Biyoenformatik bilimde nispeten yeni bir çalışmadır. Çoğunlukla DNA gibi moleküllere odaklanan büyük miktarda biyolojik veriyi inceler. Normal bir insan, tüm bilgileri zamanında hesaplayamaz, bu nedenle bilgisayarlar bu alanda büyük ölçüde kullanılır. DNA sürekli değiştiği için, biyoinformatik bilim adamlarının tam olarak neyin değiştiğini ve bu değişikliklerin neye yol açabileceğini görmelerini sağlar.
Evrim başladıkça, DNA’mızdaki bilgiler değişti. Canlılardan aldığımız bilgileri birbirimize göre karşılaştırdığımızda, birbiriyle ne kadar ilgili türler olduğunu görebiliriz. Bu bilgi ile biyolog, tüm türler ve alt aileleri için aile ağaçları inşa edebilir. Her bir ağaç için her ağaç arasındaki bağlantı noktalarını bularak, genellikle “Hayat Ağacı” olarak adlandırılan büyük bir ağaç yaratılır.
Bir hücre hakkında bilgi arıyorsanız, DNA’dan başka bir yere bakmanıza gerek yoktur. Bir hücre bir protein yapmak gibi bir şey yapmak istediğinde, onu oluşturmak için DNA’nın o kısmına erişir. Bu proteinler, hücrenin çalışma yapılarıdır. Ulaşımdan, yapıyı desteklemeye, harekete ve hatta metabolizmaya kadar her şeyi yaparlar.
Birçok farklı (milyonlarca) protein türünü inşa etmek için kullanılan yirmi farklı amino asitle, bir vergi sürecini bozabilir. Bu, bilgisayarları böyle bir bilgi için daha uygun hale getirir, yine insan beyninin bu gibi bilgileri zamanında işleyememesi gibi. Bu şekilde, bilgisayarlar oluşturulduklarında DNA ve amino asit sekanslarını analiz etmek için kullanılır.
Kimyacıların son zamanlardaki gelişmeleri, küçük moleküllerin davranışlarını ve şekillerini anlamak için çeşitli yollar sağlamıştır. Bunu yapma şekilleri, matematiksel analiz yoluyla gerçekleşir, ki bu sadece durumları analiz etmek için matematik kullanır. Bu bilgilerin yanı sıra, DNA’nın parçalanmasıyla, bir proteinin diğerine nasıl bağlandığını, hangi proteinlerin DNA’nın bir kısmından oluşturulacağını, hatta bir hücrenin evrimle nasıl değiştiğini görebiliyoruz.
DNA’yı yıkmak da söylediği kadar basit değil. 20.000’in üzerinde farklı gen var, her biri tamamen farklı bir anlam ifade ediyor. Baskın ve çekinik özellikler de vardır, baskın özellikler göstermesi en muhtemel olanlardır ve resesyon, gösterme olasılığı en az olanlardır. Bu bilgi astım, alerjiler, lösemi ve hatta Beyin Tümörleri dahil olmak üzere birçok çocukluk hastalığının belirlenmesine yardımcı olabilir.
Biyoenformatik, algoritma, hesaplama, algoritma ve istatistik teknikleri oluşturma ve ilerlemeden oluşur. Bunlar biyolojik verilerdeki problemleri çözme imkanını sağlar. Gen bulma, ilaç tasarımı, hatta evrimin modellenmesi yoluyla, sadece 30 yıl önce mümkün olmayan şeyleri anlayabiliriz. Bilgisayarların gelecek olduğu birçok kez söylendi ve bilim bunu tam olarak benimsemiş görünüyor.
