Биоинформатика.Жалпы түсінік.Міндеті.Сұрақтары.

АНАБОЛДАНУ

Анаболизм немесе Пластикалық алмасу (гр. ἀναβολή — көтеру, көтерілу) — тірі ағзадағы жасушалар мен тіндердің құрылымдық бөліктерін түзуге және жаңартуға бағытталған химиялық процестердің жиынтығы, жасушалардың қоректік заттарды сіңіруге бағытталған процессі. Соның нәтижесінде ағза денесі қалыптасады. А. ағзаның қоршаған ортадан келетін заттарды сіңіріп, қоршаған орта мен ағза арасындағы зат алмасуын қамтамасыз етеді, соның нәтижесінде қарапайым молекулалардан жасуша құрамындағы күрделі органик. қосылыстар құралады. Клетка құрамы күрделенеді, энергия (қуат) жинақталады. А. — катаболдануға (катаболизмге) кері эндоэнерг. процесс. Мұның негізінде түрлі қосылыстар ыдырауынан пайда болған заттардан жаңа заттар түзіледі. А. жануарларда алғашқы жас даму сатысында, ал өсімдіктерде вегетац. көбею кезеңінде өте жақсы жүреді. А. — бейорганик. заттардан органик. қосылыстар құруда яғни фотосинтез процесі кезінде маңызды рөл атқарады.

Анобализмде жасушаға тән емес химиялық заттар өзгеріп, түрге тән заттарға айналады. Катаболизммен бір уақытта өтеді.

Анаболизм — тірі ағзаға тән зат алмасу процесінің (метаболизмнің) қарапайым заттардан қуатты (энергияны) жинақтау арқылы күрделі молекулалы органикалық заттарды түзу кезеңі, яғни ол метаболизмнің катаболизм кезеңіне (күрделі органикалық заттардың қуатты бөлу арқылы өзінің қарапайым құрамына ыңырау процесі ) қарама-қарсы жүретін процесс . Анаболизмнің жержүзіндегі маңызды көрінісі - жасыл өсімдіктер жасушаларында жүретін фотосинтез процесі .

КАТАБОЛИЗМ

Катаболизм (грекше katabole – сыртқа шығару, ыдырау), биологияда – организмде тіршілік әрекеті процесінде пайдаланылған энергияны босата отырып, қажетсіз заттарды денеден сыртқа шығарып тастау.

Жасуша мен тінде болатын тотығу процесі ферменттерінің қатысуымен үздіксіз жүретін құбылыс. Ондағы ақуыз, май, көмірсу сияқты күрделі органикалық заттар тотығу әсерінен ыдырайды.

Осы процестен пайда болған энергия тіршіліктің қажетіне жұмсалады.

Энергияның көп мөлшерде бөлініп шығуы фосфорлы қосындылардың ыдырауы нәтижесінде туады.

Мысалы, аденозинүшфосфорлы қышқыл (АҮФҚ) ыдырағанда шығатын хим. энергия электрлік және мех. энергия түріне айналып отырады. *Демек жасуша мен тіндегі энергия көзі – АҮФҚ болып саналады. Ферменттердің әсерінен бір заттар ыдырап жатса, екінші бір заттар қайта түзіліп отырады.

Оганизмдегі зат алмасу процесінің негізі болып табылады. Жасушалардағы заттар бір қалыпта өзгеріссіз тұрмайды. Әсіресе, органик. заттар жасуша мен тінде ыдырап бөлшектенеді. Мысалы, қышқылдар суда ерігенде, сутек иондары мен хлор иондарына бөлінеді. Катаболизм жоғары сатыдағы жануарлар мен адамда жылдам жүрсе, төм. сатыдағыларда (мысалы, бақа, шаяндарда) баяу жүреді. Жоғары сатыдағы жануарлар мен адам денесіндегі зат алмасу процесінің қарқынын, барысын, көлемін орта жүйке жүйесінің қызметі реттеп отырады.

 

Биоинформатика – бұл қарқынды дамыған ғылым бағыты, сонымен қатар биология, математика, химия, физика және компьютерік технологиялардың тоғысқан саласы. Биоинформатиканың мақсаты ауқымды тірі табиғатты жүйелеу және талдау туралы ақпараттарды анықтайды. Бұл мақсатта биометриялық есептеудің әдістерін қолдануды, "Қарапайым" микрорганизмдердің әсіресе адам геномдарын құрлымын талдаудағы ауқымды ақпараттарды, тірі организмдердің арасындағы өзара байланыстарды, маңызды белгілердің гомологияларының эволюциясын зе«Биоинформатика» терминін Полина Хогевег пен Бен Хеспер 1970 жылы енгізді.

Биология мен Информатиканын қиылысында жатқан сала биоинформатика.

Биоинформатика - ғылымнын жас саласы болып табылады және де оның даму қарқыны таңғаларлық тез. Осы үрдістін себебі неде? Технологияның дамуы деп те айтуға болады. Осы саланын өрлеуіне себепші болған адамдарынын бірі ағылшын ғалымы Фредерик Санджер. Санджер өзі тікелей биоинформатикамен айналыспаса да, биологиялық манызды ақпаратты алудын жолын тапқан, осы еңбектері үшін екі мәрте Нобель сыйлығын алған. Бірінші Нобель сыйлығын нәруыздын аминқышқылдары байланысқан тізбегін табатын тәсілін тапқан болса, екінші премиясын ДНҚ-ның тізбегін анықтау үшін тәсілді тапқан үшін алды. ДНҚ тізбегін анықтау мүмкіндігі пайда болған соң, адамзат көптеген ағзалардың генетикалық кодтарын анықтай бастады, осындай жобалардың ең ауқымдысы – адам геномы жобасы. Осы жобада бүкіл дүниежүзінің ғалымдары қатысқан. Жобаның басында бір нуклеин қышқылының бағасы шамамен бір доллар болатың, арзан болып көрінгенмен мысалы адам геномы үш миллиард нуклеин қышқылынан тұрады. Осы жобаның сонында бір адамның геномын білу үшін бір мың доллардай қажет болды. Есептесек секвенциялаудың бағасы үш миллион есе төмендеді, осының арқасында қазір көптеген ағзалардың геномдары секвенцияланып жатыр. Ол дегеніміз биолог ғалымдарға қолжетімді ақпараттың миллиондаған есе артуына әкеп соқты. Осы ақпаратты біріншіден сақтау қажетігі пайда болды, одан кейін осы ақпаратты анализ жасайтын құралдар керек және ең маңыздысы осы анализдың нәтижелерінен биологиялық тұжырымдар жасау керек. Осы міндет биоинформатика ыйығына жатты. Биологиялық ақпаратқа барша ғалымдардың қолдары жету үшін әр түрлі дерекқорлар пайда бола бастады.

рттеуін, іздестіруін анықтауда математикалық тәсілдермен талдауды талап етеді.

Геномдық ақпаратты сақтау үшін GenBank деген дерекқор қазіргі кезде ең үлкен болып табылады, нәруыздар туралы ақпарат SWISS-PROT, UniProt сияқты дерекқорларда сақталады. Айтылып кеткен дерекқорлардан басқа көптеген кішігірім дереқорлар бар, мысалы тышқандардағы обырға шалдыққан жасушалардын геномы сақтайтын дерекқорлар бар, немесе жүгеренің ауруға шалдыққан даналарының геномдары сақталатын дерекқорлар.

ДНҚ тізбігінде кодтайтын гендерді, промоутерлерді табу, әр түрлі ағзалардан келген гендердың тізбектерін салыстырып ағзалардың туыстығын анықтау, гендердің экспрессияның профайлдарын жасап әр түрлі аурулардын диагностикасы молекуларлы биология, статистика тәсілдері арқылы жүзеге асады.

Медицинаның кең таралған объектісінің бірі – биоинформатика — макромалекулалар функциясын және құрылымын анықтау мақсатында генетикалық ақпаратты жүйелендіруге арналған есептеу алгоритмдерін әзірлеуші және қолданушы ғылым облысы, бұл білімдерді ары қарай биологиялық құбылыстарды түсіну және жаңа дәрілік өнімдерді жасауда қолданады. Биоинформатика зерттеуінің объектісі болып сүт қоректілер мен адамдардың ДНК бірізділігі және микроорганизмдер геномдарының құрылымын зерттеу нәтижесінде пайда болған белоктардың бастапқы құрылымы туралы ақпарат көлемдері табылады. Осы ақпараттың нақты мазмұнына абстрактілене отырып оны символды бірізділіктерден тұратын генетикалық тестілер жиынтығы деп қарастыруға болады. Осындай бірізділіктегі құрылымдық заңдылықтарды анықтау Data Mining құралдарымен тиімді шешілетін тапсырмалар қатарына кіреді, мысалы синквенциалды және ассоциативті талдау көмегімен. DM молекулярлы – генетикалық және гендік инженерия (гендік зерттеулер, адамның дезоксирибонуклеин қышқылы (ДНҚ) тізбектерін зерттеуде, емделу тиімділігін жоғарылату және әртүрлі ауруларға байланысты гендерді анықтау) салаларында қолданылады. Денсаулық сақтау және фармацевтикалық мекемелер өздерінің клиникалық және диагностикалық зерттеулерінде үлкен көлемдегі деректер жинайды. Мұнда DM әдістері медицинкалық ЭЖ- ні құру құралы ретінде пайдаланылады. Деректерді интеллектуалды талдау осындай мекемелерге машиналық үйрену теникасын пайдалану және фармацевтикалық және медициналық талдаулар арқылы жаңа дәрілер жасауға керекті ақпараттарды алу мүмкіндігін тудырады. Медициналық және биологиялық зерттеулерде зерттелетін объектілердің спектрі кең болып табылады. Онда Data Mining методикалары қолданылады. Мысал ретінде диагностикалық жүйенің немесе хирургиялық араласудың әсерлілігін құру қызмет көрсете алады. Медициналық диагнозды қоюға көп сараптамалық жүйелер белгілі. Олар жеке аурулардың түрлі симптомдарының үйлесуін сипаттайтын ережелер негізінде құрылған. Ережелер медикаментозды құралдарды тандауға, көрсеткіш/қарсы көрсеткішті анықтауға, емдік процедураларға бағдарлануға, тиімді ем қолдануға, тағайындалған емдік курстың шығыстарын айтып беруге көмектеседі және т.б. Data Mining технологиялар көрсетілген ережелердің негізін құрайтын медициналық деректер шаблонын табуға мүмкіндік береді.

Биоинформатиканы тәжірибелік қолдануының негізгі облысы ол жаңа ұрпақ дәрісін жасау, ол қазіргі медицинаны толықтай түрлендіріп жібереді. Бүгін бір дәріні жасау үшін, АҚШ –та орта есепппен 10-12 жыл көлеміндегі уақытты алатын болады. Ал құнды $300—500 млн. құрайды.

Биоинформатика бұл цифрларды екі есе қысқартады. Data Mining аппаратын сүйене отырып биоинформатика жаңа дәрі-дәрмектерді зерттеудің дофармакологиялық фазасын жылдамдатады және арзандатады.

Биоинформатика дамуы мына мәселелерді шешуі мүмкін:

1.Әрбір адамның жеке генетикалық ерекшеліктерін ескере отырып, емдеу мен аурудың алдын алу стратегиясына көшуге мүмкіндік береді.

2.Биологиялық құбылыстарды түсіну және жаңа дәрілік өнімдерді жасауда аз шығын жұмсалуды.

3.Адам генінің көп мөлшерін және гендік вариацияларын зерттеп білуге мүмкіндік туғызады.

4.Медикаментозды құралдарды тандауға, көрсеткіш/қарсы көрсеткішті анықтауға, емдік процедураларға бағдарлануға, тиімді ем қолдануға, тағайындалған емдік курстың шығыстарын айтып беруге көмектеседі және т.б.

5.Полигенді аурулардың биологиялық түп-тамырын айқындауға. Ол ау-руларға адамзаттың көптеген барлық аурулары: жүрек-тамыр, онкологиялық және нейродегенеративті аурулары жатады.

6.Жекелеген пациенттердің ауруы сипаты мен оның ауырлығын алдын ала болжауға

7.Жатырда тұқым дамуындағы кемістіктерді, моноген және хромосома ауруларын ерте кезден болжап білу, тұқым қуалайтын ауруға шалдыққан балалардың туылуын алдын ала ескерту ана мен бала денсаулығын қорғау.

8.ДНҚ тізбігінде кодтайтын гендерді, промоутерлерді табу, әр түрлі ағзалардан келген гендердың тізбектерін салыстырып ағзалардың туыстығын анықтау, гендердің экспрессияның профайлдарын жасау, әр түрлі аурулардын диагностикасы молекуларлы биология, статистика тәсілдері арқылы жүзеге асару.

9.Деректерді интеллектуалды талдау және фармацевтикалық және медициналық талдаулар арқылы жаңа дәрілер жасауға керекті ақпараттарды алу