https://fit-hau.edu.vn/Khoa Công Nghệ Thông Tin - Đại Học Kiến Trúc Hà Nội

Tin sinh học và khoa học tính toán

Một thuật ngữ thường được dùng thay thế cho Tin sinh học là Sinh học tính toán (computational biology). Tuy nhiên, chỉ có một ranh giới rất nhỏ về sự khác biệt giữa Tin sinh học và Sinh học tính toán, khác biệt đó có thể phát biểu như sau:

• Sinh học tính toán tập trung vào phát triển và ứng dụng các phương pháp phân tích dữ liệu, lý thuyết, mô hình toán học và mô phỏng tính toán để nghiên cứu về sinh học, hành vi và hệ thống xã hội.
• Trong khi đó, Tin sinh học tập trung vào nghiên cứu, phát triển hoặc ứng dụng các công cụ và phương pháp tính toán để mở rộng việc sử dụng dữ liệu sinh học, y tế, hành vi hoặc sức khỏe, bao gồm cả những dữ liệu để thu thập, lưu trữ, tổ chức, phân tích hoặc trực quan hóa dữ liệu đó

Hình ảnh sau đến từ một cuộc thảo luận trên ResearchGate cho chúng ta cái nhìn trực quan hơn về hai lĩnh vực này.

Lịch sử phát triển của Tin sinh học

Tin sinh học không phải là một ngành nghiên cứu truyền thống. Thuật ngữ Tin sinh học được giới thiệu lần đầu tiên vào những năm 90 thế kỉ trước. Ban đầu, nó xử lý việc quản lý và phân tích dữ liệu liên quan đến chuỗi DNA, RNA và protein bởi vì dữ liệu sinh học được tạo ra với tốc độ chưa từng có, việc quản lý và giải thích nó luôn đòi hỏi phải có các công cụ tính toán mạnh mẽ như máy tính được sử dụng trong Tin sinh học. Vì vậy, tin sinh học hiện nay bao gồm nhiều loại dữ liệu sinh học khác. Bỏ qua những mốc thời gian quan trọng của Sinh học cũng như Khoa học máy tính cũng như thống kê, chúng ta có thể liệt kê các mốc thời gian quan trọng của Tin sinh học hiện đại như sau:

• 1962 - Thuyết tiến hóa phân tử của Pauling được công bố
• 1967 - Bản đồ protein của Margaret Dayhoff được công bố. Cuốn sách này nói về sự mã hóa thoái hóa của các axit amin, là tiền đề cho cơ sở dữ liệu Protein Information Resource về trình tự protein, hệ thống cơ sở dữ liệu trực tuyến đầu tiên có thể được truy cập bằng máy tính từ xa.
• 1970 - Thuật toán Needleman-Wunsch được công bố. Thuật toán Needleman – Wunsch là một thuật toán được sử dụng trong tin sinh học để sắp xếp trình tự protein hoặc nucleotide.
• 1977 - Giải trình tự DNA và các phần mềm để phân tích nó xuất hiện, có thể kể đến là Staden Package
• 1981 - Khái niệm về mô típ trình tự (Doolittle) xuất hiện. Một trình tự motif có thể hiểu là một đoạn trình tự nucleotide hoặc amino acid phổ biến và có, hoặc cho là có, một chức năng sinh học nào đó.
• 1982 - Các nghiên cứu về Thực khuẩn thể Lambda được công bố
• 1983 - Phương pháp truy vấn các cơ sở dữ liệu được công boos: thuật toán Wilbur-Lipman
• 1985 - FASTP/FASTN(fast sequence similarity searching) được công bố
• 1987 - Sequence profiles
• 1987 - Các cơ sở dữ liệu EMBL, Genbank,Swiss Genbank,Swiss-Prot xuất hiện
• 1988 - Trung tâm Thông tin Công nghệ sinh học Quốc gia Hoa Kỳ được thành lập
• 1988 - Mạng lưới các phân tán các cơ sở dữ liệu EMBnet xuất hiện
• 1990 - BLAST: fast sequence similarity searching BLAST: fast sequence similarity searching
• 1991 - EST: expressed seque EST: expressed sequence tag sequencing nce tag sequencing
• 1993 - Trung tâm Sanger, Hinxton, Vương quốc Anh được thành lập
• 1994 - Viện Tin sinh học Châu Âu: EMBL(European Bioinformatics Institute), Hinxton, Vương quốc Anh được thành lập
• 1995 - Bộ gen vi khuẩn đầu tiên được công bố
• 1996 - Bộ gen của men bia được công bố
• 1997 - Công cụ tìm kiếm căn chỉnh cục bộ cơ bản liên tục PSI-BLAST(Position-Specific Iterative Basic Local Alignment Search Tool)) xuất hiện
• 1998 - Giun (bộ gen đa bào)
• Những năm 2000 đến nay - Các nghiên cứu về bộ gen của người và lúa được công bố.

Các vấn đề cơ bản của Tin sinh học

Bài tổng quan về Tin sinh học trên Wikipedia liệt kê các lĩnh vực nghiên cứu chính bao gồm Genomics - Hệ gene học, Sinh học tiến hoá, Phân tích chức năng gene, Các hệ thống sinh học kiểu mẫu và Phân tích hình ảnh mức độ cao và cùng với đó là các phân vùng nghiên cứu nhỏ hơn của chúng. Bài viết này không nhắc lại toàn bộ các phần trên mà chỉ tập trung vào hai phần chính là Genomics (hệ gen học) và Proteomics cũng như Transcriptomics: lĩnh vực được một số bài viết liệt kê bên cạnh hai phần trên tuy nhiên không được đề cập đến trong bài viết trên Wikipedia.

Genomics

Trọng tâm của genomics là bộ gen, là bộ gen tất cả DNA trong một sinh vật, bao gồm cả gen của nó. Các gen mang thông tin để tạo ra tất cả các protein được yêu cầu bởi tất cả các sinh vật. Những protein này quyết định hình dạng của sinh vật, cách cơ thể nó chuyển hóa thức ăn hoặc chống lại nhiễm trùng tốt như thế nào, và đôi khi thậm chí cả cách nó hoạt động. DNA được tạo thành từ bốn chất hóa học giống nhau (được gọi là bazơ và viết tắt là A, T, C, và G) được lặp lại hàng triệu hoặc hàng tỷ lần trong toàn bộ hệ gen. Thứ tự cụ thể của các A, T, C và G là cực kỳ quan trọng. Thứ tự làm nền tảng cho sự đa dạng của sự sống, thậm chí quyết định xem một sinh vật là người hay một loài khác như nấm men, lúa gạo hay ruồi giấm, tất cả đều có bộ gen của riêng mình và tự chúng là trọng tâm của các dự án bộ gen. Bởi vì tất cả các sinh vật có liên quan với nhau thông qua những điểm tương đồng trong trình tự DNA, những hiểu biết sâu sắc thu được từ bộ gen không phải của con người thường dẫn đến kiến thức mới về sinh học của con người.

Proteomics

Proteomics tập trung vào việc xác định cấu trúc ba chiều của protein, sự tương tác và chức năng của nó. Các nghiên cứu công bố thường tập trung vào dự đoán cấu trúc và tương tác protein-protein được trình bày trong phần này. Các phân tích chức năng bao gồm lập hồ sơ biểu hiện gen, dự đoán tương tác protein-protein, dự đoán bản địa hóa dưới tế bào protein, tái tạo lại con đường trao đổi chất và mô phỏng.

Transcriptomics

Transcriptomics là lĩnh vực nghiên cứu về bộ phiên mã — tập hợp đầy đủ các bản sao RNA được tạo ra bởi bộ gen, trong những trường hợp cụ thể hoặc trong một tế bào cụ thể — bằng cách sử dụng các phương pháp thông lượng cao, chẳng hạn như phân tích microarray. So sánh các transcriptomes cho phép xác định các gen được biểu hiện khác biệt trong các quần thể tế bào riêng biệt hoặc để đáp ứng với các phương pháp điều trị khác nhau.

Kết luận

Bài viết ngắn trên đã trình bày sơ qua các thông tin cơ bản của Tin sinh học bao gồm khái niệm cơ bản, lịch sử hình thành, phân biệt nó với các lĩnh vực liên quan khác cũng như các lĩnh vực nghiên cứu chính. Cùng với sự phát triển của công nghệ, các lĩnh vực mới như Tin sinh học có cơ hội phát triển nhanh hơn trước rất nhiều và dần được chú ý nhiều hơn, ví dụ như môn Tin sinh học ở trường mình năm nay mở hẳn 3 lớp chứ không như nhiều năm trước ít người đăng ký nên không mở được lớp (học lấy kiến thức chứ không phải vì điểm cao). Tin sinh học là lĩnh vực liên ngành vậy nên để có khả năng làm việc trong lĩnh vực này, chúng ta cần tự trang bị cho mình một lượng lớn kiến thức về Sinh học cũng như BigData và thống kê hơn nữa nó lại là một ngành khó cũng như là lĩnh vực trẻ nên sẽ có một số khó khăn cho mọi người để có thể bắt đầu làm quen. Bởi vậy để có thể cập nhật các kiến thức về lĩnh vực này, chúng ta có thể tham khảo các tài liệu cũng như công bố từ các cơ sở uy tín như European Bioinformatics Institute, National Center for Biotechnology Information, ... cũng như các trang web như PubMed hoặc nature research. Bài viết đến đây là hết cảm ơn mọi người đã giành thời gian để đọc.

Tin sinh học