Biyoinformatikte Kullanılan Programlar Nelerdir?

Biyoinformatikte Kullanılan Programlar Nelerdir? Biyoinformatik, genetik ve genomik ile ilgili olarak, DNA ve amino asit dizileri veya bu diziler hakkındaki ek açıklamalar gibi biyolojik veri ve bilgileri toplamak, depolamak, analiz etmek ve yaymak için bilgisayar teknolojisinin kullanılmasını içeren bilimsel bir alt disiplindir. Bilim insanları ve klinisyenler, sağlık ve hastalık anlayışımızı artırmak için ve bazı durumlarda tıbbi bakımın bir parçası olarak bu tür biyolojik bilgileri düzenleyen ve endeksleyen veri tabanlarını kullanırlar.

Biyolojik araştırmalarda biyoinformatiğin rolü, bilgi ve internet çağında veri analizinin rolü ile karşılaştırılabilir. Daha önceki günlerde birincil zorluk bilgiye ulaşmaktı. DNA dizilerinin okunmasındaki ilerlemeler bu engeli önemli ölçüde azaltmıştır. İleriye dönük zorluk ise veri setleri büyük olduğundan toplanan bilginin nasıl anlaşılacağı ve yorumlanacağıdır. Sonuç olarak, insan genomlarıyla yapılan biyoinformatik çalışmaları, tüm karmaşıklığıyla birlikte insan sağlığı ve biyolojisi hakkında pratik bilgiler keşfetmeyi amaçlamaktadır.

Biyoinformatik veri tabanları, biyolojik verilerin depolandığı, organize edildiği ve araştırmacıların bu verilere erişmesini sağlayan büyük bilgi bankalarıdır.

 Kullanım Alanları:

• Dizilerin saklanması (örn. GenBank)
• Protein verileri (örn. UniProt)
• Genom anotasyonu (örn. Ensembl)
• Yapısal biyoloji verileri (örn. PDB)

Biyoinformatikte Kullanılan Programların Genel Özellikleri Nelerdir?

Biyoinformatik programları, biyolojik diziler (DNA, RNA, protein dizileri) ve biyolojik yapılar üzerinde analiz yapmak, işlemesini ve görselleştirilmelerini sağlamak için kullanılan yazılımlardır. Biyolojik verilerden anlamlı sonuçlar çıkarılması için kullanılmaktadır.

Kullanım Alanları:

• Dizilim hizalaması (örn. BLAST, Clustal Omega)
• Moleküler dinamik simülasyonları (örn. GROMACS)
• Protein yapılarının görselleştirilmesi (örn. PyMOL)
• Gen ifadesi analizi (örn. Bioconductor)
• Temel işlevler (dizilim hizalaması, filogenetik analiz, yapısal biyoloji, gen ifadesi analizi, vs.)

Çoklu Dizi Hizalama (MSA) genellikle benzer uzunluktaki üç veya daha fazla biyolojik dizinin (protein veya nükleik asit) hizalanmasıdır. Çıktıdan homoloji çıkarılabilir ve diziler arasındaki evrimsel ilişkiler incelenebilir. Buna karşılık, İkili Dizi Hizalama araçları, iki biyolojik dizi arasındaki işlevsel, yapısal ve/veya evrimsel ilişkileri gösterebilecek benzerlik bölgelerini tanımlamak için kullanılır.

Yirminci yüzyılın sonunda gen ve protein dizisi veri tabanları büyüdükçe, bilim insanları bu bol ve sürekli artan miktardaki veriyi analiz etmeye yardımcı olması için bilgisayarlara yöneldi. Günümüzde, DNA ve protein dizilerini incelemek için kullanılan en yaygın araçlardan biri, BLAST olarak da bilinen Temel Yerel Hizalama Arama Aracı’dır. BLAST, Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi (NCBI) web sitesinde ve diğer birçok sitede çevrimiçi olarak kullanılabilen bir bilgisayar algoritmasıdır.

BLAST, diziler arasında yerel benzerlik bölgelerini bulur. Program, nükleotid veya protein dizilerini dizi veri tabanlarıyla karşılaştırır ve eşleşmelerin istatistiksel önemini hesaplar. BLAST, diziler arasındaki işlevsel ve evrimsel ilişkileri çıkarmak ve gen ailelerinin üyelerini tanımlamaya yardımcı olmak için kullanılabilir. BLAST’ın farklı versiyonları, spesifik veri türlerine göre özelleştirilmiştir. Örneğin:

• BLASTp: Protein dizilerini karşılaştırmak için kullanılır.
• BLASTn: Nükleotid dizileri üzerinde çalışır.
• BLASTx: DNA dizilerinin kodlayabileceği protein dizilerini karşılaştırır.

Clustal Omega, esas olarak protein, DNA ve RNA dizileriyle çoklu dizi hizalama (Multiple Sequence Alignment – MSA) yazılımıdır. Yüz binlerce diziden oluşan veri kümelerini makul bir sürede hizalayabilen hızlı ve ölçeklenebilir bir biyoinformatik aracıdır. Çoklu dizi hizalaması, diziler arasındaki evrimsel ilişkileri analiz etmek ve filogenetik ağaçlar oluşturmak için önemlidir. Orta-büyük hizalamalar için uygundur.

Çoklu dizi hizalamasında sıklıkla kullanılan diğer biyoinformatik programları:

T-Coffe, tutarlılığa dayalı çoklu dizi hizalama aracıdır, ilerleyici hizalama yöntemlerinin dezavantajlarını azaltmaya çalışan bir yaklaşımdır. Küçük hizalamalar için uygundur.

MUSCLE, özellikle proteinler için iyidir. Orta büyüklükteki hizalamalar için uygundur.

Moleküler Dinamik (MD) simülasyonları, hesaplamalı kimya, biyofizik ve malzeme biliminin temel taşlarından biri olup, araştırmacıların atomların ve moleküllerin fiziksel hareketlerini zaman içinde incelemelerini sağlar. Doğru MD yazılımını seçmek, güvenilir ve verimli simülasyon sonuçlarına ulaşmak için kritik öneme sahiptir.

Esnek ve ölçeklenebilir hesaplama kaynaklarına yönelik artan taleple birlikte, moleküler dinamik (MD) simülasyonlarının çevrimiçi olarak çalıştırılması, farklı disiplinlerdeki araştırmacılar için önemli bir yetenek haline gelmiştir. DiPhyx, karmaşık kurulumları veya özel donanımları yönetmeye gerek kalmadan doğrudan tarayıcınızdan çok çeşitli MD simülasyon yazılımlarını çalıştırabileceğiniz buluta özgü bir platform sunarak bu ihtiyacı karşılamak üzere tasarlanmıştır.

Çevrimiçi Olarak DiPhyx Üzerinde Çalıştırılabilen Moleküler Dinamik Yazılımları:

AMBER (Assisted Model Building with Energy Refinement), biyomoleküllerin simülasyonu için tasarlanmış yaygın olarak kullanılan bir moleküler dinamik (MD) yazılım paketidir. Doğruluğu ve verimliliği ile bilinen AMBERMD, çeşitli kuvvet alanlarını ve simülasyon türlerini destekler, bu da onu proteinler, nükleik asitler ve diğer karmaşık biyolojik sistemlerin dinamiklerini incelemek için ideal kılar.

GROMACS (GROningen MAchine for Chemical Simulations), öncelikle proteinler, lipitler ve nükleik asitlerin simülasyonu için tasarlanmış yüksek performanslı bir MD paketidir. Hızı ve esnekliği ile tanınan GROMACS, küçük moleküllerden büyük biyomoleküler sistemlere kadar geniş bir simülasyon yelpazesini destekler ve replika değişimi ve hibrit kuantum mekaniği/moleküler mekaniği (QM/MM) simülasyonları gibi gelişmiş özellikler sunar.

LAMMPS (Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator), malzeme bilimi sorunlarını modellemede üstün olan çok yönlü bir MD simülatörüdür. Katı hâl sistemleri, yumuşak maddeler ve kaba taneli biyomoleküler simülasyonlar gibi alanlarda etkilidir. Modüler yapısı, kullanıcıların çeşitli kuvvet alanları ve entegrasyon yöntemleriyle simülasyonları özelleştirmelerine olanak tanır, bu da onu hem akademik hem de endüstriyel araştırmalarda popüler bir tercih haline getirir.

Bunların haricinde Python kullanılarak geliştirilebilen PyMOL, Görselleştirme, animasyon, düzenleme ve yayın kalitesinde görüntüler için ücretsiz ve açık kaynaklı bir moleküler grafik sistemidir.

Biyoinformatikte Kullanılan Programlar Nelerdir? Genomik Analiz Programları

İnsan genomunun dizisi tamamlandığından, asıl mesele DNA dizisinde yazılı olan bilginin nasıl anlaşılacağıdır. Zaten yapılmış olan çok sayıda genom çapında çalışmaya rağmen, genlerin, gen ürünlerinin ve ayrıca bunların etkileşimlerinin işlevini belirleme zorluğu hala açıktır. İnsan genomundaki değişikliklerin patolojik durumlara neden olma olasılığı yüksek olduğundan, işlevsel analiz insan sağlığı için hayati öneme sahiptir.

Bioconductor hesaplamalı biyoloji ve biyoinformatik için istatistiksel analiz ve yüksek verimli genomik verilerin anlaşılması üzerinde çalışmaktadır. Bioconductor projesinin misyonu, mevcut ve yeni ortaya çıkan biyolojik deneylerden elde edilen verilerin titiz ve tekrarlanabilir analizini kolaylaştıran ücretsiz açık kaynaklı yazılım geliştirmek, desteklemek ve yaymaktır. Açık kaynaklı bir yazılım olmasının amacı herkesin temel kodu okuyabilmesi ve herkesin kodun geliştirilmesine katkıda bulunabilmesini sağlamaktır. Özellikle veri analizi için esnek bir dil olduğundan veri bilimi için yaygın olarak kullanılan bir dil olan R dilini konuşmaktadır. Bioconductor, genomik verilerin analizi için güçlü istatistiksel ve grafiksel yöntemlere erişim sağlar. Ayrıca GenBank, GO, LocusLink ve PubMed gibi biyolojik meta verilerin deneysel verilerin analizine entegrasyonunu kolaylaştırır.

Veri Görselleştirme Programları

Son birkaç yılda, özellikle insan genom projesinin tamamlanmasından sonra, moleküler biyolojik bilginin miktarı katlanarak artmaktadır. Bu yüzden veri görselleştirme araçları ve teknolojileri büyük miktarda bilgiyi analiz etmek ve veriye dayalı kararlar almak için gereklidir. Biyoinformatikte veri görselleştirmesinin amacı, büyük miktardaki bilgiyi görselleştirmek; desen ve eğilimlerin tanınmasına yardımcı olarak analizi ve veri madenciliğini kolaylaştırmaktır.

Cytoscape, moleküler etkileşim ağlarını ve biyolojik yolları görselleştirmek ve bu ağları ek açıklamalar, gen ekspresyon profilleri ve diğer durum verileriyle entegre etmek için açık kaynaklı bir yazılım platformudur. Genel olarak herhangi bir moleküler sisteme uygulanabilmesine rağmen, insanlar ve model organizmalar için ağlar olarak soyutlanmış büyük miktarda protein-protein, protein-DNA ve genetik etkileşim verileri ile kullanıldığında verimlidir. Bu yazılımın temel amacı, ağ için düzen, diğer moleküler veri türleriyle görsel entegrasyon ve ek açıklama veri tabanlarına erişimdir. Dahası, hesaplama gücü eklentiler kullanılarak daha da geliştirilebilir.

IGV (Integrative Genomics Viewer), standart bir kişisel bilgisayarda gerçek zamanlı olarak büyük ölçekli biyolojik veri kümelerini görüntülemek ve bunlarla etkileşimde bulunmak için geliştirilmiş çok hafif, basit ve kullanımı kolay bir görselleştirme aracıdır. Buna dizi okumaları, mutasyonlar, gen ifadesi, metilasyon ve genomik ek açıklamalar dahildir. IGV ile yakınlaştırma ve uzaklaştırma yaparak büyük veri yığınlarına göz atmak ve bir harita üzerinde hareket ederken olduğu gibi birikmiş veriler arasında gezinmek mümkündür.

Bu, kullanıcılara tüm bir genomdan bir DNA iplikçiğinin ayrıntılı dizisine kadar keşfedilebilecek geniş bir ölçek yelpazesi sunar. Veriler yerel veya bulut sunucusundan yüklenebilir ve IGV aracılığıyla başkalarıyla birlikte veri düzenleme de mümkündür. Özellikle, Kanser Genom Atlası veya 1000 Genom projelerinden elde edilen veriler gibi karmaşık veri kümelerinin sunulmasına ve bunlarla etkileşime girilmesine yardımcı olur ve genomik verilerin büyük örnekler için hasta verileriyle korelasyonunu sağlayarak genomikte hastalık ve fenotip ilişkilendirme çalışmaları yapar.

Yapay zeka ve biyoinformatik

Yapay zekanın (AI) biyoinformatik alanında devrim yaratması bekleniyor. Yapay zeka, özellikle genomik, ilaç keşfi ve hassas tıp alanlarında, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları ile biyolojik veri kümelerinin analizinde doğruluğu ve verimliliği artırmaktadır. Bu şekilde yapay zeka, gen fonksiyonu tahmini ve protein yapısı analizi gibi temel süreçleri iyileştirerek biyoinformatiğin tanımlayıcıdan, öngörücü ve kişiselleştirilmiş tıbba doğru geçişine yardımcı olmaktadır.

Yapay zeka araçlarının yükselişiyle birlikte, biyoinformatik öğrenimi öğrenciler ve araştırmacılar için daha erişilebilir hale gelmiştir. Bu araçlar, karmaşık biyolojik verilerin sorgulanmasını basitleştiriyor, böylece kullanıcılar veri analizi ve yorumlamasına odaklanabiliyor. Yapay zeka ile geliştirilmiş platformlar, karmaşık biyolojik problem çözme tekniklerinin uygulanmasını sağlar ve dolayısıyla genom veya protein yapısı tahmini gibi süreçleri kolaylaştırır. Gelecekte, tüm görevlerin olmasa da çoğunun yapay zekayı içerdiği biyoinformatiğin, yapay zeka yöntemlerini kullanarak pratik yapacak ve araştırma yürütecek geleceğin profesyonellerini hazırlamaya vurgu yapacağı öngörülebilir.