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Por técnicas de la bioinformática entendemos aquellas tecnologías, métodos y herramientas utilizados en las investigaciones de este tipo. Actualmente existen muchos tipos, y cada vez se están desarrollando otros más novedosos y eficaces.

Tipos de técnicas Editar

Se pueden clasificar en cinco grupos:

Análisis[1] Editar

Consiste en el estudio detallado de algo, entre los que destacan el análisis de la función de proteínas, análisis estructural y análisis secuencial.

Secuenciación genómica [2] Editar

Esta técnica es la que más rápido está avanzando, e influye en todos los ámbitos de la biología y biomedicina, teniendo una gran repercusión social. Consiste en el mantenimiento, organización, accesibilidad y transformación en conocimiento de la información genómica, gracias a la bioinformática.

Simulaciones[3] Editar

Se define como la creación de modelos, es decir, la representación de sistemas reales. En el campo de la biología, un modelo es más valorado cuando, además de proporcionar una explicación a la estructura y organización de un sistema, es capaz de establecer predicciones que más tarde puedan ser probadas a un nivel experimental.

Inteligencia artificial / aprendizaje automático [4] Editar

El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que desarrolla la capacidad de las computadoras de asimilar nuevos conocimientos.

Minería de datos [4] [5] Editar

Consiste en extraer información de un gran conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.

El aprendizaje automático y la minería artificial pueden ser de gran ayuda para dos problemas actuales de la bioinformática: las grandes cantidades de input y los tamaños de muestra pequeños. [4]

Herramientas usadas Editar

Entre las herramientas usadas cabe destacar el uso de lenguajes de programación como Java[1], Perl y Python. De estos han surgido proyectos como BioJava, BioPerl y BioPython[6], el cual destaca por su gratituidad y por la facilidad de comprensión de su código.

También se están usando recientemente algoritmos, de los cuales los más importantes son los algoritmos heurísticos[7] y los algoritmos neuronales[8].

Referencias Editar

  1. 1,0 1,1 Extraído del documento Bioinformatics, del LBS College of Engineering
  2. Esta información se ha consultado en la revista Diario Médico, en concreto del artículo "La bioinformática avanza en el estudio del genoma"
  3. Extraído del libro de Rafael Lahoz-Beltra "Bioinformática: Simulaciones, vida artificial e inteligencia artificial"
  4. 4,0 4,1 4,2 Consultado en el artículo de Yvan Saeys, Iñaki Inza y Pedro Larrañaga "A review of feature selection techniques in bioinformatics"
  5. http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1024-94352002000200003
  6. Artículo de Peter J. A. Cock "Biopython: freely available Python tools for computational molecular biology and bioinformatics"
  7. "Algoritmos heurísticos en bioinformática", artículo de la Universidad de Granada
  8. Noticias de Motherboard, Vice "Nuevo Algoritmo para Simplificar la Profunda Complejidad del Cerebro "

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