La bioinformática, según una de sus definiciones más
sencillas, es la aplicación de tecnología de computadores a la gestión y
análisis de datos biológicos. Los términos bioinformática, biología
computacional y, en ocasiones, biocomputación, utilizados en muchas situaciones
como sinónimos, hacen referencia a campos de estudios interdisciplinares muy
vinculados que requieren el uso o el desarrollo de diferentes técnicas
estudiadas universitariamente en la Ingeniería Informática como ciencia
aplicada de la disciplina informática. Entre estas pueden destacarse las
siguientes: aplicada, estadística, ciencias de la computación, inteligencia
artificial, química y bioquímica con las que el Ingeniero Informático soluciona
problemas al analizar datos, o simular sistemas o mecanismos, todos ellos de
índole biológica, y usualmente (pero no de forma exclusiva) en el nivel
molecular. El núcleo principal de estas técnicas se encuentra en la utilización
de recursos computacionales para solucionar o investigar problemas sobre
escalas de tal magnitud que sobrepasan el discernimiento humano. La
investigación en biología computacional se solapa a menudo con la biología de
sistemas.
MATLAB es el nombre abreviado de “MATrix LABoratory”. MATLAB
es un entorno de computación y desarrollo de aplicaciones totalmente integrado
orientado para llevar a cabo proyectos en donde se encuentren implicados
elevados cálculos matemáticosy la visualización gráfica de los mismos.
MATLAB integra análisis numérico, cálculo matricial, proceso
de señal y visualización gráfica en 2D y 3D en un entorno completo donde los
problemas y sus soluciones son expresados del mismo modo en que se escribirían
normalmente, sin necesidad de hacer uso de la programación tradicional.
MATLAB tiene también un lenguaje de programación propio, que
permite crear aplicaciones basadas en el robusto código de MATLAB.
MATLAB dispone también en la actualidad de un amplio abanico
de programas de apoyo especializados, denominadosToolboxes, que extienden
significativamente el número de funciones incorporadas en el programa
principal. Estos Toolboxes cubren en la actualidad prácticamente casi todas las
áreas principales en el mundo de la ingeniería y la simulación.
La Bioinformatics toolbox ofrece a los biólogos moleculares
y a otros investigadores científicos un entorno abierto y extensible, en el
cual pueden explorar ideas, hacer prototipos de nuevos algoritmos, y construir
aplicaciones en investigación de drogas, ingeniería genética, y otros proyectos
genómicos y proteomicos.
La toolbox provee acceso a formatos de datos genómicos y
proteomicos, técnicas de análisis y visualizaciones especializadas para
secuencias genómicas y proteomicas y análisis de microarrays.
La mayoría de las funciones están implementadas en el
lenguaje abierto de MATLAB, permitiéndote personalizar los algoritmos o
desarrollar tus propios algoritmos. Con este último Toolbox The MathWorks está
entregando el poder y versatilidad de su ambiente informático técnico integrado
directamente a la biotecnología y las industrias farmacéuticas.
Como resultado, los bioinformáticos pueden usar el toolbox
para enfocar los esfuerzos en el centro de su trabajo – la investigación y
análisis – sin los riesgos asociados con usar programas o software dispares.
Entre sus numerosos rasgos y capacidades, el Bioinformatics
Toolbox proporciona el acceso a archivos del genoma en formatos normales, los
bancos de datos basados en la web como GenBank y PIR, y las fuentes de los
datos en línea.
El toolbox también ofrece las rutinas especializadas para
visualizar los datos de Microarrays (micro-arreglos o biochips), incluyendo las
cajas de gráfico, los gráficos I-R y los mapas espaciales de calor.
” Los bioinformáticos han tenido que invertir mucho tiempo
en matemática de programación y algoritmos de estadística en un horario corto,
tradicionalmente,” dijo Kristen Amuzzini, gerente del área de biotecnologia,
farmacéutica e industria médica de, The MathWorks. Y continua : “La combinación
de los productos de MATLAB de hoy y el nuevo Bioinformatics Toolbox entrega las
herramientas que ellos necesitan para analizar gran cantidad de datos y como
resultado da elementos que identifican los puntos donde potencialmente se
necesita desarrollar un remedio rápida y eficazmente.”
Archivos y expresiones en formato comprensibles en genética,
genómica proteomica.
Acceso a bases de datos de Internet
Herramientas de análisis de secuencias
Conversión, adaptación y estadísticas de secuencias del
genoma y proteínas.
Herramientas de análisis de árboles filogenéticos
Gráficas de puntos, gráficas de grupos, gráficas de sectores
y otras representaciones gráficas de datos genómicos y proteómicos.
Funciones para alineamiento por pares y alineamientos
múltiples de secuencias
Capacidad para analizar y visualizar datos de microarrays
Soporte para preprocesamiento y análisis de espectrometría
de masas.
Funcionalidad de ontología de los genes
