Biología computacional

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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[editar]

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, según 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] .

Subcampos[editar]

Biomodelado computacional[editar]

Genómica computacional[editar]

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[editar]

Biología evolutiva computacional[editar]

Las herramientas computacionales/estadísticas permiten el estudio de las relaciones evolutivas entre moléculas (como proteínas) y/o entre individuos.

Software y herramientas[editar]

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[editar]

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[editar]

Sociedades y organizaciones relevantes[editar]

Revistas especializadas[editar]

Conferencias de interés[editar]

Bases de datos relevantes en Bioinformática y Biología Computacional[editar]


Campos relacionados[editar]

Algunos de los campos de estudio relacionados a la biología computacional son:


Enlaces externos[editar]