اسان مستقبل جي ماڻهن بابت ڳالهائي رهيا آهيون جيڪي نامياتي وڏي تاريخ کي بيان ڪن ٿا. گذريل ٻن ڏهاڪن دوران، حياتياتي ڊيٽا جو مقدار جنهن جو تجزيو ڪري سگهجي ٿو، انساني جينوم جي ترتيب جي ڪري ڪيترائي ڀيرا وڌي چڪو آهي. ان کان اڳ، اسان اهو تصور به نه ڪري سگهون ٿا ته لفظي طور تي اسان جي رت ۾ محفوظ ڪيل معلومات کي استعمال ڪندي، اسان جي اصليت جو اندازو لڳائڻ، جسم کي ڪجهه دوائن جي رد عمل جي جانچ ڪرڻ، ۽ اسان جي حياتياتي وراثت کي به تبديل ڪرڻ ممڪن آهي.
هي ۽ ٻيا مضمون پهريون ڀيرو ظاهر ٿيندا آهن اسان جي ويب سائيٽ تي. پڙهڻ جو مزو وٺو.
سراسري بايو انفارميشنسٽ جون خاصيتون ساڳيون آهن جيئن هڪ پروگرامر جون - ڳاڙهي اکيون، ٿلهي پوزيشن ۽ ڊيسڪ ٽاپ تي ڪافي کپ مان نشان. بهرحال، هن ميز تي ڪم خلاصو الگورتھم ۽ حڪمن تي نه آهي، پر خود فطرت جي ڪوڊ تي، جيڪو اسان کي اسان جي ۽ اسان جي چوڌاري دنيا بابت گهڻو ڪجهه ٻڌائي سگهي ٿو.
هن فيلڊ ۾ ماهر ڊيٽا جي وڏي مقدار سان ڊيل ڪن ٿا (مثال طور، هڪ شخص جي جينوم کي ترتيب ڏيڻ جا نتيجا تقريبا 100 گيگا بائيٽ وٺندا آهن). تنهن ڪري، معلومات جي اهڙي قسم جي پروسيسنگ کي ڊيٽا سائنس جي طريقن ۽ اوزار جي ضرورت آهي. اهو منطقي آهي ته هڪ ڪامياب بايو انفارميشنسٽ کي نه رڳو حياتيات ۽ ڪيمسٽري کي سمجهڻ گهرجي، پر ڊيٽا جي تجزيي جا طريقا، شماريات ۽ رياضيات - اهو هن جي پيشي کي تمام نادر ۽ گهربل بڻائي ٿو. اهڙن ماهرن جي ضرورت آهي خاص طور تي جديد دوا ۽ دوا جي ترقي جي علائقن ۾. IBM ۽ Intel وانگر ٽيڪنالاجي جايون , bioinformatics جي مطالعي لاء وقف.
بائيو انفارميشنسٽ ٿيڻ لاءِ ڇا وٺندو آهي؟
- حياتيات ۽ ڪيمسٽري (يونيورسٽي سطح)؛
- Matstat، لڪير الجبرا، امڪاني نظريو؛
- پروگرامنگ ٻوليون (Python ۽ R، اڪثر ڪري C ++ استعمال ڪندي)؛
- ساخت جي بايو انفارميٽڪس لاء: رياضياتي تجزيي کي سمجهڻ ۽ فرق جي مساوات جو نظريو.
توهان بايو انفارميٽڪس جي فيلڊ ۾ داخل ڪري سگهو ٿا ٻنهي جي حياتياتي پس منظر ۽ پروگرامنگ ۽ رياضي جي ڄاڻ سان. اڳوڻي لاء، تيار ڪيل بايو انفارميٽڪس پروگرامن سان ڪم ڪرڻ مناسب آهي، بعد ۾، خاص جي وڌيڪ الگورتھمڪ پروفائل.
بايو انفارميشنسٽ ڇا ڪندا آهن؟
جديد بايو انفارميٽيڪس ٻن مکيه شاخن ۾ ورهايل آهي - ساختماني بايو انفارميٽڪس ۽ تسلسل بايو انفارميٽڪس. پهرين صورت ۾، اسان هڪ شخص کي ڪمپيوٽر جي سامهون ويٺي ۽ پروگرامن کي هلائيندڙ ڏسون ٿا جيڪي 3D بصري ۾ حياتياتي شيون (مثال طور، ڊي اين اي يا پروٽين) جي مطالعي ۾ مدد ڪن ٿيون. اهي ڪمپيوٽر جا ماڊل ٺاهيندا آهن جيڪي اهو پيش ڪرڻ ممڪن بڻائيندا آهن ته هڪ دوا جو ماليڪيول هڪ پروٽين سان ڪيئن لهه وچڙ ڪندو، پروٽين جي فضائي ساخت سيل ۾ ڪهڙي طرح نظر ايندي، ماليڪيول جون ڪهڙيون خاصيتون سيلولر ڍانچي سان ان جي رابطي جي وضاحت ڪن ٿيون، وغيره.
ساخت جي بايو انفارميٽڪس طريقن کي فعال طور تي استعمال ڪيو ويو آهي ٻنهي علمي سائنس ۽ صنعت ۾: اهو هڪ دواسازي ڪمپني جو تصور ڪرڻ ڏکيو آهي جيڪو اهڙن ماهرن کان سواء ڪري سگهي ٿو. تازن سالن ۾، ڪمپيوٽر جي طريقن کي امڪاني دوائن جي ڳولا جي عمل کي تمام گهڻو آسان بڻائي ڇڏيو آهي، دواسازي جي ترقي کي تمام تيز ۽ سستو عمل ٺاهڻ.
SARS-CoV-2 RNA-انحصار RNA پوليميرس (کاٻي)، انهي سان گڏ ان جو تعلق RNA duplex سان.
جينوم ڇا آهي؟
جينوم هڪ جاندار جي وراثت جي ساخت جي باري ۾ سڀ معلومات آهي. تقريبن سڀني جاندارن ۾، جينوم جو ڪيريئر ڊي اين اي آهي، پر اهڙا جاندار آهن جيڪي آر اين اي جي صورت ۾ پنهنجي موروثي معلومات کي منتقل ڪن ٿا. جينوم والدين کان ٻارن ڏانهن منتقل ڪيو ويندو آهي، ۽ هن ٽرانسميشن جي عمل دوران، ميوٽيشنز نالي غلطيون ٿي سگهن ٿيون.
SARS-CoV-2 وائرس جي RNA-انحصار RNA پوليميرس سان دوا remdesivir جو رابطو.
تسلسل بايو انفارميٽڪس جاندار مادي جي تنظيم جي اعليٰ سطح سان تعلق رکي ٿو - انفرادي نيوڪليوٽائيڊس، ڊي اين اي ۽ جينز کان وٺي، پوري جينوم تائين ۽ انهن جو هڪ ٻئي سان مقابلو.
تصور ڪريو هڪ شخص جيڪو پنهنجي سامهون الفابيٽ جي اکرن جو هڪ سيٽ ڏسي ٿو (پر هڪ سادي نه، پر جينياتي يا امينو اسيد هڪ) ۽ انهن ۾ نمونن کي ڳولي ٿو، انهن جي وضاحت ۽ تصديق ڪري ٿو انگن اکرن کي، ڪمپيوٽر جي طريقن کي استعمال ڪندي. تسلسل بايو انفارميٽڪس وضاحت ڪري ٿو ته ڪهڙي ميوٽيشن ڪنهن خاص مرض سان جڙيل آهي يا ڇو نقصانڪار مادو مريض جي رت ۾ گڏ ٿين ٿا. طبي ڊيٽا کان علاوه، ترتيب جي بايو انفارميشنسٽن مطالعي جي نمونن کي زمين ۾ جاندارن جي ورڇ، جانورن جي گروپن جي وچ ۾ آبادي جي فرق، ۽ مخصوص جين جا ڪردار ۽ افعال. هن سائنس جي مهرباني، اهو ممڪن آهي ته دوائن جي اثرائتي کي جانچڻ ۽ حياتياتي ميکانيزم جو مطالعو ڪيو جيڪو انهن جي عمل کي بيان ڪري ٿو.
مثال طور، بائيو انفارميٽڪس جي تجزيي جي مهرباني، ميوٽيشنز جيڪي سسٽڪ فائبروسس جي ترقي جي ڪري ٿي، هڪ مونوجنڪ بيماري جيڪا ڪلورائڊ چينلز مان هڪ جين جي خراب ٿيڻ جي ڪري، مليا ۽ بيان ڪيا ويا. ۽ ھاڻي اسان کي بھتر ڄاڻ آھي ته انسان جو سڀ کان ويجھو حياتياتي مائٽ ڪير آھي ۽ ڪيئن اسان جا ابا ڏاڏا ڌرتيءَ جي چوڌاري آباد ٿيا. ان کان علاوه، هر ماڻهو، پنهنجي جينوم پڙهڻ سان، اهو معلوم ڪري سگهي ٿو ته هن جو خاندان ڪٿان آيو آهي ۽ ڪهڙي نسلي گروهه سان تعلق رکي ٿو. ڪيترائي پرڏيهي (, ) ۽ روسي (, ) خدمتون توهان کي هي خدمت حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا نسبتا گهٽ قيمت (اٽڪل 20 هزار روبل).
MyHeritage مان اصل ۽ آبادي جي تعلق لاءِ ڊي اين اي ٽيسٽ تجزيي جا نتيجا.
23andMe کان ڊي اين اي آبادي جي ٽيسٽ جا نتيجا.
جينوم ڪيئن پڙهيو آهي؟
اڄ، جينوم ترتيب ڏيڻ هڪ معمولي عمل آهي جيڪو هر ڪنهن کي لڳ ڀڳ خرچ ڪندو هزار روبل (روس ۾ شامل آهن). توهان جي جينوم کي پڙهڻ لاء، توهان کي صرف هڪ خاص ليبارٽري ۾ رڳ مان رت جو عطيو ڪرڻ جي ضرورت آهي: ٻن هفتن ۾ توهان پنهنجي جينياتي خاصيتن جي تفصيلي وضاحت سان مڪمل نتيجو حاصل ڪندا. توهان جي جينوم کان علاوه، توهان پنهنجي آنت جي مائڪرو بائيوٽا جي جينومس جو تجزيو ڪري سگهو ٿا: توهان بيڪٽيريا جي خاصيتن کي سکندا جيڪي توهان جي هاضمي سسٽم ۾ آباد آهن، ۽ پڻ هڪ پیشہ ور غذائيت جي ماهر کان مشورو حاصل ڪندا.
جينوم کي مختلف طريقن سان پڙهي سگهجي ٿو، انهن مان هڪ اهم آهي جنهن کي هاڻي ”ايندڙ نسل جي ترتيب“ سڏيو وڃي ٿو. هن طريقيڪار تي عمل ڪرڻ لاء، پهريون ڀيرو حياتياتي نموني حاصل ڪيو وڃي. جسم جي هر سيل ۾ ساڳيو جينوم هوندو آهي، تنهنڪري اڪثر رت کي جينوم پڙهڻ لاء ورتو ويندو آهي (اهو سڀ کان آسان آهي). سيلز وري ٽوڙي ڇڏيندا آهن ۽ ڊي اين اي کي هر شيء کان جدا ڪندا آهن. پوءِ، نتيجي ۾ پيدا ٿيندڙ ڊي اين اي کي ڪيترن ئي ننڍڙن ٽڪرن ۾ ورهايو ويندو آهي ۽ انهن مان هر هڪ لاءِ خاص اڊاپٽر ”سليا“ ويندا آهن - مصنوعي طور تي ٺهيل ڄاتل نيوڪليوٽائيڊ ترتيبون. پوءِ ڊي اين اي اسٽرينڊز کي الڳ ڪيو ويندو آهي، ۽ سنگل اسٽرينڊ اسٽرينڊز کي ايڊاپٽر استعمال ڪندي هڪ خاص پليٽ سان ڳنڍيو ويندو آهي، جنهن تي ترتيب ترتيب ڏني ويندي آهي. ترتيب ڏيڻ دوران، مڪمل طور تي فلوروسنٽ ليبل ٿيل نيوڪليوٽائڊس ڊي اين اي جي ترتيب ۾ شامل ڪيا ويا آهن. هر ليبل ٿيل نيوڪليوٽائيڊ، جڏهن ڳنڍيو وڃي ٿو، هڪ خاص موج جي روشني جو هڪ شعاع خارج ڪري ٿو، جيڪو ڪمپيوٽر تي رڪارڊ ٿيل آهي. اهڙيءَ طرح ڪمپيوٽر اصل ڊي اين اي جا مختصر تسلسل پڙهي ٿو، جن کي پوءِ خاص الگورٿم استعمال ڪندي اصل جينوم ۾ جمع ڪيو وڃي ٿو.
ڊيٽا جو هڪ مثال جنهن جي ترتيب بايو انفارميشنسٽن سان ڪم ڪن ٿا: امينو اسيد جي ترتيب واري ترتيب.
بايو انفارميشنسٽ ڪٿي ڪم ڪندا آهن ۽ اهي ڪيترو ڪمائيندا آهن؟
بايو انفارميٽڪس رستو روايتي طور تي ٻن مکيه علائقن ۾ ورهايل آهي- صنعت ۽ سائنس. بائيو انفارميٽڪس سائنسدان جي حيثيت سان ڪيريئر عام طور تي هڪ وڏي انسٽيٽيوٽ ۾ گريجوئيٽ پوزيشن سان شروع ٿئي ٿو. شروعاتي طور تي، بايو انفارميشنسٽن کي بنيادي تنخواه ملي ٿي انهن جي انسٽيٽيوٽ جي بنياد تي، انهن جي گرانٽس جو تعداد جنهن ۾ اهي حصو وٺندا آهن، ۽ انهن جي وابستگين جو تعداد- جڳهون جن ۾ اهي رسمي طور تي ملازم آهن. وقت گذرڻ سان گڏ، گرانٽس ۽ وابستگين جو تعداد وڌي ٿو، ۽ تعليمي ماحول ۾ ڪم ڪرڻ جي ڪجھ سالن کان پوء، بايو انفارميشنسٽ آساني سان سراسري تنخواه (70-80 هزار روبل) حاصل ڪري ٿو، پر گهڻو ڪري محنت ۽ محنت تي منحصر آهي. سڀ کان وڌيڪ تجربا بايو انفارميشنسٽ ختم ڪري رهيا آهن پنهنجون پنهنجون ليبارٽريون انهن جي ماهرن جي علائقن ۾.
توهان بايو انفارميٽڪس لاء ڪٿي پڙهندا آهيو؟
- ماسڪو اسٽيٽ يونيورسٽي - فيڪلٽي آف بايو انجنيئرنگ ۽ بايو انفارميٽڪس
- HSE - حياتيات ۽ دوائن ۾ ڊيٽا جو تجزيو (ماسٽر پروگرام)
- MIPT - بائيو انفارميٽڪس ڊپارٽمينٽ
- انسٽيٽيوٽ آف بايو انفارميٽڪس (NPO)
هڪ اڪيڊمي جي برعڪس، صنعت ۾ ڪو به پنهنجو وقت هڪ ملازم کي ضروري صلاحيتن کي سيکارڻ ۾ خرچ نه ڪندو، تنهنڪري اتي حاصل ڪرڻ عام طور تي وڌيڪ ڏکيو آهي. صنعت ۾ هڪ بايو انفارميشن جي ڪيريئر جو رستو تمام گهڻو مختلف آهي انهن جي اسپيشلائيزيشن ۽ مقام جي لحاظ سان. سراسري طور تي، هن ميدان ۾ تنخواه fluctuate هزار rubles، تجربي ۽ specialization تي منحصر ڪري ٿو.
مشهور بايو انفارميشنسٽ
بايو انفارميٽيڪس جي تاريخ کي واپس ڳولي سگهجي ٿو فريڊرڪ سينجر، هڪ انگريز سائنسدان، جنهن کي 1980 ۾ ڪيمسٽري ۾ نوبل انعام حاصل ڪيو ويو، هن جي ڊي اين اي ترتيبن کي پڙهڻ لاء هڪ طريقو دريافت ڪيو. ان وقت کان وٺي، ترتيب پڙهڻ جا طريقا هر سال بهتر ٿيا آهن، پر "سنجر جي ترتيب" جو طريقو هن علائقي ۾ وڌيڪ تحقيق جي بنياد طور ڪم ڪيو.
رستي ۾، روسي سائنسدان پاران ٺاهيل ڪيترائي پروگرام هاڻي سڄي دنيا ۾ وڏي پيماني تي استعمال ڪيا ويا آهن - مثال طور، جينوم گڏ ڪرڻ وارو. , - St. سينٽ پيٽرسبرگ انسٽيٽيوٽ ۾ ٺاهيل پيٽرسبرگ جينوم اسمبلر، سڄي دنيا جي سائنسدانن کي مدد ڪري ٿو مختصر ڊي اين اي جي ترتيبن کي گڏ ڪري وڏين ترتيبن ۾ جاندارن جي اصل جينوم کي ٻيهر ٺاهڻ لاءِ.
بائيو انفارميٽڪس جي دريافتون ۽ ڪاميابيون
اڄڪلهه، بايو انفارميشندانن ڪيتريون ئي مفيد دريافتون ڪيون آهن. اهو ناممڪن هوندو ته ڪورونا وائرس لاءِ دوائن جي ترقي جو ان جي جينوم ۽ پيچيده بايو انفارميٽيڪس تجزيي کي سمجهڻ کان سواءِ بيماري دوران ٿيندڙ عملن جي. بين الاقوامي سائنسدان تقابلي جينومڪس ۽ مشين لرننگ طريقن کي استعمال ڪندي اهو سمجهڻ جي قابل ٿي ويا ته ڪورونا وائرس ٻين پيٿوجنز سان گڏ ڇا آهي.
اهو ظاهر ٿيو ته انهن خاصيتن مان هڪ آهي ايٽمي لوڪلائيزيشن سگنلز (اين ايل ايس) کي مضبوط ڪرڻ جو pathogenic وائرس جو ارتقاء دوران ٿئي ٿو. هي تحقيق وائرس جي اسٽرين جي مطالعي ۾ مدد ڪري سگهي ٿي جيڪي مستقبل ۾ انسانن لاءِ ممڪن طور تي خطرناڪ ثابت ٿي سگهن ٿيون، ۽ شايد دوا جي بچاءُ جي ترقيءَ جو سبب بڻجن.
ان کان علاوه، بايو انفارميشن ماهرن نئين جينوم ايڊٽنگ جي طريقن جي ترقي ۾ اهم ڪردار ادا ڪيو آهي، خاص طور تي CRISPR/Cas9 سسٽم (هڪ ٽيڪنالاجي جيڪا مدافعتي نظام تي ٻڌل آهي. ). انهن پروٽينن جي جوڙجڪ ۽ انهن جي ارتقائي ترقي جي بايو انفارميٽڪس تجزيي جي مهرباني، هن نظام جي درستگي ۽ ڪارڪردگي تازو سالن ۾ تمام گهڻو وڌي چڪو آهي، جنهن کي ڪيترن ئي جاندارن (انسانن سميت) جي جينوم کي مقصد سان تبديل ڪرڻ ممڪن بڻائي ڇڏيو آهي.
توهان مهارت ۽ تنخواه جي لحاظ کان شروع يا سطح کان هڪ گهربل پيشو حاصل ڪري سگهو ٿا SkillFactory آن لائن ڪورسز وٺڻ سان:
وڌيڪ ڪورس
جو ذريعو: www.habr.com