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Bioinformatics is an interdisciplinary field that combines biology, chemistry, physics, computer science, information engineering, mathematics, and statistics to analyze and interpret biological data, particularly when the data sets are large and complex. Bioinformatics has been used for in silico analyses of biological queries using computational and statistical techniques. It 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 candidate genes and single nucleotide polymorphisms(SNPs)to better understand the genetic basis of disease, unique adaptations, desirable properties(especially in agricultural species), or differences between populations. 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.
バイオインフォマティクスは、生物学、化学、物理学、コンピューター・サイエンス、情報工学、数学、統計学を組み合わせて、特にデータセットが大規模で複雑な場合に生物学的データを分析および解釈する学際的な分野です。バイオインフォマティクスは、計算および統計技術を使用した生物学的クエリのインシリコ分析に使用されてきました。これには、方法論の一部としてコンピュータープログラミングを使用する生物学的研究や、特にゲノミクスの分野で繰り返し使用される特定の分析「パイプライン」が含まれます。バイオインフォマティクスの一般的な用途には、疾患の遺伝的基盤、固有の適応、望ましい特性(特に農耕種における)、または集団間の差異をより深く理解するための、候補遺伝子および一塩基多型(SNP)の同定が含まれます。バイオインフォマティクスでは、プロテオミクスと呼ばれる、核酸とタンパク質の配列内の組織原理を理解しようとします。画像および信号処理により、大量の生データから有用な結果を抽出できます。遺伝学の分野では、ゲノムと観察された変異の配列決定と注釈付けに役立ちます。これは、生物学文献のテキストマイニングと、生物学データを整理してクエリするための生物学および遺伝子オントロジーの開発において役割を果たします。また、遺伝子やタンパク質の発現と制御の分析にも役割を果たします。バイオインフォマティクス ツールは、遺伝的データとゲノム データの比較、分析、解釈を支援し、より一般的には分子生物学の進化的側面の理解を支援します。より統合的なレベルでは、システム生物学の重要な部分である生物学的経路とネットワークの分析とカタログ化に役立ちます。構造生物学では、DNA、RNA、タンパク質、生体分子相互作用のシミュレーションとモデリングに役立ちます。