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생물정보학이란 무엇인가?

생물학, 컴퓨터 과학, 수학 및 통계학을 결합하여 생물학적 및 유전체 데이터를 수집, 저장, 분석 및 해석하는 학제 간 분야

10 Personas Application Development
데이터 + AI 기초Less than a minute

작성자: Databricks 팀

Summary

  • 다양한 생물체의 염기서열 정렬, 게놈 조립, 계통 발생 재구성, 단백질 구조 예측 및 생물학적 염기서열 내 기능 요소 식별을 위한 알고리즘과 소프트웨어를 개발합니다.
  • 게놈 염기서열, 단백질 구조, 유전자 발현 프로파일, 대사 경로 및 생물학 문헌을 저장하는 데이터베이스를 통합하여 연구자들이 선별된 생물학적 지식에 중앙 집중식으로 접근할 수 있도록 지원합니다.
  • 머신러닝 및 통계적 방법을 적용하여 생물학적 데이터에서 패턴을 발견하고, 유전자 기능을 예측하고, 질병 바이오마커를 식별하고, 분자 수준에서 생태계 수준에 이르기까지 복잡한 생물학적 시스템을 모델링합니다.

생물정보학(Bioinformatics)이란 생물학 데이터를 모은 대규모 컬렉션에서 연산을 통해 지식을 추출하는 학문 분야를 말합니다.

5X 리더

Gartner®: Databricks 클라우드 데이터베이스 리더

생물정보학 차트

생물정보학은 생물학적 데이터를 저장, 검색, 구성하고 분석하는 데 생물공학 IT를 사용하는 분야를 일컫습니다. 유전체 서열(genome sequencing) 프로젝트나 여타 연구에서 엄청난 양의 데이터가 생성되었는데, 이 데이터 웨이브의 결과 생물학 분야의 난제는 대부분 컴퓨팅 쪽 문제로 바뀌게 되었습니다. 생물정보학이라는 용어는 1970년 Paulien Hogeweg와 Ben Hesper가 처음 사용한 말입니다. 당시에는 지금과 의미가 달랐는데, 그때는 사용처가 "생물 시스템 내에서의 정보 프로세스 연구"와 관련이 있었기 때문입니다. 이 말은 사상 최초의 생물학적 서열 데이터가 공유되기 시작하면서 만들어졌습니다. 현재는 좀 더 넓은 의미로 사용되어 컴퓨터 구조 생물학, 화학 생물학과 시스템 생물학 등을 포괄합니다(데이터 통합과 시스템 모델링도 포함). 고도의 학제간 연구인 이 분야에는 응용 수학, 인포매틱스, 통계, 컴퓨터 과학, 인공지능, 화학과 생화학 등 여러 분기의 지식이 관련됩니다. 생물정보학은 현대 생물학과 의학에서 데이터 관리에 필수적입니다. 흥미로운 이 과학 분야에는 무수히 많은 응용 분야와 연구 분야가 있어 다양하게 적용할 수 있으며, 대표적인 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 서열 분석
  • 단백질 구조 예측
  • 유전체 주석
  • 비교유전체학
  • 의료 및 신약 개발
  • 폐기물 처리
  • 생물공학

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