wyklad_inauguracyjny_2011(4).pdf

(2065 KB) Pobierz

prof. dr hab. inż. Jacek Błażewicz

Instytut Informatyki, Politechnika Poznańska

BIOINFORMATYKA

I JEJ PERSPEKTYWY

1. Wstęp

Bioinformatyka jest jedną z najmłodszych nauk, której burzliwy rozwój zo-

stał wymuszony przez postęp w dziedzinie nauk biologicznych, a umożliwiły

go dokonane przełomowe osiągnięcia i wdrożenia w samej informatyce. Tak

jak wiek XIX był wiekiem węgla, pary i mechaniki, a wiek XX – wiekiem ato-

mu i fizyki, tak wszystko wskazuje na to, że wiek XXI będzie wiekiem

biologii

i właśnie

informatyki.

Świadczy o tym między innymi fakt, iż większość prze-

łomowych prac publikowanych w ostatnich dziesięcioleciach w prestiżowych

czasopismach naukowych

Science

Nature

dotyczy biologii, a do uzyskania tych

rezultatów w większości przypadków wykorzystano skomplikowane narzędzia

bioinformatyczne.

Przełomowym odkryciem II połowy XX wieku,

stymulującym powyższy rozwój nauki było podanie

w 1953 r. przez Watsona i Cricka (wykorzystujących

także prace Wilkinsa i Franklin)

modelu podwójnej

helisy łańcucha DNA

(por. Rys. 1), przechowującego

(kodującego) informację genetyczną we wszystkich

organizmach żywych [41], [19] i [42]. Za osiągnię-

cie to badacze uzyskali kilka lat później nagrodę

Nobla. Odkrycie budowy helisy zrewolucjonizo-

wało nasze spojrzenie na biologię, w szczególności

biologię molekularną, której rozwój znacząco przy-

spieszył. Jej wpływ na informatykę też był bardzo

znaczący. Po pierwsze, ilość generowanych danych

z eksperymentów biologicznych okazała się za

duża do zapamiętania i przetworzenia „ręcznego”.

Niezbędna była pomoc informatyki. Z drugiej stro-

ny łańcuch DNA okazał się

zakodowaną informacją

Rys. 1. Podwójna

dotyczącą budowy i funkcjonowania organizmów

helisa DNA.

BIuleTyN INAuguRACyJNy PP – PAŹDZIeRNIK 2011

żywych. Niezbędne okazało się zatem wykorzystanie informatyki co najmniej

na dwóch poziomach pracy biologów:

• na etapie

gromadzenia

efektywnego zapisywania, przechowywania i wydoby-

wania informacji,

co prowadziło do wykorzystywania istniejących, a później

stymulacji rozwoju nowych systemów baz danych;

• na etapie

przetwarzania informacji

zawartej w łańcuchach DNA, a także

RNA i białek, modelowania struktur przestrzennych tych molekuł, a także

przewidywania ich funkcjonalności i wzajemnych powiązań, co wymaga-

ło zastosowania dostępnych i rozwoju nowych narzędzi informatycznych

i matematycznych, w szczególności, kombinatoryki, probabilistyki, staty-

styki, geometrii przestrzennej i wielu innych.

Możemy zatem powiedzieć, że

bioinformatyka

to dziedzina wiedzy, która

sytuuje się na pograniczu informatyki, biologii i matematyki. Wymaga zna-

jomości tych trzech obszarów badawczych, ale w tej chwili jest traktowana

jako samodzielna dyscyplina naukowa. Przepływ idei jest tu następujący: bio-

logia, która jak powiedzieliśmy, jest w tej chwili motorem napędowym nauki,

kreuje pewien problem, a informatyka próbuje (wykorzystując także matema-

tykę) pomóc w jego rozwiązaniu. Należy podkreślić tutaj istotność aspektu

obliczeniowego, a więc wykorzystanie komputerów. Samo zamodelowanie

pewnego zjawiska, np. przy wykorzystaniu równań matematycznych, nie wy-

starczy! Potrzebne są efektywne algorytmy i programy komputerowe konstru-

ujące rozwiązanie, choćby nie zawsze optymalne. To między innymi przyczyna

wielkiego sukcesu bioinformatyki i stosunkowo niewielkiego zainteresowania

biomatematyką. Warto w tym miejscu również wspomnieć o niesłychanym

postępie nauk obliczeniowych (nie tylko związanych z biologią i bioinforma-

tyką), który został spowodowany rozwojem Internetu i wielu różnorodnych

technik obliczeń równoległych.

Wspomniany wyżej aspekt konstrukcyjny doprowadził też do często wy-

stępującego podziału interesującej nas dziedziny na

biologię obliczeniową

i właściwą

bioinformatykę,

w zgodzie z obowiązującym rozróżnieniem:

nauka

technologia

(science vs

technology).

Zgodnie z tym podziałem

biologia obli-

czeniowa opracowuje modele ilościowe

zagadnień biologicznych, często bardzo

teoretyczne, bazujące na sformułowaniach matematycznych, bioinformatyka

natomiast korzystając z tych modeli (lub znacznie je upraszczając) buduje al-

gorytmy konstruujące interesujące biologów rozwiązania. Nie jest to jednak

jedyne możliwe rozróżnienie między tymi dwiema dziedzinami, np. J. Xiong

[43] proponuje taki podział:

„Bioinformatyka

różni się od powiązanej z nią dziedziny zwanej biologią ob-

liczeniową, gdyż ogranicza się do analizy sekwencji, struktury oraz funkcji genów

i genomów oraz odpowiadających im produktów ekspresji. Dlatego często określa

WyKŁAD INAuguRACyJNy – BIOINFORMATyKA I JeJ PeRSPeKTyWy

się ją mianem molekularnej biologii obliczeniowej. Biologia obliczeniowa natomiast

obejmuje wszystkie obszary biologii, które wymagają obliczeń. Na przykład w mode-

lowaniu matematycznym ekosystemów i dynamiki populacji, w zastosowaniu teorii

gier do analiz behawioralnych i rekonstrukcjach filogenetycznych wykorzystujących

dane kopalne stosuje się narzędzia obliczeniowe, które nie muszą mieć związku

z makrocząsteczkami biologicznymi”.

Wydaje nam się jednak, że pierwszy podział lepiej pasuje do ogólnej meto-

dologii nauk, przypomnianej niedawno na jednym z wykładów inauguracyjnych

przez l. Pacholskiego [29]. Trawestując cytowaną tam anegdotę pochodzącą

od prof. Jana Kaczmarka,

biologia obliczeniowa zajmuje się poznaniem tego co jest,

natomiast bioinformatyka – tworzeniem tego, czego jeszcze nie ma.

Zatem przyj-

miemy dalej, iż bioinformatyka rozwija narzędzia do analiz sekwencji (kwasów

nukleinowych i białek), strukturalnych, funkcjonalnych oraz systemowych

(por. zmodyfikowany podział dziedziny na Rys. 2, pierwotnie zaproponowany

w [43]), a także narzędzia do ekstrakcji informacji przechowywanej w bazach

danych.

Rys. 2. Podział bioinformatyki.

Celem bioinformatyki jest pomoc w zakresie zrozumienia funkcjonowania

mechanizmów organizmów żywych poprzez budowę i wykorzystanie narzędzi

ilościowych. Zastosowania tych badań znacząco wykraczają jednak poza na-

kreślony powyżej obszar, obejmując także wiele pokrewnych dziedzin jak bio-

technologię czy medycynę, przyczyniając się np. do szybszego projektowania

leków, wykonywania analiz DNA w medycynie sądowej, czy też przybliżając

moment, w którym każdy z nas będzie mógł korzystać z dobrodziejstw

medycy-

ny spersonalizowanej.

BIuleTyN INAuguRACyJNy PP – PAŹDZIeRNIK 2011

W niniejszym studium znajdą się, choć oczywiście omówione bardzo skró-

towo, powyższe aspekty dotyczące zakresu badawczego i zastosowań bioinfor-

matyki, ze szczególnym uwzględnieniem wyników środowiska poznańskiego

i perspektyw jej rozwoju na Politechnice Poznańskiej.

2. Biologiczne podstawy

Biorąc pod uwagę fakt, że wykład ma miejsce na Politechnice Poznańskiej,

niezbędne wydaje się przypomnienie podstawowych praw i odkryć biologii.

W świetle tych ostatnich można stwierdzić, że wszystkie żyjące organizmy

składają się z jednej lub wielu

komórek.

Stąd jednym z najważniejszych działów

biologii jest

biologia komórkowa

(a idąc dalej tym śladem

obliczeniowa biologia

komórkowa,

którą niektórzy utożsamiają z bioinformatyką). Jednym z najważ-

niejszych obiektów, którymi zajmuje się biologia są

łańcuchy DNA

(molekuły

kwasu nukleinowego DNA), kodujące informację genetyczną opisującą bu-

dowę i funkcjonowanie nie tylko pojedynczych komórek, ale i całych organi-

zmów. Należy podkreślić, że budowa komórek różnych organizmów, a jeszcze

bardziej kodujących je łańcuchów DNA wykazuje zadziwiające podobieństwa.

DNA jest

ciągiem nukleotydów

(dla wygody informatyk może o nich myśleć jak

o literach), przybierających zaledwie cztery wartości:

A, C, G, T.

Nie anali-

zując bliżej ich budowy, możemy powiedzieć, iż różnią się one zasadą azotową

wchodzącą w ich skład. Krótkie, pojedyncze łańcuchy DNA nazywane są

oli-

gonukleotydami.

Cała informacja genetyczna organizmu skupiona w jednym lub kilku łań-

cuchach DNA, nazywana jest

genomem.

Dzięki wspomnianemu, fundamen-

talnemu odkryciu Watsona i Cricka [41] wiadomo, że łańcuch ten ma postać

podwójnej helisy,

a co więcej zawsze naprzeciwko A w jednym łańcuchu wystę-

puje T w drugim, a naprzeciwko C mamy g (por. Rys. 1). Znając zatem jeden

z łańcuchów, drugi – komplementarny, można zawsze odtworzyć. Korzysta

z tej właściwości sam organizm przy rozmnażaniu, korzystają też biolodzy w la-

boratoriach. Długość genomu człowieka przekracza trzy miliardy par zasad –

(nukleotydów – w takich jednostkach mierzony jest genom). Warto podkre-

ślić, że kopia genomu znajduje się w każdej komórce organizmu i w przypadku

człowieka jest to ponad 400 bilionów kopii. Jedną z ciekawych właściwości

pojedynczego łańcucha DNA jest jego dążenie do połączenia się w helisę

z łańcuchem komplementarnym. Właściwość ta wykorzystywana bywa bardzo

często w laboratoriach.

Wspomnianym badaczom zawdzięczamy też

Centralny Dogmat Biologii

Molekularnej,

który określa związki miedzy DNA, a białkami będącymi bu-

dulcem organizmu, jak i elementami odpowiedzialnymi za jego działanie.

Otóż,

w procesie transkrypcji

odpowiedni fragment genomu jest

przepisywany

WyKŁAD INAuguRACyJNy – BIOINFORMATyKA I JeJ PeRSPeKTyWy

łańcuch

RNA

(nietrwały, pośredniczący, pojedynczy łańcuch innego kwa-

su nukleinowego), który przechodząc następnie do rybosomu jest tłumaczo-

ny (podlega

translacji)

na odpowiadający łańcuch białkowy (por. Rys. 3, gdzie

przedstawiono przebieg procesów transkrypcji i translacji). Należy podkreślić,

że fragment łańcucha DNA odpowiadający jednemu łańcuchowi białka nosi

nazwę genu. Warto dodać, że trzem nukleotydom odpowiada jeden amino-

kwas (element budowy białka), chociaż przypisanie to (nazywane

kodem gene-

tycznym)

nie jest wzajemnie jednoznaczne.

Rys. 3. Centralny Dogmat Biologii Molekularnej.

Zadziwiające jest, że powyższy schemat odpowiada w zasadzie wszystkim

organizmom żywym, a stosowany kod genetyczny w dużej mierze jest taki sam

w większości przypadków. Powyższy schemat, powszechnie przyjmowany jesz-

cze kilkanaście lat temu, zakładał, że tylko ok. 5% genomu DNA zawierało

informację kodującą

białko. Resztą było tzw.

DNA śmieciowe.

Komputerową metaforę genetyczną

tego modelu można przedstawić, przyj-

mując, że DNA to

pamięć długookresowa

(np. dyskowa), RNA to pamięć

krótkookresowa (RAM, lub pamięć notatnikowa), a białka to

procesory,

wy-

konujące w systemie różne programy.

Rozwój biologii pokazał jednak, że powyższy schemat jest zdecydowanie

za prosty (trudno było przypuścić, że Natura marnotrawi 95% genomów or-

ganizmów życiowych). Nowe teorie zakładają znacząco większy udział małych

łańcuchów RNA (transkrybowanych z „nieopisanych” dotychczas fragmen-

tów genomu) we wszystkich procesach organizmów żywych. W naszej

kom-

puterowej metaforze,

RNA spełniałoby zatem (oprócz pamięci notatnikowej)

także rolę

specjalizowanych mikroprocesorów

wykonujących różne operacje po-

mocnicze w systemie.

Plik z chomika:

xyzgeo

Inne pliki z tego folderu:

dokowanie.rar (20349 KB)
Brightwork-master(1).zip (12725 KB)
Gibas2001DevelopingBioinformatics(1).pdf (2861 KB)
wyklad_inauguracyjny_2011(4).pdf (2065 KB)
Wiktor_Pęczar_praca_inż(2).doc (1964 KB)

wyklad_inauguracyjny_2011(4).pdf

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika: