Реттіліктерді есептеу биоинформатикасы.

Бұл биоинформатика бөлімі нуклеотидті және ақуызды реттілікті талдаумен айналысады. Қазіргі уақытта, нуклеотидті қатарды анықтау үшін тиімді эксперименттік әдістер ашылған. Нуклеотидтердің қатарын анықтау, автоматтандырылған күнделікті рәсім болып кетті.

Автоматтандырылған күнделікті рәсім нәтижесінде, қазірдің өзінде генетикалық мәтіндердің үлкен мөлшері алынды. Осылайша, 15.02.2007 EMBL дерекқорында 87000493 нуклеотидтер реттілігін сипаттайтын құжаттар сақталған, 157545686001 таңбаларды қамтитын (нуклеотид), кітапханада шамамен 105 қалың ұсақ шрифтпен томдарға сәйкес келеді. EMBL-де қажет генді табу, сондай кітапханада дәйексөзді табу сияқты. Бұларды сыпайы айтқанда, компьютердің көмегісіз істеу өте қиын. Ал, деректер саны экспоненциальды артады.

Биоинформатиканың ең маңызды міндеті – реттілікті салыстыру (теңестіру) болып табылады. Қазіргі заманда ешқашан Blastp және ClustalX бағдарламасын пайдаланбаған биологтарды табу өте қиын. Осы бағдарламалардың пайда болуы – биоинформатиканың ірі табысы.

Генетикалық мәтіндер - үлкен шу үлесі бар мәтіндер, туыстық реттілігін салыстыру, кейбір жағдайларда шу сүзіп, сигнал анықтауға қабілетті. Мысалы, ақуыз-реттеушімен байланысуға қабілетті нуклеотидтердің қысқа тізбегін, немесе субстрат түптеу үшін жауапты ферменттің амин қышқылы қалдықтары. Нәтижесіне сенімді болу үшін, биоинформатиктар ықтималдық теориясын және математикалық статистиканы пайдаланады.

Қорыта келе, жеке реттілікті талдауға байланысты биоинформатика негізгі міндеттері төмендегідей деп айтуға болады:

• Теңестіру және екі реттілік арасындағы ұқсастықты анықтау;

• Бірнеше теңестіруді құрастыру;

• Гендер сәйкестендіру;

• Регуляторлық белоктар сайттар байланысуын болжау;

• РНҚ және белоктың екінші құрылымын болжау.

Рылымдық Биоинформатика.

Әрбір ақуыз, оның молекуласының тұратын тізбегі өзінің бірегей амин қышқылы тізбегінен басқа, сонымен қатар, ғарыш кеңістігінде тізбегін салу бірегей тәсілі бар. Реттілігі бойынша төсеуді де биоинформатика міндеті деп қарастыруға болады, бірақ ол нысан оның жалпы шешілуінен тым алыс болып табылады. Сондықтан, құрылымдық биоинформатика эксперименттік анықталған кеңістіктік құрылымдардың талдауымен айналысады.

Ақуыз құрылымдары ақуыз реттілігіне қарағанда әлдеқайда аз белгілі болып табылады. Бұл құрылымды анықтау үшін эксперименттік тәсілдер әлдеқайда күрделі, қымбат, сонымен қатар (секвенирования қарағанда) «күнделікті» емес, нәтижесіне кепіл жоқ. Дегенмен, 2007 жылдың басында, 30000 астам құрылымдардың, бұл аз емес (бірнеше миллион қолжетімді ақуыз реттілігі) талдау үшін қол жетімді болып табылады. ДНК, РНК белоктар кешендерінің құрылымдары, және басқа да химиялық заттар олардың ішінде жеке белок молекулаларының құрылымдары сияқты. Мысалы, дәрілердің көбісі химиялық заттар, олардың молекулалары байланысуға– комплекстар құруға қабілетті(осындай байланысу арқасында ақуыз өзінің табиғи функцияларын атқара алмайды, дәрі әсерін осылайша атқарады). Дәрілердің механизмін зерттеудің үлкен практикалық маңызы бар, сондықтан ақуыз молекулаларының дәрі-дәрімек молекулалар құрылымын анықтаумен көптеген эксперименттік топ айтналысады. Нәтижесі ретінде — компьютерлік талдау үшін қолжетімді үлкен құрылымдар кешені.

Құрылымдық биоинформатика тапсырмаларының үлгілері:

• белок белгілі бір функциясы үшін маңызды ақуыз молекулаларының бағыттарын анықтау;

• туыстас ақуыз құрылымдардың салыстырмалы талдауы, кеңістіктік құрылымы негізінде ақуыздардың жіктелуі;

• екі немесе одан көп ақуыз молекулаларының анализі, басқа молекулалармен ақуыз молекулаларының кешендерін; ақуыз молекулаларына химиялық заттардың молекулаларының әсерін болжау;

• ақуыз құрылымын ұқсас ақуыз ретімен болжау.

Компьютерлік геномика.

Қазіргі уақытта көптеген организмдердің толық немесе жартылай толық геномды реттілігі анықталды. Бір геномның толық нуклеотидті реттілігінің оқылуы мақсат емес. Шын мәнінде, қандай да бір жасушаның қалай жұмыс істейтінін зерттеуге алғашқы қадам болып табылады. Бактериялардың геномын зерттеу бактериялардың метаболизмін зерделу үшін, ал патогенді организмдерде - дәрі үшін потенциалды нысанын табу ретінде қолданылады. Екінші жағынан, биотехнология өнеркәсібінде қолданылатын (мысалы, дәрумендер) геном зерттеу жаңа метаболитикалық жолдар немесе ферменттер табуға мүмкіндік береді. Кем дегенде жарты ғасырда жүздеген зертханалар ішек таяқшасын (E.coli) зерттеді. Тіпті мұндай жоғары зерттелген ағза кем дегенде 25% мүлде сипатталмаған гендерді құрайды. Секвенирленген геномдарының едәуір саны эксперименттік деректері жоқ организмдерге тиесілі.

Бір ғана генінің функциясын эксперименттік анықтау үшін, кем дегенде бірнеше ай бойы бір зертхана қарқынды жұмыс істеуі қажет. Компьютерлік талдау мыңдаған гендер тобын шамамен бір аптаның ішінде сипаттауға мүмкіндік береді. Әрине, компьютерлік талдау эксперименттік сынақты алып тастамайды, бірақ бұл жағдайда эксперименттік жұмыстар айтарлықтай жеңілдетіледі.

Геномның компьютерлік талдауы мынадай элементтерден тұрады:

• Гендерді реттіліктете болжау;

• Ұқсастығы бойынша Pre аннотация және және басқа да белокты реттілігі бойынша;

• Геномдардың салыстырмалы талдауы;

• Гендердің жұмысының реттелуін зерттеу;

• «Жетіспейтін» гендерді іздеу.

Салыстырмалы геномика бірнеше маңызды ашылулар және «жабулар» әкелді. «Жабуға» мысал ретінде триклозанды алуға болады, ол әмбебап антибактериалды препарат болған. Ол кеңінен жарнамаланатын сабын «Safeguard»-тың құрамына кіреді. Оның мақсатты fabI генінде кодталған ақуыз. Бұл белок май қышқылдарының реакцияларының бірін катализдейді - кез келген жасушаға қажетті компоненті. Жануарларда бұл ақуызды алмастырушы жоқ, сондықтан осындай препарат адамға зиянсыз. Бактериялық геномдардың компьютерлік талдауы көрсеткендей, стпертококктарда fabI ақуызы жоқ, ал оның функциясын мүлдем басқа белок fabR орындайды. Сондықтан, триклозан стпертококктарға әсер етпейді.

Компьютерлік геномика жүргізетін зерттеулердің тағы бір класы – эволюцияны зерттеу және толық геномды талдау. Бұқаралық талдау көмегімен гендердің баламалы сплайсингі атап айтқанда – ереже, ерекшеліктен гөрі. Мәселеге эволюциялық көзқараспен қарағанда сплайсинг, негізінен альтернативті сплайсинг, эволюцияның тиімді механизмі, геном үшін үлкен тәуекелсіз реттілікті таңдауда.

Геномының үлкен санының талдауы ядросыз организмдерде (бактериялар мен архебактерияларда) көлденең гендердің көшірілуі басқа түрлердің арасында өте кең таралған 10-30 % осы геномдағы гендер басқа түрлерден көлденең көшірілді.