Genome mining
જીનોમ માઇનિંગ કુદરતી ઉત્પાદનોના જૈવસંશ્લેષક માર્ગોની શોધ અને તેમની સંભવિત ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ માટે જીનોમિક માહિતીના શોષણનું વર્ણન કરે છે. તે કોમ્પ્યુટેશનલ ટેકનોલોજી અને બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ ટૂલ્સ પર આધારિત છે. ખાણકામની પ્રક્રિયા જીનોમિક ડેટાબેઝમાં સુલભ વિશાળ માત્રામાં ડેટા (ડીએનએ સિક્વન્સ અને એનોટેશન્સ દ્વારા રજૂ કરાયેલ) પર આધાર રાખે છે. ડેટા માઇનિંગ અલ્ગોરિધમ્સને લાગુ કરીને, ડેટાનો ઉપયોગ ઔષધીય રસાયણશાસ્ત્રના ઘણા ક્ષેત્રોમાં નવું જ્ઞાન પેદા કરવા માટે થઈ શકે છે, જેમ કે નવીન કુદરતી ઉત્પાદનોની શોધ. 1980ના દાયકાના મધ્યથી અંત સુધી, સંશોધકોએ અદ્યતન અનુક્રમણિકા તકનીકો સાથે આનુવંશિક અભ્યાસો પર વધુને વધુ ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે. ડીએનએ સિક્વન્સની વધતી ઉપલબ્ધતાને કારણે ડીએનએ સિક્વન્સ ડેટાના સંગ્રહ, વ્યવસ્થાપન, સંગ્રહ અને વિતરણ માટે 1982માં જેનબેંક ડેટાબેઝની સ્થાપના કરવામાં આવી હતી. આનુવંશિક માહિતીની વધતી સંખ્યા સાથે, બાયોટેકનોલોજીકલ કંપનીઓ 1992 થી જીનોમ માઇનિંગ દ્વારા પ્રોટીન અને એન્ટિબોડી દવાઓ વિકસાવવા માટે માનવ ડીએનએ ક્રમનો ઉપયોગ કરી શકી છે. 1990 ના દાયકાના અંતમાં, એમ્જેન, ઇમ્યુનેક, જિનેન્ટેક જેવી ઘણી કંપનીઓ એવી દવાઓ વિકસાવવામાં સક્ષમ હતી જે જીનોમ માઇનિંગને અપનાવીને ક્લિનિકલ તબક્કે આગળ વધી હતી. 2000ની શરૂઆતમાં હ્યુમન જીનોમ પ્રોજેક્ટ પૂર્ણ થયો ત્યારથી, સંશોધકો ઘણા સુક્ષ્મસજીવોના જીનોમને અનુક્રમિત કરી રહ્યા છે. ત્યારબાદ, આમાંના ઘણા જીનોમનો નવા જનીનો અને જૈવસંશ્લેષક માર્ગોને ઓળખવા માટે કાળજીપૂર્વક અભ્યાસ કરવામાં આવ્યો છે. એલ્ગોરિધમ્સ જેમ જેમ જાહેર ડેટાબેઝમાં મોટી માત્રામાં જીનોમિક સિક્વન્સ ડેટા એકઠા થવા લાગ્યા તેમ, જીનોમિક ડેટાના પ્રચંડ સંગ્રહને સમજવા માટે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ મહત્વપૂર્ણ બની ગયા. તેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે પરિવર્તન, ક્રોસઓવર અને પસંદગી જેવા જૈવ-પ્રેરિત ઓપરેટરો પર આધાર રાખીને ઓપ્ટિમાઇઝેશન અને શોધ સમસ્યાઓ માટે ઉચ્ચ ગુણવત્તાના ઉકેલો પેદા કરવા માટે થાય છે. નીચેના સામાન્ય રીતે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ થાય છેઃ એન્ટિએસએમએએસએચ (એન્ટિબાયોટિક્સ અને સેકન્ડરી મેટાબોલાઇટ એનાલિસિસ શેલ) સેકન્ડરી મેટાબોલાઇટ જીનોમ પાઇપલાઇનને સંબોધિત કરે છે. PRISM (પ્રેડિક્શન ઇન્ફોર્મેટિક્સ ફોર સેકન્ડરી મેટાબોલાઇટ્સ) એ આનુવંશિક રીતે એન્કોડેડ નોનરીબોસોમલ પેપ્ટાઇડ્સ અને પ્રકાર I અને II પોલિકેટાઇડ્સ માટે રાસાયણિક માળખાની આગાહી માટેનો સંયુક્ત અભિગમ છે. સિમ (આંકડાકીય રીતે આધારિત અનુક્રમ સમાનતા) પદ્ધતિ, જેમ કે ફાસ્ટા અથવા પી. એસ. આઈ.-બ્લાસ્ટ, ઓર્થોલોગસ હોમોલોજીનું અનુમાન કરે છે. બ્લાસ્ટ (મૂળભૂત સ્થાનિક સંરેખણ શોધ સાધન) એ ઝડપી અનુક્રમ સરખામણી માટેનો એક અભિગમ છે. જિનોમ ખાણકામ નવીન અણુઓ અને બાયોસિન્થેટિક માર્ગોની લાક્ષણિકતાઓને સરળ બનાવીને કુદરતી ઉત્પાદનની શોધ પર લાગુ થાય છે. કુદરતી ઉત્પાદનોની શોધ કુદરતી ઉત્પાદનોના ઉત્પાદનનું નિયમન સુક્ષ્મસજીવોમાં એન્કોડેડ બાયોસિન્થેટિક જનીન ક્લસ્ટર્સ (BGC) દ્વારા થાય છે. જીનોમ માઇનિંગ અપનાવીને, લક્ષ્ય કુદરતી ઉત્પાદનનું ઉત્પાદન કરતી BGC ની આગાહી કરી શકાય છે. કુદરતી ઉત્પાદનોની રચના માટે જવાબદાર કેટલાક મહત્વપૂર્ણ ઉત્સેચકો પોલિકેટાઇડ સિન્થેસિસ (પી. કે. એસ.), નોન-રાઇબોસોમલ પેપ્ટાઇડ સિન્થેસિસ (એન. આર. પી. એસ.), રાઇબોસોમલી અને પોસ્ટ-ટ્રાન્સલેશનલી મોડિફાઇડ પેપ્ટાઇડ્સ (આર. આઈ. પી. પી.) અને ટેર્પેનોઇડ્સ અને ઘણા વધુ છે. ઉત્સેચકો માટે ખાણકામ, સંશોધકો એવા વર્ગો શોધી શકે છે કે જે BGCs એન્કોડ કરે છે અને લક્ષ્ય જનીન ક્લસ્ટરોની તુલના જાણીતા જનીન ક્લસ્ટરો સાથે કરે છે. BGC અને કુદરતી ઉત્પાદનો વચ્ચેના સંબંધને ચકાસવા માટે, લક્ષ્ય BGC ને મોલેક્યુલર ક્લોનિંગના ઉપયોગ દ્વારા યોગ્ય યજમાન દ્વારા વ્યક્ત કરી શકાય છે. ડેટાબેઝ અને સાધનો આનુવંશિક માહિતી ડેટાબેઝમાં એકઠી કરવામાં આવી છે. સંશોધકો નવી પ્રક્રિયાઓ, લક્ષ્યો અને ઉત્પાદનોની શોધ માટે ડેટાબેઝમાંથી સુલભ ડેટાને સમજવા માટે અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરી શકે છે. નીચેના ડેટાબેઝ અને સાધનો છેઃ જેનબેંક ડેટાબેઝ વિશ્લેષણ માટે જીનોમિક ડેટાસેટ્સ પ્રદાન કરે છે. યુસીએસસી જીનોમ બ્રાઉઝર એન્ટીએસએમએએસએચ-ડીબી અગાઉ આગાહી કરાયેલ અને પ્રાયોગિક રીતે લાક્ષણિકતા ધરાવતા નવા અનુક્રમિત બીજીસીના ક્રમની સરખામણી કરવાની મંજૂરી આપે છે. બી. આઈ. જી.-એફ. એ. એમ. એ બાયોસિન્થેટિક જનીન સમૂહ પરિવારનો ડેટાબેઝ છે. ડોબીસ્ક્યુટ એ ગૌણ મેટાબોલાઇટ બાયોસિન્થેટિક જનીન સમૂહોનો ડેટાબેઝ છે. એમ. આઈ. બી. આઈ. જી. (બાયોસિન્થેટિક જનીન સમૂહ સ્પષ્ટીકરણ વિશેની લઘુતમ માહિતી) બાયોસિન્થેટિક જનીન સમૂહ અને તેમના પરમાણુ ઉત્પાદનો પર ટિપ્પણીઓ અને મેટાડેટા માટે પ્રમાણભૂત પ્રદાન કરે છે. ઇન્ટરેક્ટિવ ટ્રી ઓફ લાઇફ (આઇ. ટી. ઓ. એલ.) એ ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોના પ્રદર્શન, હેરફેર અને ટિપ્પણી માટે વેબ આધારિત સાધન છે. સંદર્ભો વિકિપીડિયા વિદ્યાર્થી કાર્યક્રમ ઔષધીય રસાયણશાસ્ત્ર ડીએનએ માઇનિંગ