ชีวสารสนเทศศาสตร์: สะพานเชื่อมระหว่างชีววิทยาและวิทยาการคอมพิวเตอร์

จากลำดับจีโนมไปจนถึงการแพทย์เฉพาะบุคคล: ชีวสารสนเทศศาสตร์กำลังเปลี่ยนแปลงการวิจัยชีวการแพทย์อย่างไร

ชีวสารสนเทศคืออะไร?

ชีวสารสนเทศศาสตร์เป็นสาขาที่ผสมผสานวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีเข้าด้วยกัน. มันนำมารวมกัน ชีววิทยา วิทยาการคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์และสถิติเพื่อศึกษาสิ่งมีชีวิต สาขานี้ใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เช่น Python เพื่อวิเคราะห์จีโนม จีโนมคือชุดของยีนของสิ่งมีชีวิต ชีวสารสนเทศศาสตร์ช่วยให้เราเปรียบเทียบจีโนมปกติและผิดปกติได้ สิ่งนี้นำไปสู่การค้นพบทางการแพทย์ใหม่ๆ ช่วยค้นหาสาเหตุทางพันธุกรรมของโรคและการวิจัยการรักษา

ผลกระทบของชีวสารสนเทศศาสตร์ต่อการวิจัยจีโนม

เมื่อเร็ว ๆ นี้ ชีวสารสนเทศศาสตร์ได้ช่วยเหลือการวิจัยจีโนมในรูปแบบใหม่- ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์ได้ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการศึกษา คริสปี้ การทดลอง CRISPRi เป็นเครื่องมือแก้ไขยีน วิธีการใหม่นี้ช่วยให้เข้าใจว่า RNA นำทางเครื่องมือได้มากเพียงใด ยิ่งไปกว่านั้น ยังเป็นไปได้ที่จะเห็นว่ายีนที่ถูกเก็บเสียงได้รับอิทธิพลอย่างไร แนวทางนี้ได้สร้างกฎเกณฑ์ที่ชัดเจนสำหรับการศึกษา CRISPRi ในอนาคต ทำนายได้ดีกว่าเมื่อก่อน ผลการวิจัยพบว่าคุณลักษณะของยีน เช่น ระดับการแสดงออก มีความสำคัญมากกว่าที่คิดไว้ก่อนหน้านี้

โอกาสในการฝึกอบรมและอาชีพด้านชีวสารสนเทศศาสตร์

หากคุณต้องการอาชีพด้านชีวสารสนเทศ หลักสูตรออนไลน์มากมายสามารถช่วยได้ หลักสูตรเริ่มต้นเช่น “ชีววิทยาตรงกับการเขียนโปรแกรม” จากยูซี ซานดิเอโก เสนอการเริ่มต้นที่มั่นคง อีกด้วย, "วิทยาศาสตร์ข้อมูลจีโนม"จาก Johns Hopkins สอนทักษะพื้นฐาน สำหรับการฝึกอบรมขั้นสูง ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางครอบคลุมถึงการจัดลำดับดีเอ็นเอ การวิเคราะห์การแสดงออกของยีน การจัดลำดับแบบหลายลำดับ และสายวิวัฒนาการ หลักสูตรเช่น “ความเชี่ยวชาญพิเศษด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจีโนม"และ"การเข้าถึงฐานข้อมูลชีวสารสนเทศศาสตร์” เจาะลึกเทคนิคที่ซับซ้อนเหล่านี้ ด้วยการฝึกอบรม คุณสามารถประยุกต์ชีวสารสนเทศเพื่อการค้นพบที่น่าตื่นเต้นได้

ความท้าทายและอนาคตของชีวสารสนเทศศาสตร์

ชีวสารสนเทศศาสตร์ก้าวหน้าไปไกลแต่ยังคงเผชิญกับความท้าทาย- ปัญหาสำคัญคือการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล มีข้อมูลมากมายจนเป็นเรื่องยากที่จะจัดการได้ทั้งหมด ปัญหาอีกประการหนึ่งคือการทำให้แน่ใจว่าแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการทำนายสิ่งต่าง ๆ มีความแม่นยำเพียงพอ แต่นักวิทยาศาสตร์กำลังทำงานเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ วิธีหนึ่งคือการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มากมาย อีกประการหนึ่งคือการได้รับข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์ การทำเช่นนี้จะทำให้โมเดลมีทักษะในการคาดการณ์ที่แม่นยำมากขึ้น

การศึกษาชีวสารสนเทศศาสตร์เป็นพื้นฐานสำหรับอนาคต- มันให้ความกระจ่างเกี่ยวกับยีนและการทำงานของพวกมัน ความรู้นี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในด้านเทคโนโลยีชีวภาพ เช่น การออกแบบยาและการปลูกพืชชนิดใหม่ นอกจากนี้ยังช่วยศึกษาแมลงที่เป็นพาหะนำโรคอีกด้วย ด้วยการปรับปรุงเครื่องมือชีวสารสนเทศศาสตร์ของเรา เราสามารถปรับเปลี่ยนยีนให้เกิดประโยชน์ได้ นอกจากนี้เรายังสามารถระบุเชื้อโรคที่เป็นอันตรายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้นจึงจำเป็นต้องทำการวิจัยในสาขานี้ต่อไป

แหล่งที่มา

นอกจากนี้คุณยังอาจต้องการ