Bioinformatics (BI) là một lĩnh vực khoa học mới và đang trên đà phát triển mạnh mẽ, sử dụng cách tiếp cận máy tính để đưa ra các giải đáp sinh học. Lời giải đáp này dựa trên một tập hợp dữ liệu vô cùng lớn và phức tạp trong một mô hình chặt chẽ để đưa ra các kết luận sinh học chính xác. BI là một lĩnh vực độc nhất vô nhị trong khoa học, là sự giao thoa của sinh học, di truyền học, hoá sinh, khoa học máy tính, toán học, thống kê học và nhiều lĩnh vực liên quan khác.
Nếu không có các kỹ thuật dựa trên BI, cộng đồng khoa học không thể lấy, xem xét hay phân tích dữ liệu được tạo ra bởi bất cứ nghiên cứ trên quy mô lớn nào bao gồm các nghiên cứu ở mức độ proteomic, genomic hay transcriptomic.
Ví dụ, cho tới nay đã có trên 100 bộ gen của sinh vật khác nhau được giải trình tự và hàng loạt dự án giải trình tự đang tiếp diễn đã cung cấp một cơ sở dữ liệu trình tự khổng lồ với tính phức tạp của cấu trúc gen. Điều này khiến việc tìm kiếm gen lại trở thành một nhiệm vụ cực kỳ khó khăn. May mắn là các chương trình máy tính với thuật toán tìm kiếm đã phát triển, giúp tìm trình tự DNA đặc hiệu gắn kết với một gen nào đó trở nên dễ dàng hơn.
Và còn biết bao ứng dụng khác như xây dựng cây phát sinh chủng loại, phân tích dữ liệu trình tự, mô phỏng cấu trúc các phân tử sinh học, quá trình sinh học, phân tích các tương tác phân tử… đã nói lên vai trò to lớn của BI trong nghiên cứu và ứng dụng sinh học ngày nay.
Nếu không có các kỹ thuật dựa trên BI, cộng đồng khoa học không thể lấy, xem xét hay phân tích dữ liệu được tạo ra bởi bất cứ nghiên cứ trên quy mô lớn nào bao gồm các nghiên cứu ở mức độ proteomic, genomic hay transcriptomic.
Ví dụ, cho tới nay đã có trên 100 bộ gen của sinh vật khác nhau được giải trình tự và hàng loạt dự án giải trình tự đang tiếp diễn đã cung cấp một cơ sở dữ liệu trình tự khổng lồ với tính phức tạp của cấu trúc gen. Điều này khiến việc tìm kiếm gen lại trở thành một nhiệm vụ cực kỳ khó khăn. May mắn là các chương trình máy tính với thuật toán tìm kiếm đã phát triển, giúp tìm trình tự DNA đặc hiệu gắn kết với một gen nào đó trở nên dễ dàng hơn.
Và còn biết bao ứng dụng khác như xây dựng cây phát sinh chủng loại, phân tích dữ liệu trình tự, mô phỏng cấu trúc các phân tử sinh học, quá trình sinh học, phân tích các tương tác phân tử… đã nói lên vai trò to lớn của BI trong nghiên cứu và ứng dụng sinh học ngày nay.