Bioinformatik
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.
Die Bioinformatik ist ein interdisziplinäres Fachgebiet, das Methoden und Softwaretools zum Verständnis biologischer Daten entwickelt, insbesondere wenn die Datensätze groß und komplex sind. Als interdisziplinärer Wissenschaftszweig verbindet die Bioinformatik Biologie, Chemie, Physik, Informatik, Informationstechnik, Mathematik und Statistik, um biologische Daten zu analysieren und zu interpretieren. Die Bioinformatik wird für In-silico-Analysen von biologischen Fragestellungen mit Hilfe von Berechnungs- und Statistikverfahren eingesetzt.

Die Bioinformatik umfasst sowohl biologische Studien, die Computerprogrammierung als Teil ihrer Methodik verwenden, als auch spezielle Analyse-"Pipelines", die insbesondere im Bereich der Genomik immer wieder eingesetzt werden. Zu den gängigen Anwendungen der Bioinformatik gehört die Identifizierung von Kandidatengenen und Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs). Oft wird diese Identifizierung mit dem Ziel vorgenommen, die genetischen Grundlagen von Krankheiten, einzigartigen Anpassungen, erwünschten Eigenschaften (insbesondere bei landwirtschaftlichen Arten) oder Unterschieden zwischen Populationen besser zu verstehen. Auf eine weniger formale Art und Weise versucht die Bioinformatik auch, die Organisationsprinzipien innerhalb von Nukleinsäure- und Proteinsequenzen zu verstehen, was als Proteomik bezeichnet wird.

Die Bild- und Signalverarbeitung ermöglicht es, nützliche Ergebnisse aus großen Mengen von Rohdaten zu extrahieren. Im Bereich der Genetik hilft sie bei der Sequenzierung und Annotation von Genomen und den darin beobachteten Mutationen. Sie spielt eine Rolle beim Textmining in der biologischen Literatur und bei der Entwicklung von biologischen und Gen-Ontologien zur Organisation und Abfrage biologischer Daten. Sie spielt auch eine Rolle bei der Analyse der Expression und Regulation von Genen und Proteinen. Bioinformatik-Tools helfen beim Vergleichen, Analysieren und Interpretieren von genetischen und genomischen Daten und ganz allgemein beim Verständnis der evolutionären Aspekte der Molekularbiologie. Auf einer integrativeren Ebene hilft sie bei der Analyse und Katalogisierung von biologischen Pfaden und Netzwerken, die ein wichtiger Teil der Systembiologie sind. In der Strukturbiologie hilft sie bei der Simulation und Modellierung von DNA, RNA, Proteinen und biomolekularen Wechselwirkungen.
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