Biyoinformatik

Biyoinformatik, biyolojik verilerin bilgisayar yardımıyla incelenmesi, düzenlenmesi ve yorumlanmasıdır. Ve biyoinformatik çalışmaları, karmaşık büyük verilerin daha anlaşılabilir, sektörler için anlamlı, kullanılabilir hale getirilmesine yardımcı olur. Bu veriler ilaç, aşı endüstrilerinden gelen veriler, biyolojik araştırma verileri, hastane verileri olabilir. Bu elde edilen verilerle çeşitli gruplandırmalar, hangi hastalıklar ne tarz ortak genlere sahip vs gibi ilişkilendirmeler yapılır, tablolar, görseller elde edilir. Bununla birlikte gen sekansları ve hastalıklar arasındaki ilişkileri tanımlamada, amino asit sekanslarından protein yapılarını tahmin etmede, yeni ilaçların tasarımında yardımcı olmada, kişiye özgü tedavide biyoinformatiksel veriler, sonuçlar kullanılabilir. 

Aşağıdaki şekilde biyoinformatik kapsamına giren farklı veri tiplerini görebilirsiniz.

biyoinformatik

Veri Tabanları (Databases)

Bu biyolojik veriler çeşitli veri tabanlarında toplanır (veri tabanları-databases- birbirleriyle ilişkili bilgilerin depolandığı alanlardır). Genel olarak birincil ve ikincil veri tabanları olmak üzere ikiye ayrılır.

  • Birincil veri tabanları, protein dizisi veya makromoleküler yapı gibi deneysel olarak türetilmiş verilerle oluşturulmuştur. Araştırmacıların deneysel olarak elde ettikleri veriler, doğrudan veri tabanına konulur. 
  • İkincil veri tabanları, birincil veritabanlarındaki verilerin analizi, yorumlanması ve literatür araştırması sonuçları ile oluşturulmuştur. İkincil veri tabanları araştırılan herhangi bir gen veya gen ürünü hakkında zengin bilgi sağlamaktadır. 

Veri tabanları nükleik asit (DNA,RNA), protein, aminoasit, gen ekspresyon, fenotip, sinyal yolağı vs gibi birçok farklı kategorilerde oluşturulmuştur. Araştırmak istediğiniz konuya, moleküle göre seçim yapabilir ve bu veri tabanlarını özel olarak araştırabilirsiniz. İndirmek isterseniz yazının sonunda veritabanlarının, çeşitli yazılım ve programların diyagramını pdf halini bulabilirsiniz. 

Biyoinformatik bilimi moleküler biyolojinin yanı sıra bilgisayar bilimi, matematik ve istatistikleri içeren disiplinlerarası bir alandır. En yaygın biyoinformatiksel problemler, biyolojik süreçlerin moleküler düzeyde modellenmesi ve toplanan verilerden çıkarımlar yapılmasıdır. Biyoinformatik çalışması yapmak için bilinmesi, öğrenilmesi gerekenler;

  1. Biyoinformatiğe girmeden önce eğer biyoloji bilgisi yeterli değilse, önce buradaki eksiklerin tamamlanması gerekir. Genler, DNA, RNA, protein yapıları, çeşitli sentez işlemleri gibi genel bilgilere hakim olunması gerekir. İlaçla ilgili çalışmalar yapmayı düşünenler bunlara ek olarak antikor, docking işlemleri, protein-protein etkileşimleri gibi konulara da hakim olmalı.
  2. Daha sonra DNA, RNA ve proteinlerde bulunan diziler ve bunların içindeki çeşitli düzenleri, önemli olan genlerin bölgelerini bulabilmek ve analiz edebilmek için çeşitli programlar, yazılımlar kullanılabilecek seviyede bilgisayar bilimi bilmek gerekir. 

Burada şöyle bir tavsiye verebilirim: Çok fazla sayıda ve farklı veri tabanları ve programlar bulunduğu için bu aşamada hangi yönde araştırmalar yapmak istediğinizi belirlemeniz size zaman kazandırır. Bir de konunuza göre makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin (data mining) tekniklerine ihtiyaç duyabilirsiniz (random forest, neural networks ve clustering gibi). Bu konulara da göz atmayı unutmayın. 

  1. DNA, RNA ve diğer biyolojik bileşenler çok miktarda dizi,gen vs içerdiği için çok fazla veri ile ilgilenilir. Çok fazla verinin olduğu yerde hangi verilerin işinize yarayacağını belirlemek için, iki olay arasında ilişki kurmak istediğiniz durumlar için istatistik bilginizin olması gerekiyor.
  2. Bu aşamada seçtiğiniz konuda işinize yarayacak programlama dili hakkında bilgi sahibi olmanız gerekiyor. Biyoinformatik için en çok kullanılan dil, R programlama dili. Bunun yanı sıra Python, Bash, C / C ++ ,Java gibi dilleri de kullanabilirsiniz. 

Biyoinformatikle ilgilenmek isteyenler, şimdiden başlayın, zira görüldüğü üzere öğrenilecek çok fazla konu ve bir o kadar da genomdaki mutasyon kaynaklı, gen ekspresyonundaki değişiklik kaynaklı, tedavisi keşfedilmemiş birçok hastalık var.

Ve yapay zeka ile biyoloji bilimini birleştirmek isteyenler için biyoinformatik alanı çok iyi bir fırsat.

Biyoinformatiğin araştırma konularından biri olan yeni ilaç tasarımında (yeni ilaç molekülü keşfi yazısında da bahsedildiği gibi) protein-ligand etkileşimi önemlidir. İlaç ile onu taşıyacak olan molekülün iyi bir şekilde bağlanması gerekir. Bu etkileşimleri tahmin etmek için biyoinformatik kullanılır. İlaç sektöründeki firmalar yazısında bahsettiğim gibi ülkemizde orijinal ilaç yok piyasadaki bütün ilaçlar jenerik ilaç. İlaç sektörünün büyüklüğü göz önünde bulundurulduğunda yeni bir ilacın geliştirilmesinin önemi çok daha iyi anlaşılmaktadır. Biyoinformatik ve yeni ilaç geliştirme de bu alanda önemli araştırma konularındandır. Sadece araştırma düzeyinde kalmak zorunda da değilsiniz. Girişimciliğe de bu alanla adım atabilirsiniz. 

Biyoinformatik ile ilgili çeşitli kitap, pdf ve linkler;

Bioinformatics Database Resources -İNDİR-

2019’da Okumak için 12 En İyi, Yeni Biyoinformatik Kitapları

Bioinformatics | Oxford Academic

Biyoinformatik Program ve Yazılımları için Site

Biyoloji, Biyoinformatik ve Biyoistatistik için Yazılım Listesi

2458 veri tabanı ve yazılım aracına ulaşmak için linkte verilen site konuyla ilgilenenler için bulunmaz bir nimet.

https://www.hsls.pitt.edu/obrc/

Biyoinformatik üzerine araştırma yaparken işinize yarayabilecek, direk bu alanla ilgilenen birisinin bloguna denk geldim. Bu alan üzerine tezim için gerekli olan kısım hariç çok fazla deneyimim yok. O yüzden uygulama kısmında çok daha detaylı bilgi için blogu incelemenizi tavsiye ederim. 

Biyoinformatik alanı ilgisini çekenler, fikirleri havada uçuşanlar bir an önce işin bir ucundan başlamanızı tavsiye ederim. Zira görüldüğü üzere araştırılacak, öğrenilecek çok şey var 🙂

BİYOİNFORMATİK DİYAGRAMI-İNDİR- 

Küçük bir rica: Diyagramı veya yazıyı bir yerde kullanacağınız zaman sitemi kaynak olarak belirtiniz. Yazıları ve pdfleri hazırlamak için birçok emek veriyorum. Şimdiden teşekkür ederim 🙂

Kaynaklar:

1, 2, 3,4,5,

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir