Diferencia entre revisiones de «Biología computacional»
Contenido eliminado Contenido añadido
Bot:Reparando enlaces |
Sin resumen de edición |
||
| Línea 1: | Línea 1: | ||
La '''biología computacional''' es el uso de [[algoritmo]]s y [[ordenador]]es para facilitar el entendimiento de problemas [[biología|biológicos]]. |
|||
[[Archivo:Nuvola apps kalzium.svg|right]] |
|||
Rama de las ciencias que estudio sistemas [[biología|biológicos]] mediante el diseño, estudio y aplicación de [[algoritmo]]s computacionales. Se focaliza en el análisis de datos, modelado matemático y simulación computacional. Los sistemas estudiados abarcan desde la escala molecular a los ecosistemas, pasando por las células, el sistema nervioso, y los sistemas sociales. La biología computacional abarca varios campos ya establecidos: [[química]], [[bioquímica]], [[genética]], [[matemática]]s, [[ingeniería de sistemas]], [[física]], [[estadística]]s, etc. |
|||
==Introducción=== |
|||
La biología computacional es a veces definida como sinónimo de Bioinformática y a veces como una disciplina emparentada, pero distinta, de esta. El [[NIH]] [[define]] a ambas disciplinas como distintas aunque con cierto grado de solapamiento, segun esta definición la bioinformática esta más relacionada con el desarrollo de herramientas computacionales con el fin de analizar y procesar datos y la biología computacional con el estudio por medios computacionales de sistemas biológicos <ref>{{cite web|title=NIH working definition of bioinformatics and computational biology|url=https://www.bisti.nih.gov/docs/compubiodef.pdf}}</ref>. |
|||
==Sub-campos y campos relacionados== |
|||
Algunos de los campos de estudio relacionados a la biología computacional son: |
|||
* '''[[Bioinformática]]''', es la aplicación de [[algoritmo]]s y [[estadísticas|técnicas estadísticas]] a información biológica que típicamente consiste de grandes secuencias de [[ADN]], [[ARN]], o [[proteína]]s. Ejemplos de técnicas específicas incluyen [[alineamiento de secuencias]], que es usado para la búsqueda de secuencias en bases de datos y para su comparación con secuencias [[Homología (biología)|homólogas]]; [[Predicción de genes|búsqueda de genes]]; y predicción de la [[expresión génica]]. El término ''biología computacional'' se utiliza a veces como sinónimo de ''Bioinfomática''. |
* '''[[Bioinformática]]''', es la aplicación de [[algoritmo]]s y [[estadísticas|técnicas estadísticas]] a información biológica que típicamente consiste de grandes secuencias de [[ADN]], [[ARN]], o [[proteína]]s. Ejemplos de técnicas específicas incluyen [[alineamiento de secuencias]], que es usado para la búsqueda de secuencias en bases de datos y para su comparación con secuencias [[Homología (biología)|homólogas]]; [[Predicción de genes|búsqueda de genes]]; y predicción de la [[expresión génica]]. El término ''biología computacional'' se utiliza a veces como sinónimo de ''Bioinfomática''. |
||
| Línea 9: | Línea 16: | ||
* '''[[Predicción de estructura de proteínas]]''' |
* '''[[Predicción de estructura de proteínas]]''' |
||
* '''[[Bioquímica]]''' y '''[[biofísica]]''' computacional |
* '''[[Bioquímica]]''' y '''[[biofísica]]''' computacional |
||
==Software y herramientas== |
|||
Los biólogos computacionales usan un amplio rango de herramientas computacionales. Desde programas que se ejecutan en la linea de comandos a programas con entorno gráfico y aplicaciones web. Es común que los biólogos computacionales escriban su propio software. La complejidad de este software varía ampliamente desde pequeños _scripts_ para facilitar la comunicación entre programas o el análisis de datos a programas realmente complejos con miles de lineas de código. |
|||
===Software de código abierto=== |
|||
Programas de [[Código abierto]] (y de [[Software libre]])) proveen de una plataforma ideal para el desarrollo de métodos biológicos. El código abierto permite que cualquier persona tenga acceso y pueda corregir y modificar el código fuente de un programa. La revista [[PLOS]] cita cuatro principales razones para utilizar c{odigo abierto en ciencia: |
|||
*Reproducibilidad: Esto permite a las investigadoras usar exactamente los mismos métodos para el análisis y/o modelado de datos biológicos. |
|||
*Desarrollo más rápido: En vez de re-inventar la rueda las científicas pueden hacer uso de código pre-existente y adaptarlo a sus necesidades. |
|||
*Mayor calidad: Al hacer el código accesible a terceros, se hace más fácil que se encuentren y corrijan errores, que de otra forma podrían pasar inadvertidos. |
|||
*Disponibilidad a largo plazo: El código abierto (y el software libre) no están atados a una empresa en particular o a patentes, lo que fomenta su diseminación a lo largo de la web y aumenta las chances de que el código este disponible en el futuro. <ref>{{cite web|title=PLOS Computational Biology|url=http://www.ploscompbiol.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pcbi.1002799}}</ref> |
|||
== Centros e instituciones proveedores de recursos en Biología Computacional== |
== Centros e instituciones proveedores de recursos en Biología Computacional== |
||
Revisión del 14:42 5 mar 2016
La biología computacional es el uso de algoritmos y ordenadores para facilitar el entendimiento de problemas biológicos. Rama de las ciencias que estudio sistemas biológicos mediante el diseño, estudio y aplicación de algoritmos computacionales. Se focaliza en el análisis de datos, modelado matemático y simulación computacional. Los sistemas estudiados abarcan desde la escala molecular a los ecosistemas, pasando por las células, el sistema nervioso, y los sistemas sociales. La biología computacional abarca varios campos ya establecidos: química, bioquímica, genética, matemáticas, ingeniería de sistemas, física, estadísticas, etc.
Introducción=
La biología computacional es a veces definida como sinónimo de Bioinformática y a veces como una disciplina emparentada, pero distinta, de esta. El NIH define a ambas disciplinas como distintas aunque con cierto grado de solapamiento, segun esta definición la bioinformática esta más relacionada con el desarrollo de herramientas computacionales con el fin de analizar y procesar datos y la biología computacional con el estudio por medios computacionales de sistemas biológicos [1].
Sub-campos y campos relacionados
Algunos de los campos de estudio relacionados a la biología computacional son:
- Bioinformática, es la aplicación de algoritmos y técnicas estadísticas a información biológica que típicamente consiste de grandes secuencias de ADN, ARN, o proteínas. Ejemplos de técnicas específicas incluyen alineamiento de secuencias, que es usado para la búsqueda de secuencias en bases de datos y para su comparación con secuencias homólogas; búsqueda de genes; y predicción de la expresión génica. El término biología computacional se utiliza a veces como sinónimo de Bioinfomática.
- Biomodelado computacional, Es un campo de biocibernética que busca construir modelos computacionales de sistemas biológicos
- Genómica computacional
- Modelado molecular
- Sistemas biológicos
- Predicción de estructura de proteínas
- Bioquímica y biofísica computacional
Software y herramientas
Los biólogos computacionales usan un amplio rango de herramientas computacionales. Desde programas que se ejecutan en la linea de comandos a programas con entorno gráfico y aplicaciones web. Es común que los biólogos computacionales escriban su propio software. La complejidad de este software varía ampliamente desde pequeños _scripts_ para facilitar la comunicación entre programas o el análisis de datos a programas realmente complejos con miles de lineas de código.
Software de código abierto
Programas de Código abierto (y de Software libre)) proveen de una plataforma ideal para el desarrollo de métodos biológicos. El código abierto permite que cualquier persona tenga acceso y pueda corregir y modificar el código fuente de un programa. La revista PLOS cita cuatro principales razones para utilizar c{odigo abierto en ciencia:
- Reproducibilidad: Esto permite a las investigadoras usar exactamente los mismos métodos para el análisis y/o modelado de datos biológicos.
- Desarrollo más rápido: En vez de re-inventar la rueda las científicas pueden hacer uso de código pre-existente y adaptarlo a sus necesidades.
- Mayor calidad: Al hacer el código accesible a terceros, se hace más fácil que se encuentren y corrijan errores, que de otra forma podrían pasar inadvertidos.
- Disponibilidad a largo plazo: El código abierto (y el software libre) no están atados a una empresa en particular o a patentes, lo que fomenta su diseminación a lo largo de la web y aumenta las chances de que el código este disponible en el futuro. [2]
Centros e instituciones proveedores de recursos en Biología Computacional
- National Center for Biotechnology Information (NCBI)
- European Bioinformatics Institute (EBI)
- European Molecular Biology Laboratory (EMBL)
- Wellcome Trust Sanger Institute (WTSI) or The Sanger
- Broad Institute
- Whitehead Institute
- The Institute for Genomic Research
- Center for Biomolecular Science and Engineering
- Netherlands Bioinformatics Centre
- COSBI - The Centre for Computational and Systems Biology
Sociedades y organizaciones relevantes
Revistas especializadas
- (BMC) Algorithms for Molecular Biology
- Bioinformatics (formerly Computer Applications in the Biosciences)
- BMC Bioinformatics
- BMC Systems Biology
- Genome Biology
- Genomics
- Journal of Computational Biology
- Nucleic Acids Research
- PLoS Computational Biology
- PLoS ONE
- Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology
Conferencias de interés
- Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB)
- European Conference on Computational Biology (ECCB)
- Pacific Symposium on Biocomputing (PSB)
- International Conference on Research in Computational Molecular Biology (RECOMB)
Bases de datos relevantes en Bioinformática y Biología Computacional
Subcampos
Biomodelado computacional
Genómica computacional
A través de las técnicas de biología computacional y de aproximaciones manuales se pueden evaluar las mutaciones originadas en las divisiones embrionarias tempranas y luego observar su rendimiento al volver a secuenciarlas, por ejemplo, en distintos organoides.
Neurología computacional
Enlaces externos
- Isea, R. (2015). The present-day meaning of the word bioinformatics (en inglés). Consultado el 21 de septiembre de 2015.
- Ilzins, O., Isea, R. and Hoebeke, J. (2015). Can Bioinformatics Be Considered as an Experimental Biological Science? (en inglés). Consultado el 21 de septiembre de 2015.
- The First q-bio Conference on Cellular Information Processing - Conferencias en Santa Fe (NM) (8-11 de agosto de 2007), centradas en el modelado de sistemas y experimentación cuantitativa de regulación génica y transducción de señales.
- http://www.embnet.org/ La primera red bioinformática cumple 20 años en 2008.
- The Wellcome Trust Heart Physiome Project - Enlaces.
- PLoS Computational Biology - Publicación de acceso libre con revisión por pares.
- Computational Biology News
- Computational Biology and Evolution — Una mezcla emocionante de computación, biología evolutiva y otras cosas importantes.