年齢ホモの解読のゲノムサピエンスは"Plastics。"時の家族の友人、ダスティンホフマンの文字には1967年の映画の中でこの言葉をささやいた。大学院、 彼だけでなく、新しいキャリアの選択が、人生の完全に異なる方法を提唱した。場合は、その映画は本日、ホモの解読サピエンスのゲノムの時代に作られた、魔法の言葉だけでなく"バイオインフォマティクスの可能性があります。"
企業や政府主導の科学者はすでに三ギガバイトコンパイルしてペアの、Cさん、TとGのが情報の2,000以上の標準的なコンピュータのフロッピーディスクを埋めることがサピエンスの遺伝codea量は、ヒトを綴る。しかし、それは情報の洪水のサピエンスゲノムは、ヒトからタップするだけで、最初のトリクル充電されます。研究者の巨大なデータベースの場合とは、様々な遺伝子がオンにされている体の組織は、蛋白質の遺伝子をエンコードの形をどのようにタンパク質の1つの別の役割とそれらの相互作用のやり取りの詳細を含む、生成している病気で再生できます。データは、いわゆるモデル生物についてのゲノムのショウジョウバエやマウスなどを注ぐのミックスに追加する、あなたがどの遺伝子メーヤーズジュニアで、セレラジェノミクス社で情報の調査担当副社長 "次の2から3年間、情報の量を、驚異的な存在し、誰もが圧倒されるだろう"とマイヤーズを予測します。"レースの競争者が私の最高になるのだろう。が富のような豊かされます。" 企業の全体のホストの金のシェアを競っている。ジェイソンリード投資銀行オスカーGruss＆息子の その理由は、製薬会社が並ぶように、そのようなservicesorのために独自の高価な資源を開発するにPay - houseisは、バイオインフォマティクス、以前の新薬開発プロセスの改善薬のターゲットを見つけるの見通しを提供して喜んでいる。この効率性、潜在的な治療法は、会社の臨床試験のパイプラインを通過する数のトリムが全体を大幅にコストを削減。また、それを研究する薬剤の開発にかかる時間whittlingし、これにより、時間は、薬が市場で自社の特許期限が切れる前に延長の製薬会社に余分な利益を生み出すことができます。 "[私]薬の市場は1年早く得ることができる私は製薬会社が、誰かと仮定し、"ステリオスパパドプロス、ニューヨークの投資銀行であるSGコーエンの保健医療のマネージングディレクターを説明します。 "それはあなたかもしれない500000000ドルを回復していないと販売をつかむことを意味でした。" 前に、すべての金融windfallsが発生することができますが、常に自社の技術、研究のアプローチとビジネスモデルの精製、しかし、バイオインフォマティクス企業のゲノムデータの現在の過剰と戦う必要があります。また、本当の課題に焦点を当てる必要がありますし、どのように情報のすべての破片を1つの別の大きな画像の意味を成してに関連してopportunityfinding。 "メソッドのポイントは、たくさんの情報を生成することができますように進化している"マイケルR. Fannon、ヒトゲノム科学の副社長兼最高情報責任者、またのコメント その重要性を占い独楽バイオインフォマティクスの仕事です。フィールドGenBankは、米国エネルギー省によるDNA配列の短いストレッチは、科学者は生物の範囲から取得し始めていた保持するために発信されたと呼ばれるデータベースを使用して1980年代初頭に、そのスタートを切った。 GenBankの技術者の部屋いっぱいのキーボードだけで4つの文字はA、C、G、Tの構成では、うんざりするほどの情報を学術誌に発表したDNA配列を入力し座っている初期の頃。として、年に行き、新しいプロトコルの研究GenBankダイヤルアップ接続し、それらの配列データを直接ダンプ、およびGenBankの政権は、国立研究所に移管された有効衛生 ヒトゲノムプロジェクト（HGP）一度正式に1990年に地上降りて、DNAのボリュームGenBankにシーケンスデータを飛躍的に成長し始めた。ハイスループットsequencinganアプローチは、ロボットを使用して、1990年代の導入により、自動化されたDNAを機械computersadditionsシーケンス急騰GenBankする。 GenBank 2000年7月によるDNA以上の7000000000ユニットのシーケンスデータを開催しました。 ヒトゲノム計画を取っていた時期に、民間企業の並列シーケンスのプロジェクトを開始し、独自の巨大な独自のデータベースを設立した。今日の企業のインサイトジェノミクスなどのように しかし、GenBankおよびその企業のいとこは、バイオインフォマティクスの画像の一部です。その他の公共と民間のデータベースの遺伝子発現に関する情報が含まれる（いつ、どこで遺伝子がオンになっている）、個人の単一ヌクレオチド多型（SNP）と呼ばれる中小型の遺伝子の差異を、様々なタンパク質の構造は、どのようにタンパク質相互作用のマッピングされます。 ミキシングとマッチング1つは、最も基本的な操作のバイオインフォマティクスにおける相同性や類似検索、様々な生物からのDNAの新規塩基配列部分と以前は次の塩基配列のDNAセグメントの間に含まれます。近くのマッチを見つけたり、新しいシーケンスをエンコードするタンパク質の種類を予測する研究ができます。これだけでなく、利回り創薬標的薬開発の初期段階ではリードも死んで終了するためにアウトになっているはずの多くの目標を雑草。 DNAの塩基配列を比較するためのソフトウェアプログラムの人気のセットは1990年に初めて登場BLASTの基本的なローカル配列検索ツール（）のためです。 BLASTのDNAのスイートの一部とタンパク質配列検索ツールは、さまざまなカスタマイズされたバージョンではアクセスNCBIを通じて、多くのデータベースプロバイダまたはから直接です。 NCBIまた、Entrez、いわゆるは、NCBIのデータベースのほとんどをカバーメタ検索ツールと呼ばれる、これらの住宅の3次元のタンパク質構造、酵母菌などの生物の完全なgenomoes、科学雑誌への参照などを提供してバックアップはデータベースのエントリをバックアップします。 バイオインフォマティクスのユーティリティの初期の例カテプシンｶ、つまり、壊滅的な疾患、骨の破壊によって生じる骨粗しょう症の治療のための重要なターゲットであることが判明する可能性のある酵素です。スミスクラインビーチャム、1993年の研究では拠点 ヒトゲノム科学の科学者やサンプルのシーケンスを行ったデータベースの相同性検索、それらのタンパク質には、サンプルの遺伝子エンコードされたシーケンスに手掛かりを与えると一致するものを探します。いったん周辺のシーケンスと一致する、彼らはさらに分析を実施し、その特定の1つのシーケンスは、破骨細胞による過剰発現さを発見し、それらの分子は、以前は特定のクラスの一致：カテプシン。 スミスクラインビーチャムについては、バイオインフォマティクスのわずか数週間で有望な創薬ターゲットは、標準の実験室年間なく、運のピンチを発見したことができませんでしたもたらした運動。企業研究者の現在の潜在的な薬物をブロックするカテプシンｶターゲットを見つけようとしている。化合物を検索し、バインドは生化学の伝統的な"ウェット"研究室では、主にここで活動を評価、毒性と吸収何年もかかることができる場所を創薬ターゲット上の目的の効果があるとする。しかし、新たなバイオインフォマティクスのツールやタンパク質の構造と生体分子の経路上のデータの増加量と、一部の研究者、新薬開発のこの側面は、コンピュータに、何をこの法律において"in silicoで"生物の変化と言う。 記事Donis女性が提出した 免責事項：弊社のウェブサイトは、この資料の内容については責任を負いません。 Webarticles無料の情報リソースです。 重要： この記事は、"年齢はホモの解読のサピエンスのゲノム"自動ソフトウェアによって翻訳された。大変申し訳ございませんが発生した可能性があります任意のスペルミスを感じている。お客様のご理解いただき、ありがとうございます。
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