بیوانفورماتیک به طور ساده، علم ذخیرهسازی، بازیابی، سازماندهی، تحلیل، تفسیر و مدلسازی دادههای زیستی با استفاده از ابزارهای محاسباتی است. این حوزه در تقاطع چند رشته کلیدی شکل گرفته است:
- علوم زیستی (زیستشناسی مولکولی، ژنتیک، بیوشیمی): منبع سؤالات و دادههای خام.
- علوم کامپیوتر (هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، پایگاهداده، نظریه الگوریتم): ارائهدهنده چارچوبهای ذخیرهسازی و موتورهای تحلیلی.
- ریاضیات و آمار: ارائهدهنده زبان و ابزارهای کمّیسازی، استنباط و مدلسازی.
- مهندسی (نرمافزار، سختافزار): ساخت زیرساختهای فنی برای پردازش دادههای حجیم.
انفجار دادههای زیستی به ویژه پس از پروژه ژنوم انسان و ظهور فناوریهای نسل جدید توالییابی (NGS)، بیوانفورماتیک را از یک رشته کمکی به یک رکن اساسی در تمام تحقیقات زیستپزشکی و بیوتکنولوژی تبدیل کرده است.
مبانی و هسته علمی بیوانفورماتیک
۱. توالیهای زیستی (DNA، RNA، پروتئین):
- ترازسازی توالیها (Sequence Alignment): اساس مقایسه و استنباط تکاملی و عملکردی.
- ترازسازی جفتی (Pairwise): برای مقایسه دو توالی (مثلاً با الگوریتم BLAST). هسته جستجو در بانکهای اطلاعاتی.
- ترازسازی چندگانه (Multiple): برای یافتن مناطق حفاظتشده در بین چندین توالی مرتبط (با ابزارهایی مانند Clustal Omega، MUSCLE). برای ساخت درخت فیلوژنتیک و پیشبینی ساختار ضروری است.
- ساختار سهبعدی پروتئینها: پیشبینی ساختار از روی توالی (مشکل بزرگ تاشدگی پروتئین). ابزارهایی مانند AlphaFold (DeepMind) انقلابی در این زمینه ایجاد کردهاند. تحلیل ساختار برای طراحی دارو حیاتی است.
- فیلوژنتیک و تکامل مولکولی: بازسازی تاریخچه تکاملی موجودات با استفاده از دادههای توالی و ساختاری. ابزارهایی مانند MEGA، PhyML، BEAST.
۲. ژنومیک (Genomics):
- سرهمبندی ژنوم (Genome Assembly): مانند حل یک پازل با میلیاردها تکه، برای بازسازی توالی کامل ژنوم یک ارگان از روی خوانشهای کوتاه NGS. ابزارهایی مانند SPAdes، SOAPdenovo.
- حاشیهنویسی ژنوم (Genome Annotation): فرآیند شناسایی عناصر عملکردی درون یک ژنوم (ژنها، اینترون/اگزون، عناصر تنظیمی، توالیهای تکراری). ترکیبی از روشهای محاسباتی و تجربی.
- ژنومیک مقایسهای: مقایسه ژنومهای گونههای مختلف برای درک تکامل، شناسایی ژنهای خاص یا مشترک، و مناطق تنظیمی.
- ژنومیک جمعیت: مطالعه تغییرات ژنتیکی درون یک جمعیت. تحلیل SNPها (تکنوکلئوتید پلیمورفیسم)، ساختار جمعیت، و ارتباط ژنوتیپ-فنوتیپ (مطالعات GWAS یا مطالعه ارتباط ژنوم-گستر).
۳. ترانسکریپتومیک (Transcriptomics):
- مطالعه بیان ژنها در سطح RNA. پاسخ به این سوال که در یک سلول خاص، در یک زمان خاص، چه ژنهایی، با چه مقداری روشن یا خاموش هستند.
- تحلیل دادههای RNA-Seq: گردش کار استاندارد شامل کنترل کیفیت خوانشها، همترازی به ژنوم مرجع، شمارش خوانشهای اختصاص یافته به هر ژن، و تحلیل تفاضلی بیان (Differential Expression Analysis) با ابزارهایی مانند DESeq2، edgeR، limma.
- کشف ایزوفرمهای جایگزین (Alternative Splicing): شناسایی انواع مختلف رونوشتهای یک ژن.
- شبکههای همبیان (Co-expression Networks): یافتن گروههایی از ژنها که با هم تنظیم میشوند و احتمالاً در یک مسیر بیولوژیک مشترک عمل میکنند.
۴. پروتئومیک و متابولومیک محاسباتی:
- شناسایی پروتئین از دادههای طیفسنج جرمی (Mass Spectrometry): تطابق طیفهای جرمی تجربی با طیفهای تئوری در بانکهای اطلاعاتی.
- پیشبینی برهمکنش پروتئین-پروتئین: حیاتی برای درک مسیرهای پیامرسانی سلولی. هم به روشهای آزمایشگاهی و هم محاسباتی (مانند مدلسازی داکینگ مولکولی).
- متابولومیک: شناسایی و سنجش کمّی تمام متابولیتهای یک سیستم زیستی. نیازمند ابزارهای پیشرفته آماری برای تحلیل دادههای پیچیده و چندمتغیره.
۵. زیستشناسی سیستمها (Systems Biology):
- ادغام دادههای چند لایه اُمیکس (ژنومیک، ترانسکریپتومیک، پروتئومیک و …) برای ساخت مدلهای جامع و کمی از سیستمهای زیستی (مثلاً یک سلول، یک مسیر متابولیک).
- مدلسازی شبکههای زیستی: شبکههای تنظیم ژن، شبکههای متابولیک، شبکههای برهمکنش پروتئینها. هدف درک ویژگیهای انتشاری این شبکهها مانند تابآوری، مدولاریتی و قوانین حاکم بر رفتار کل سیستم.
- مدلسازی دینامیکی: با استفاده از معادلات دیفرانسیل یا شبیهسازیهای کامپیوتری برای پیشبینی رفتار سیستم در طول زمان یا تحت اختلال.
