¡Las contribuciones son realmente demasiadas para enumerarlas!
En general, la biología computacional ayuda en tres aspectos de la investigación:
- Cuando hay demasiados datos para procesar a mano o técnicas tradicionales (a menudo útiles en campos como gnetica ) . Aquí es donde los algoritmos y descubrimientos en biología computacional se vuelven relevantes para procesar y descubrir patrones en los datos (p. Ej .: Estudio de asociación genómica, Proyecto 1000 Genomes)
- Cuando el experimento es demasiado difícil de realizar repetidamente y bajo condiciones controladas u obtener muestras de pacientes no es lo suficientemente rápido. Esto es bastante útil en oncología cuando el tiempo de obtención de las muestras es muy variable y es difícil reproducir los experimentos consistentemente (Modelado Multiescala para el Análisis de Imágenes de Estudios de Tumores Cerebrales, mi investigación: GRAVEL_JUL_10)
- Descubrir cosas que no podemos observar o no podemos experimentar ( biología básica ) . Dado que las computadoras son buenas para “computar”, podemos proporcionarle un conjunto de “reglas” que intentan imitar un sistema que deseamos modelar. (Por ejemplo: predicción de estructura proteica: TransFold: un servidor web para predecir la estructura y los contactos de residuos de los barriles beta transmembrana nos ayuda a descubrir nuevos estados proteínicos que pueden no haber existido)
Algunos ejemplos específicos que tienen consecuencias de gran alcance:
- Diseño de medicamentos computacionales que ayudan a descubrir nuevos fármacos potenciales entre los millones que podríamos crear para prototipos. Página en aspetjournals.org
- Los estudios de Bioinformática se utilizan para descubrir la relación, los genes de interés y la prevalencia de la enfermedad.
- A medida que tenemos más y más datos de reuniones de atención médica, podemos hacer el diagnóstico por Machine Learning: página en sciencedirect.com
- Muchas de estas técnicas computacionales ahora se están trasladando a la industria donde existe el potencial de afectar miles de vidas: dosXAR | Mejorando la salud a través de la computación, Atomwise: mejores medicamentos más rápido. , Theranos, Calico.
