Mit Bioinformatik Finden Drug TargetsVon der Suche nach Genen in Modell-Organismen, die ein bestimmtes Gen Homo sapiens ähnlich sind, können die Forscher mehr über das Protein der Homo sapiens Gen kodiert und die Suche nach Drogen zu blockieren sie. Der MLHI Gen, das mit Darmkrebs in Homo sapienss verbunden ist, wird in diesem Beispiel verwendet.
Diese summieren sich auf eine gute Tage im Voraus für die Bioinformatik, die viele behaupten, hält die eigentliche Verheißung der Genomik. "Genomics Ohne die Bioinformatik nicht viel von einer Auszahlung haben wird", sagt Roland Somogyi, ehemaliger Direktor der Neurobiologie an Incyte Genomics, der jetzt an molekularen Mining in Michael N. Liebman, Leiter der Computational Biology bei Roche in Bioscience Die Revolution sind viele unterschiedliche Akteure, die jeweils mit einer anderen Strategie. Einige Bioinformatik-Unternehmen gerecht an Großverbraucher, mit dem Ziel, ihre Produkte und Dienstleistungen auf Genomik, Biotechnologie-und Pharmaunternehmen durch die Schaffung von Software-und Beratungsleistungen anbieten. Lion Bioscience mit Sitz in Andere Firmen Ziel kleinen oder akademische Nutzer. Web-Unternehmen wie Oakland, Kalifornien Basis-Double Twist and eBioinformatics, die ihren Hauptsitz in Im Mai 2000 kündigte DoubleTwist Wissenschaftler hatten sie ihre Technologie verwendet, um festzustellen, dass die Zahl der Gene im Genom des Homo sapiens ist etwa 105.000, obwohl sie sagte, die endgültige Anzahl würde wahrscheinlich kommen auf 100.000. Für diejenigen, die lieber die Software, die hinter ihrer eigenen Sicherheit Feuer-Wände, Informax in Making ConnectionsGroße Pharma-Unternehmen "Big Pharma" haben auch versucht, ihre Anstrengungen Genomik mit Hebel-Haus in der Bioinformatik Investitionen. Viele haben ganze Abteilungen zu integrieren und Service Computer-Software und Datenbank-Zugriff zu erleichtern über mehrere Abteilungen, darunter die Entwicklung neuer Produkte, für die Formulierung, Toxikologie und klinische Erprobung geschaffen. Das alte Modell der Entwicklung von Medikamenten oft compartmentalized diese Funktionen, Gettoisierung Daten, die vielleicht nützlich gewesen zu anderen Forschern. Bioinformatik ermöglicht es den Forschern über ein Unternehmen auf dasselbe ohne dabei die Daten zu manipulieren individuell zu sehen. Zusätzlich zu machen Wirkstoffforschung effizienter, in-house Bioinformatik können auch Pharmaunternehmen Geld in Software zu unterstützen. Glaxo Wellcome in Der Bioinformatik in ihren Unternehmen zu integrieren, Pharma-Giganten auch strategische Allianzen zu schmieden, geben Sie in Lizenzverträge und kleinere Biotechnologie-Unternehmen zu erwerben. Mit Partnern und Lieferanten erlaubt nicht nur großen Pharmaunternehmen, die Lücken in ihrer Bioinformatik-Funktionen füllen, sondern auch die Mobilität gibt es an neue Technologien anzupassen, wie sie auf den Markt kommen, anstatt ständig die Überholung ihrer eigenen Systeme. "Wenn ein Pharma-Unternehmen eine ausreichend große Forschungs-Haushalt hatte, konnten sie nicht alles selbst", sagt Somogyi. "Aber es ist auch eine Frage der Kultur. Das Feld Vorteile als Ganzes, indem sie verschiedene Unternehmen mit verschiedenen Rollen mit Raum überlappen. " Die Nutzung von dieser overlapin Ressourcen, Produkte und Markt capitalizationare Unternehmen wie Human Genome Sciences, Celera und Incyte. Sie Straddle das Gelände zwischen den großen Pharma-und die Datenintegration und Bergbau von spezialisierten Unternehmen angeboten. Sie haben auch schnell auf den Grad der Automatisierung ergriffen hat, dass die Bioinformatik bis zur Biologie gebracht. Aber bei all dieser Sorte das Potenzial für Missverständnisse. Erste verschiedenen Datenbanken zu sprechen, ein anotherwhat heißt interoperabilityis immer mehr Schlüssel als Nutzer huschen zwischen ihnen, um ihre Bedürfnisse zu erfüllen. Eine naheliegende Lösung wäre annotationtagging Daten mit Namen, die cross-referenced in Datenbanken und Benennung sind. Dies hat zu einem gewissen Grad funktioniert. "Wir haben erfolgreich in Datenbanken zusammen zu bringen durch Anmerkung: Eine Datenbank zu Datenbank B, B nach C, C nach D", erklärt Liebman von Roche Bioscience. "Aber Annotation in A kann sich ändern, und durch die Zeit, die Sie erhalten, bis D die Verweise nicht verändert haben, vor allem mit einem konstanten Strom von neuen Daten." Er weist darauf hin, dass dieses Problem an Schärfe gewinnt, wie das Verständnis der Biologie und die Fähigkeit, computergestützte Analyse durchzuführen wird immer anspruchsvoller. "Wir sind gerade an Komplexität dieser Fragen zu identifizieren, und wie wir sie speichern Daten wird in der Art der Fragen können wir fragen kritisch", sagt er. Systematische Verbesserungen werden dazu beitragen, aber progressand letztlich profitstill stützt sich auf den Einfallsreichtum des Endverbrauchers, so David J. Lipman, Direktor von NCBI. "Es geht um Brainware", sagt er, "keine Hardware oder Software."
Hooking Up Biologen Stellen Sie sich vor, dass Ihre Mitarbeiter in die nächste Kabine hat einige Informationen, die Sie für einen Bericht, der in Kürze. Sie E-Mails an Sie, sondern die Daten aus einer Tabellenkalkulation, und alles, was Sie haben, ist eine Textverarbeitung, so gibt es keine Möglichkeit, Ihre Ausschneiden und Einfügen in Ihr Dokument. Stattdessen müssen Sie, um sie auszudrucken und Typ in allen immer wieder. Das ist ungefähr die Situation, Biologen, denen in diesen Tagen. Obwohl Datenbanken von biologischen Informationen aboundespecially in diesem Post-Genom-Sequenzierung eramany Forscher sind wie Matrosen dürsten zum Tod durch ein Meer umgeben, was sie brauchen, ist überall um sie herum, aber es ist nicht in einer Form, können sie leicht zu verwenden. Um das Problem zu lösen, verschiedene Gruppen von akademischen Wissenschaftlern und Forschern aus der Biotechnologie-und Pharmaunternehmen zusammen kommen zusammen, um Standards für Computer Bioinformatik zu entwickeln, so dass Biologen leichter Austausch von Daten und machen das Beste aus der Flut von Informationen aus der Human Genome Project. Ihr Ziel ist es, ein Forscher nicht nur nahtlos zwischen den riesigen Datenbanken von DNA-Sequenzen und die der dreidimensionalen Strukturen von Proteinen, die DNA kodiert float zu ermöglichen. Sie wollen auch ein Wissenschaftler, der in der Lage, Datenbanken effizienter zu suchen, so dass ein Auto Metapher zu verwenden, wenn jemand in "Camaro eingegeben haben," die Ergebnisse anderen Autos würde auch als gut, denn das System wäre schlau genug zu wissen, dass ein Camaro ist eine andere Art von Auto. Die sofortige Auszahlung wird erwartet, dass die schnellere Entwicklung neuer Medikamente. "Pharmaforschung ist der einzige Wirtschaftszweig Ich kenne die Produktivität sinkt", sagt Tim Clark, Vice President der Informatik für Millennium Pharmaceuticals in Die Frage ist, welche Standards verwendet werden soll. In einer Situation erinnert an die Computer-Industrie in den 1970er Jahren, jeder spricht Standards, so lange, wie sie sind seine eigenen. Formelle Gruppen sind entstanden, weltweit mit Namen wie BioPathways Consortium, die Life Sciences Research Domain Task Force der Object Management Group, und die Bio-Ontologien Consortiumand jeder hat eine andere Vorstellung davon, wie Dinge getan werden sollte. Eric Neumann, Mitglied sowohl der Bio-Ontologien und BioPathways Konsortien, ist ein Neurowissenschaftler, der jetzt Vice President für Life-Science-Informatik an der Beratungsunternehmen im 3. Jahrtausend Einer der Vorteile von XML ist, dass es tags enthält, die jede Art von Informationen zu identifizieren nach ihrer Art: "Camaro," zum Beispiel, wäre wie ein Auto mit Tags versehen werden. Neumann schlägt vor, dass XML-basierte Sprachen "Web betonen, wird wie die Art der biologischen Informationen", die aus DNA-Abschnitte zu Boten-RNA, Proteine, Protein-Protein-Interaktionen, biochemische Stoffwechselwege Zellfunktion und letztlich auch das Verhalten eines gesamten Organismus . Aktuelle Möglichkeiten der Speicherung und Benutzer wie biologische Daten auf einzelnen Genen zentriert, so Neumann, "aber wir wollen die Krankheiten zu behandeln, die mehrere Gene." Clark sagt, die wichtigsten Probleme der Bioinformatik, dass Standard-Entwicklung notwendig machen, sind die schiere Menge an Daten, die Notwendigkeit für fortgeschrittene Mustererkennung (z. B. bei DNA-Sequenzen und Protein-Struktur-Domains), die Fähigkeit, Signale zu eliminieren "Lärm" von Daten, und so etwas wie der kombinatorischen Optimierung, oder der Suche nach den besten Weg durch ein Labyrinth von molekularen Wechselwirkungen. "Man kann nicht alle bauen Sie es selbst," er macht. Neumann denkt der kombinatorischen Optimierung könnte die größte Hürde. "Wege sind viel komplexer als [DNA]-Sequenzen", sagt er. "Wenn wir uns nicht mit etwas, es wird zu einem echten Schlamassel." Ein Artikel eingereicht von Donis F. Disclaimer:Unsere Website ist nicht verantwortlich für den Inhalt dieses Artikels. Webarticles ist eine kostenlose Informationsquelle. Wichtig: Dieser Artikel "Mit Bioinformatik Finden Drug Targets" durch ein automatisches Software übersetzt wurde. Wir fühlen uns leid für alle Rechtschreibfehler, die möglicherweise aufgetreten sind. Vielen Dank für Ihr Verständnis.
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