grandes cantidades de datos brutos. En el campo de la genética, ayuda a secuenciar y anotar los genomas y sus mutaciones observadas. Desempeña un papel en la minería de textos de la literatura biológica y en el desarrollo de ontologías biológicas y genéticas para organizar y consultar los datos biológicos. También interviene en el análisis de la expresión y regulación de genes y proteínas. Las herramientas bioinformáticas ayudan a comparar, analizar e interpretar los datos genéticos y genómicos y, de forma más general, a comprender los aspectos evolutivos de la biología molecular. A un nivel más integrador, ayuda a analizar y catalogar las vías y redes biológicas que constituyen una parte importante de la biología de sistemas. En biología estructural, ayuda en la simulación y modelización del ADN, el ARN, las proteínas y las interacciones biomoleculares.
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