/من الثورة المعلوماتية إلى الثورة الجينية… علم ال Bioinformatics

من الثورة المعلوماتية إلى الثورة الجينية… علم ال Bioinformatics

هل تساءلت من قبل كيف يتم ترتيب ومقارنة الجينات؟ كيف تلعب الجينات دورًا في دراسة الأمراض والتعامل معها؟ كيف يتم الوصول إلى ما يسمى بـ “شجرة العائلة”؟… علم المعلوماتية الحيوية Bioinformatics يجيب عن تساؤلاتك.
يمكن توصيف علم الـ Bioinformatics على أنه نقطة التقاء علوم الحاسب – من الخوارميات والذكاء الاصطناعي – مع العلوم الحيوية، وذلك بهدف إنشاء قواعد بيانات بيولوجية تساهم في الكشف عن الأمراض ومحاولة إيجاد حلول لها.

قواعد بيانات بيولوجية Biology Databases
في بداية الثورة الجينية، انصب اهتمام علم الـ Bioinformatics على إنشاء قاعدة بيانات لتخزين معلومات علوم البيولوجيا، بما في ذلك مقارنة المعلومات وتحليلها. تلعب قواعد البيانات البيولوجية في علم المعلوماتية الحيوية الدور المركزي، وتهدف إلى توفير المعلومات البيولوجية للعلماء، وجعلها مقروءة بصورة أفضل بالنسبة للكمبيوتر لتسهيل الوصول إليها من قبل العلماء. برنامج «إس أر إس»، SRS الذي يُعتبر من أهم برامج البحث المتخصّصة في هذا المجال. كما يضم الموقع الخاص بـ «المعهد الاوروبي للبيوإنفورماتيكس» European Bioinformatics Institute، برنامج «بلاست» BLAST أيضًا يقوم بمقارنة سلاسل القواعد المزدوجة والبروتينات الأساسية، لمعرفة ما يُشابهها في قواعد البيانات.

يوفر علم الـ Bioinformatics الأدوات اللازمة لتكوين صورة ثلاثية الأبعاد للبروتين انطلاقًا من تركيبه الأولي، فيما يعرف ب: Homology Modeling، كما أنها تساعد على فهم أفضل لعمل جينات الانسان، وبالتالي صوغ استراتيجيات أفضل لمكافحة الامراض.

تكمن إحدى التحديات التي تواجه علم الـ Bioinformatics في كيفية تحويل الملاحظات البيولوجية إلى نموذج يستطيع الحاسوب أن يفهمه، كما أن تضاعف حجم البيانات بطريقة أسية exponential growth استدعى تطوير خوارزميات فعالة للمقارنة بين مختلف السلاسل.
جدير بالذكر أن المعلوماتية الحيوية التي ﺒﺩﺃﺕ ﺒﺴﻴﻁﺔ ﻓﻲ ﺒﺩﺍﻴﺔ الستينات ﺘﻭﺴﻌﺕ لتشملﻋﻠﻭﻡ الحاسب، وفيما يلي تفصيلًا لذلك.

الخوارزميات في علم ال Bioinformatics
لا غنى لعلم ال Bioinformatics عن الخوازميات، حيث يهتم بعدة مواضيع منها:
Greedy Algorithm, Dynamic Programming Algorithm Divide Algorithm, Graph Algorithm Clustering and Trees.
الطبيعة بدورها تستخدم الخوازرميات في حل المشاكل البيولوجية، أبسط مثال على ذلك انقسام الخلية، لك أن تتخيل أن الخلية تحتفظ بنسخة من المادة الجينية الخاصة بها قبل أن تتم عملية الإنقسام!
كما أن تصميم الخوارزمية لا يحتاج فقط لتحديد المشكلة، بل من المهم الإجابة على تساؤلين، هل يعمل بطريقة صحيحة؟ كم من الوقت يستغرق؟
الإحصاء في علم ال Bioinformatic
تتمثل عادة في سحب عينة عشوائية أو غير عشوائية للقيام ببحث أو دراسة معينة وتلجأ لاستخدام الجبر الخطي والمصفوفات وما إلى ذلك.

الشبكات العصبية الإصطناعية Artificial neural networks
استُلهمت فكرتها بصورة أساسية من طريقة عمل الخلايا العصبية البيولوجية وهي ﺩﺭﺍﺴﺔ ﺃﻭ ﻤﺤﺎﻜﺎﺓ ﺴﻠﻭﻙ الذكاء لدى ﺍﻹﻨﺴﺎﻥ.

البيانات الضخمة (Big Data) في علم ال Bioinformatics
مصطلح Big Data أصبح معروفًا بمجال علوم الحاسب، نظرًا للتضخم الهائل والمستمر في حجم البيانات التي يتداولها البشر يوميًا، وتعتني الشركات الكبيرة بمثل هذا التخصص نظرًا لجدوى تطبيقاته على اختلافها، فعادة ما تُستخدم البيانات الضخمة للحصول على معلومات دقيقة حول سلوك المستهلك، واستهداف التسويق، وزيادة الأرباح. ومع التوسع الهائل في حجم البيانات البيولوجية، استدعى هذا توظيف للبيانات الضخمة Big Data لخدمة علم الـ Bioinformatics.

ما الفائدة التي تعود عليك من دراسة المعلوماتية الحيوية؟ لابد وأن تدري أن فهمًا أفضل لكيفية انتظام الجينات، ودورها في الخلية وفي تطور الكائنات، يفتح الباب لتصميم علاجات وفهم المشاكل الصحية للإنسان.

ماذا بعد…؟

أخيرًا إن كنت مهتمًا بتطبيق الخوارزميات لحل المشاكل المختلفة في المجال الطبي، موقع كورسيرا Coursera يقدم لك تخصصين كامليين لدراسة علم ال Bioinformatics، التخصص الأول للمبتدئين بعنوان Biology Meets Programming، يمكن معرفة المزيد عنه من هنا:
https://www.coursera.org/learn/bioinformatics
التخصص الثاني للمتقدمين بعنوان Finding Hidden Messages in DNA، تجده هنا:
https://www.coursera.org/learn/dna-analysis

المصادر:
http://www.avatar.se/lectures/strbio2001/databases/why.html
http://www.siironline.org/alabwab/derasat(01)/372.htm
كتاب “المعلوماتية الحيوية Bioinformatics” للدكتورة زهرة محمود خفاجى والدكتور علي عبد الحافظ إبراهيم.
كتاب “AN INTRODUCTION TO BIOINFORMATICS ALGORITHMS”.