BioБакалавры 2024-2028

从广义上讲，生物信息学是生命科学的数据分析。 生物信息学是跨学科的：它使用计算机科学，统计学和数学方法，并将其应用于生物学问题。 生物信息学方法的用户和开发者代表了所有这些领域。 分子生物学家是生物信息学的主要用户之一，但其方法适用于许多生命科学。 其他用户包括遗传学家，微生物学家，生物化学家，植物和农业科学家，医学研究人员和进化研究人员。 生命科学数据的持续指数增长是21世纪生物信息学的主要问题和理由。生物系统建模和生物信息学是两门密不可分的学科. 序列生物信息学方法（特别是序列比对，基因组注释）使我们能够找出哪些基因和蛋白质存在于体内-这是建立代谢网络模型的第一步。 结构生物信息学方法使得获得实验结构未知的蛋白质和其他大分子的模型成为可能。 此外，生物信息学提供了预测相互作用的方法：例如，氨基酸序列可以准确估计复合物的解离常数。 我们可以说，从原始测序数据到生物过程的工作预测模型的路径始于生物信息学。

目前课程的目的是提供有关研究核酸和蛋白质序列和结构的方法的知识。阅读核苷酸序列的方法（测序），生物数据库，序列比较算法（两两比对，局部相似性）以及后来的结构叠加（矩阵，欧拉角）和各种相似性度量被考虑。 讨论了距离矩阵和系统发育树的构建. 考虑了基于系统发育树的多重序列比对。 序列搜索算法（FASTA，BLAST）被仔细考虑。 讨论了确定蛋白质结构和预测蛋白质结构的方法。 讨论了比较小分子的方法。 结构和活性之间的定量关系被详细考虑，这对于生物活性化合物尤其重要。

В широком смысле, биоинформатика - это анализ данных для наук о жизни. Биоинформатика междисциплинарна: она использует методы компьютерных наук, статистики и математики и применяет их к проблемам биологии. Пользователи и разработчики методов биоинформатики представляют все эти области. Молекулярные биологи являются одними из основных пользователей биоинформатики, но ее методы применимы в целом ряде наук о жизни. Другие пользователи включают генетиков, микробиологов, биохимиков, ученых в области растениеводства и сельского хозяйства, медицинских исследователей и исследователей эволюции. Продолжающийся экспоненциальный рост объема данных для наук о жизни является одновременно основной проблемой и обоснованием биоинформатики XXI века. Моделирование биологических систем и Биоинформатика — это две неразрывно связанные дисциплины. Методы биоинформатики последовательностей (в частности, выравнивание последовательностей, аннотация геномов) позволяют узнать, какие гены и белки присутствуют в организме - это является первым щагом к построению модели метаболи- ческой сети. Методы структурной биоинформатики позволяют получать модели белков и других макромолекул, для которых неизвестны эксперимен- тальные структуры. Кроме того, биоинформатика предлагает методы предсказания взаимодействий: например, по аминокислотной последователь- ности можно с определённой точностью оценить константу диссоциации комплекса. Можно сказать, что путь от сырых данных секвенирования до работающей предсказательной модели биологического процесса начинается с биоинформатики.

Цель учебной дисциплины "Моделирование биологических систем" состоит в приобретении учащимися знаний о методах изучения последо- вательностей и структур нуклеиновых кислот и белков. Рассматриваются методы прочтения нуклеотидных последовательностей (секвенирования), биологические базы данных, алгоритмы сравнения последовательностей (попарное выравнивание, локальное сходство) и, позднее, структурная суперпозиция (матрицы, углы Эйлера) и различные метрики сходства. Обсуждаются матрицы расстояний и построение филогенетических деревьев. Рассматривается множественное выравнивание последовательностей на основе филогенетических деревьев. Тщательно рассматриваются алгоритмы поиска последовательностей (FASTA, BLAST). Обсуждаются методы определения структуры и предсказания структуры белка. Обсуждаются методы сравнения малых молекул. Подробно рассматриваются количественные соотношения между структурой и активностью, что особенно важно для биологически активных соединений.