教育部：全面取消体育特长、奥赛等高考加分项目

DNK sekvencijalna analiza

百度 此次机构改革也优化了创新引擎。

Bioinformatika (gr?. bios = ?ivot + informatika) jeste nauka koja se bavi bioinformacijskim procesima i pojavama u ?ivim ?elijama pri informacijskom djelovanju svjetlosti - elektromagnetnih talasa, ioniziraju?eg zra?enja, bakterija ili virusa, biolo?ki aktivnih i materija hemijske prirode, mehanizmima prijema i obrade informacija na ?elijskom nivou, me?u?elijskoj komunikaciji kao i prijenosom, ?uvanjem, organizacijom, analizom i prakti?nom primjenom na ?ivim organizmima.

Biologija je nauka o ?ivotu, a informatika – nauka o prikupljanju, manipulaciji, pohranjivanju, distribuciji i klasifikaciji podataka (informacionom procesuiranju). U raznorodnoj literaturi je evidentirano mnogo “?irih” i “u?ih” definicija bioinformatike. Navodimo samo neke:

• “Bioinformatika je kombinacija kompjuterske nauke, informacione tehnologije i genetike u svrhu determinacije i analize geneti?ke informacije”;
• “Bioinformatika je nauka i tehnologija o saznanju, upravljanju i procesuiranju biolo?kih informacija”;
• “Bioinformatika je integracija matemati?kih, statisti?kih i kompjuterskih metoda u svrhu analize molekularno–biolo?kih, biohemijskih i biofizi?kih podataka”;
• “Bioinformatika je definisana kao interdisciplinarna istra?iva?ka oblast koja primjenjuje kompjutersku i informacionu nauku u rje?avanju biolo?kih problema”.

Mo?da je jednu od najsa?etijih i najkonkretnijih definicija bioinformatike dao Nacionalni centar za biotehnolo?ke informacije SAD–a (National Center for Biotechnology Information), koja glasi: “Bioinformatika je polje nauke u kojoj su se biologija, kompjuterska nauka i informaciona tehnologija spojile u jednu disciplinu”.

Pregled

Bioinformatika je interdisciplina nau?na oblast koja razvija metode i softverski alat za razumevanje biolo?kih podataka. Za analizu i tuma?enje biolo?kih podataka, bioinformatika kombinira potrebna znanja iz biologija, informatike, informati?kog in?enjerstva, matematike i statistike. Bioinformatika se koristi za in silico analize biolo?kih pitanja koriste?i matemati?ke i statisti?ke tehnike i procedure. Bioinformatika uklju?uje biolo?ke studije koje koriste ra?unarsko programiranje kao dio svojih postupaka, kao i posebne povezne kanale za analizu koji se vi?e puta koriste, posebno u podru?ju genomike. Uobi?ajene upotrebe bioinformatike uklju?uju identifikaciju kandidatskih gena i jednostrukih nukleotidnih polimorfizama (SNP-ova). ?esto se takva identifikacija vr?i s ciljem boljeg razumijevanja geneti?kih osnova bolesti, jedinstvenih prilagodbi, po?eljnih svojstava (posebno kod poljoprivrednih vrsta) ili razlika izme?u populacija. Na manje formalan na?in, bioinformatika poku?ava da razumije i principe organizacije i struktute unutar nukleinskih kiselika i proteinskih sekvenci, zvanih proteomika.

Bioinformatika je postala va?an dio mnogih podru?ja biologije. U eksperimentalnoj molekulskoj biologiji, bioinformati?ke tehnike poput slika i obrada signala omogu?avaju izdvajanje korisnih rezultata iz velike koli?ine neobra?enih podataka. U podru?ju genetike, poma?e u sekvenciranju i de?ifriranju genoma i njihovih promatranih mutacija Ima ulogu u razumijevanjuzna?enja teksta biolo?ke literature i razvoju biolo?ke i genske ontologije za organiziranje i ispitivanje biolo?kih podataka. Tako?e ima ulogu i u analizi ekspresije i regulacije gena i proteina. Bioinformati?ki alat poma?e u usporedbi, analizi i interpretaciji geneti?kih i genskih podataka i op?enito u razumijevanju evolucijskih aspekata molekularne biologije. Na vi?e integrativnoj razini, poma?e analizi i katalogiziranju biolo?kih puteva i mre?a, koji su va?an dio biolo?kih sistema. U strukturnoj biologiji poma?e u simulaciji i modeliranju DNK, RNK, proteins kao i interakcije biomolekula.

Oblasti i medodi

U posljednih par decenija do?lo je do ogromnog napredovanja u oblasti molekularne biologije, geneti?kog in?enjerstva i biotehnologije. To je dovelo do naglog porasta potrebe za analiti?kom obradom biolo?kih podataka dobijenih rezultatima nau?nih istra?ivanja iz tih oblasti. Ogroman priliv takvih informacija je zahtijevao kompjuterizovane baze podataka za pohranu, organizovanje i indeksiranje podataka kao i razvoj alata za analiziranje takvih podataka.

U po?etku “genomske revolucije”, zadatak bioinformatike je bio da kreira i odr?ava velike baze biolo?kih podataka kao ?to su one o nukleotidnim i aminokiselinskim sekvencama. Za to je bilo potrebno izraditi kompleksan mehanizam koji ?e istra?iva?ima omogu?iti kori?tenje ve? postoje?ih biolo?kih informacija kao i nadopunjavanje takvih baza podataka novim ili revidiranim biolo?kim informacijama.

Me?utim, kako je u prirodi sve povezano u jedan sistem, tako i biolo?ke informacije nisu fragmentirane, ve? su povezane u jedan logi?ki sistem. Zato bioinformatika obuhvata i interpretaciju razli?itih tipova biolo?kih podataka uklju?uju?i strukturu nukleotida, aminokiselina i proteina. Proces analiziranja i interpretiranja podataka se odnosi na computational biology (ra?unarnu biologiju).

Ciljevi razli?itih bioinformati?kih disciplina su u razvoju:

• alata koji ?e omogu?iti efikasan pristup, kori?tenje i manipulaciju razli?itih tipova biolo?kih podataka;
• novih matemati?kih i statisti?kih metoda sa ciljem rje?avanja odre?enih zadataka (npr. lociranja gena u sekvencama, predvi?anja proteinske strukture i funkcije, odre?ivanja odnosa razli?itih velikih setova biolo?kih podataka itd.).

Mnogo je primjera primjene bioinformati?kih metoda. Navest ?emo samo neke:

• Evolucijska biologija

– Novi na?in sagledavanja molekularnih struktura omogu?ava druga?iji pristup u istra?ivanju homologije (mo?e se koristiti u svrhe istra?ivanja geneti?ki uvjetovanih bolesti).
– Poznavanjem nukleotidne i proteinske sekvence mogu?e je prona?i evolutivnu povezanost razli?itih organizama sa zajedni?kim pretkom. Iskustva pokazuju da organizmi koji su sli?niji imaju i sli?nije sekvence za razliku od onih koji su udaljeniji. Proteinske sekvence mogu pokazivati jasan evolutivni odnos izme?u populacija, organizama, pripadaju?ih vrsta i vi?ih sistematskih kategorija. Prou?avaju?i proteinske sekvence i strukture, nau?nici su u mogu?nosti odrediti evolutivni odnos izme?u vrsta kao i vrijeme divergencije od zajedni?kog pretka.

• Proteinsko modeliranje

– U odsustvu determinacije strukture proteina, kori?tenjem X–ray kristalografije i NMR–spektroskopije mogu?e je predvidjeti trodimenzionalne strukture primjenom proteinskog i molekularnog modeliranja. Ovaj metod koristi eksperimentalno uvtr?enu proteinsku strukturu (template – kalup) za predvi?anje strukture drugog proteina koji ima sli?nu aminokiselinsku sekvencu (proteinska struktura koja se analizira). Iako ovaj metod nema toliku va?nost u usporedbi sa eksperimentalnim, ipak je od pomo?i prilikom potvr?ivanja odre?enih hipoteza.
– Realizacija razli?itih genomskih projekata ?e producirati sve vi?e sekvenci, pa ?e tako i ovaj metod proteinskog modeliranja imati sve ve?u va?nost.

• Genomsko mapiranje

– Prije nekoliko godina nau?nici su, u lokalizaciji gena i nukleotidnih sekvenci, bili prisiljeni na manuelno mapiranje genoma. Zahvaljuju?i novoj tehnologiji, danas je sekvenciranje genoma mnogo lak?e, tako da su mape genoma razli?itih organizama dostupne ?iroj nau?noj zajednici.
– Kompjuterizovane genomske mape su omogu?ile lokalizacije gena mnogo br?e, jeftinije i prakti?nije. Genomsko mapiranje na novim tehnolo?kim osnovama bi bilo nezamislivo bez primjene bioinformatike.

Kao najva?nija dostignu?a bioinformatike posljednjih godina mogu se smatrati:
– kreiranje nukleotidnih i proteinskih baza podataka te njihova dostupnost ?iroj nau?noj zajednici;
– kompjuterska podr?ka projektima sekvenciranja genoma;
– omogu?avanje predikcije proteinske strukture i funkcije.

Historija

Nobelovac Claude E. Shannon nazvan je "ocem informati?ke teorije". On je pokazao da Booleova algebra mo?e konstruirati i rije?iti bilo koju logi?ku ili broj?anu relaciju. Njegov zna?aj za razvoj bioinformatike je ogroman.

Prvi bioinformati?ki programi bili su razvijeni za sekvencijalnu analizu DNK.

Posljednja nau?na bioinformati?ka istra?ivanja usmjerena su na ?eliju i me?u?elijske komunikacije. Takva istra?ivanja, uporedo s istra?ivanjima geneti?ara koja su posve?ena prou?avanju mehanizama nasljednih informacija, omogu?uju da se u informatici izdvoji novi nau?ni pravac - bioinformatika. Su?tinski, bioinformatika daje nau?ni osnov za razvoj vrlo zna?ajnog i novog pravca u medicini - informacione medicine. Samuel Hahnemann (1755-1843) me?u prvima je uo?io utjecaj informacija na ?elije ?ovjeka.

Unazad 30 godina veoma aktivno se prou?avaju principi djelovanja biolo?kih materija na izolirane organe kod ljudi i ?ivotinja, s posebnim naglaskom na informaciono stanje ?elija. Utvr?eno je da hemijske molekule utje?u na ?elijsku strukturu, kako neposrednim kontaktom, tako i indirektnim djelovanjem. U svim eksperimentima, biolo?ki efekat na ?elije zavisio je ne samo od doza postoje?ih materija i njihovih energija ve? i od kvaliteta informacije, tj. informacione komponente. ?elija je jasno reagirala na strukturu informacionog polja materije, pri ?emu preno?enje signala nije zavisilo od koli?ine (materijalne doze) hemijske supstance i energije.

U me?uvremenu, bioinformatika se upotrebljava i u farmaciji, za prora?un prognoze proteinskih struktura i interakcije. Simulacija i prora?un biolo?kih eksperimenata i podataka naziva se i in silico prora?un. Tu se radi prvenstveno o brzom pronala?enju ponovljenih dijelova (?ablona) u veoma dugim DNK-sekvencama i rje?avanje problema preklapanja i pozicioniranja dviju ili vi?e sekvenci da bi se dobila njihova najve?a podudarnost. Primjenu u toj oblasti na?li su algoritmi dinami?nog i metodolo?kog programiranja. Kod biolo?kih hipoteza rijetko se tra?e ta?ne podudarnosti kratkih sekvencijalnih dijelova, i to naj?e??e za odvojene "signale" kao startna i zavr?na sekvenca genetskog koda.

Pored tih, razvijena su i rje?enja za pronala?enje gena u nepoznatim DNK-sekvencama (prognoza gena, engl. gene prediction).

Nau?na istra?ivanja

Glavni problemi bioinformatike kao nau?nog pravca jesu:

• istra?ivanje molekularnih i ?elijskih mehanizama detektiranja prijema pojedina?nih informacionih signala i informacionih poruka (recepcija informacionih signala);
• istra?ivanja uloge razli?itih nosa?a informacija (fizi?kih, hemijskih) u me?u?elijskoj i unutar?elijskoj komunikaciji;
• istra?ivanje mehanizama kodiranja i prekodiranja informacija u ?ivim sistemima;
• prou?avanje jezika na kojima se odvija unutar?elijska, me?u?elijska, me?utkivna, me?uorganska i me?usistemska komunikacija u ?ovjekovom organizmu i ?ire gledano u organizmima ?ivotinja, biljaka, mikroorganizama i virusa;
• istra?ivanje mehanizama prevo?enja informacija s jednog biolo?kog jezika na drugi;
• istra?ivanje invarijantnosti informacionih poruka;
• istra?ivanje strukture i funkcija kanala za prijenos informacija u organizmima ?ovjeka, ?ivotinja, biljaka, mikroorganizama i virusa;
• istra?ivanje mehanizama bilje?enja (pam?enja) i ?uvanja (memoriziranja) informacija;
• istra?ivanje mehanizama obrade i interakcije me?u informacijama;
• istra?ivanje mehanizama generiranja biolo?kog odgovora na informacione signale i poruke (elektromehani?ka sprega);
• istra?ivanje uloge i mehanizama stvaranja povratnih veza u ?ivim sistemima;
• istra?ivanje dinamike informacionih poruka u ?ivim sistemima.

U dana?nje vrijeme prou?eni su primarni mehanizmi prijema pojedina?nih informacionih signala koje prenose neki nosa?i informacionih signala. Istra?ivani su mehanizmi recepcije informacionih signala koje prenose medijatori: acetilholin, adrenalin. Utvr?eno je da se receptori proteinskih, peptidnih hormona i mnogih biolo?ki aktivnih materija nalaze na citoplazmatskim membranama, a receptori steroidnih hormona nalaze se u citoplazmi. Ispitivana je uloga razli?itih sekundarnih posrednika u mehanizmu preno?enja informacija koje prima plazmatska membrana uz djelovanje medijatora i hormona, peptida na unutar?elijske strukture.

Prou?avanje biolo?kih jezika po?inje od prou?avanja ″slova", ″glasova", ″rije?i" i ″re?enica". Svaka ?elija ″zna" nekoliko jezika. Dobro su prou?eni jezici molekula DNK, RNK, bjelan?evina. ″Slova" jezika RNK predstavljaju nukleotidi: adenin, citozin, guanin i uracil. ″Rije?i" jezika DNK i RNK sastoje se od tri slova – tripleta nukleotida. ″Re?enice" gena sastoje se od razli?itog broja ″rije?i". ″Abeceda" jezika bjelan?evina sastoji se od 20 ″slova" – aminokiselina. De?ifriranjem genetskog koda utvr?eno je da svakom ″slovu" jezika bjelan?evina odgovara ″rije?" jezika RNK – tripletu nukleotida. U jeziku biolo?kih membrana ″slova" su sekundarni posrednici: ioni kalcija, cikli?ni nukleotidi, diacilglicerin, inozitoltrifosfat. ″Slova" jezika me?u?elijske i me?uorganske komunikacije predstavljaju primarne posrednike: medijatore, hormone, biolo?ki aktivne materije. Biolo?ke informacije mogu prenositi ne samo materijalni prenosioci – ″slova" - ve? i energetski prenosioci – ″glasovi". Takvi ″glasovi" pri transmembranskom preno?enju informacija predstavljaju potencijale dejstva ili tzv. spore talase, a kod me?u?elijskog preno?enja informacija to su elektromagnetni talasi, mehani?ke oscilacije i dr. Dokazano je da se uobi?ajeno biolo?ke informacije ne prenose ″slovima" ili ″glasovima", ve? ″re?enicama" koje se sastoje od ″rije?i". U posljednje vrijeme u?injen je poku?aj prou?avanja fonetike, morfologije i sintakse ?elijskih jezika.

Istra?ivani su struktura i funkcije kanala za prenos informacija u organizmu ?ovjeka i ?ivotinja, mehanizmi memoriziranja, mehanizmi generiranja biolo?kog odgovora na informacione signale, mehanizmi stvaranja povratnih veza u ?ivim sistemima.

Jo? uvijek nisu dovoljno istra?eni mehanizmi obrade i interakcije izme?u informacija i dinamika informacionih poruka u ?ivim sistemima.

Razvoj bioinformatike ima veliku va?nost za dalji razvoj informacione medicine s veoma va?nim dijelovima poput informodijagnostike, biorezonantne, multirezonantne i informacione terapije. Dalji razvoj bioinformatike u budu?nosti mo?e omogu?iti stvaranje ?itavih zdravstvenih programa na jezicima unutar?elijske, me?u?elijske, me?utkivne, me?uorganske i me?usistemske komunikacije. Prijenos tih programa ?elijama organizma pomo?u pogodnog nosa?a informacija omogu?uje ?elijama da uspostave razmjenu materija, energije i informacija u organizmu ?ovjeka, usljed ?ega dolazi do lije?enja i ozdravljenja.

Napretkom u istra?ivanju i dostignu?ima iz oblasti funkcionalne analize genoma (npr., crva Caenorhabditis elegans), te?i?te rada u bioinformatici prebacuje se na hipoteze proteomike, kao, npr., problem razlaganja i prognoza strukture proteina, odnosno pitanje sekundarne i tercijarne strukture kod odre?enih sekvenci aminokiselina. Pitanje interakcije proteina s razli?itim ligandima (nukleinskim kiselinama, drugim proteinima ili manjim molekulima) veoma je va?no zato ?to iz odgovora na to pitanje proizlaze zaklju?ci i va?ne informacije za medicinu i farmaciju; npr., "Kakav utjecaj ima mutacijom izmijenjeni protein na tjelesne funkcije" ili "Koji preparati djeluju na razli?itim proteinima".

Prakti?na primjena

Primjenom nau?nih saznanja iz bioinformatike u dijagnosti?ke svrhe masovno se primjenjuju elektrokardiogram (EKG), elektromiogram (EMG), elektroencefalogram (EEG) i oni predstavljaju zlatni standard u dijagnostici vitalnih organa. Razvojem kompjuterske tehnologije nastala je posebna grupa dijagnosti?kih aparata za ?itavo tijelo i sve ?ovjekove organe i sisteme. Posebno se izdvaja ukrajinski dijagnosti?ki kompjutersko-softverski kompleks "PSI Vektor DiaKor".

Informodijagnostika

Kompjuterska dijagnostika funkcionalnog stanja svih ?ovjekovih vitalnih organa zasnovana je na mjerenju parametara zonske elektri?ne provodljivosti jednosmjerne struje u razli?itim receptornim zonama ko?e koje su funkcionalno povezane s odre?enim unutra?njim organima pomo?u nervnih vlakana somatskog i vegetativnog nervnog sistema.

Primjenom nau?nih saznanja iz bioinformatike u dijagnostici srca (EKG), mozga (EEG), razvojem informati?kih tehnologija, kompjutera itd. nastalo je dosta softverskih ure?aja namijenjenih funkcionalnoj dijagnostici cjelokupnog ?ovjekovog organizma. Njema?ki ljekar Reinhold Voll (1909-1989) otkrio je i definirao neinvazivnu metodu kojom se precizno mo?e izmjeriti akcioni membranski potencijal ?elija organa i sistema.

Informoterapija

Informoterapija razra?uje metode terapijske i preventivne primjene informacija, pri ?emu vi?e pa?nje posve?uje patogenetskom i terapijskom djelovanju informacija, a bioinformatika teorijskim, prakti?nim i eksperimentalnim problemima razmjene informacija u ?ivim sistemima.

Informoterapija predstavlja jedno od prakti?nih dostignu?a u primjeni bioinformacionih tehnologija, pri ?emu se terapijska metoda koristi u cilju informacione regulacije zdravstvenog stanja.

Informoterapija prou?ava:

• utjecaj informacija na fiziolo?ke, biohemijske, biofizi?ke i patolo?ke procese u organizmu ?ovjeka i ?ivotinja
• procese prijema, kodiranja, ?uvanja, dekodiranja i kori?tenja informacija.

Nau?no obrazlo?enje informacione terapije nastalo je sredinom 80-ih godina 20. vijeka, pri ?emu prioritet u svijetu imaju ukrajinski nau?nici.

Osnova informacione terapije sastoji se, prije svega, u kori?tenju usmjerenog informacionog toka koji primaju odre?ene ?elijske strukture. Usmjereni informacioni tok dovodi do procesa stvaranja endogenih materija u organizmu, koje reguliraju homeostazu. Takav efekt posti?e se tzv. mikrogeneratorima, u kojima se nalaze mikrobioprocesori s memoriziranim informacijama mati?nih ?elija. Terapijsku informaciju prenose odgovaraju?i informonosa?i bez dodatnog utro?ka energije. Takve bioinformacije malo zavise od doze. Njih primaju bolesne ?elije, usljed ?ega se ponovo uspostavlja njihovo normalno funkcionalno stanje. Informoterapijom se aktiviraju unutra?nje rezerve organizma i njegovi energetski resursi sintetizirani intracelularno u vidu visokoenergetskih materija. Kori?tenje informacionih mehanizama terapijskog djelovanja na ljudski organizam prvi je put primijenjeno nakon ?ernobilske katastrofe.

U pore?enju s farmakoterapijom i fizioterapijom, gdje se koriste kompleksne i dozirane materije ili energije, u informacionoj terapiji efekti lije?enja posti?u se informacionim djelovanjem zdravih mati?nih ?elija na bolesne i o?te?ene ?elije, dijelove organa ili sistema. Informoterapiju ne karakterizira informacioni utjecaj na cio organizam, pa ?ak ne ni na pojedine organe, ve? selektivno samo na odre?ene ?elije koje se nalaze u stanju disfunkcije i o?te?enja (Z. Skripnjuk).

Terapijsko djelovanje informacionog polja zavisi samo od toga u kolikoj mjeri ono odgovara informacionom biopolju nekog konkretnog organa njegovim ?elijama. Teoretski, metode informoterapije efikasne su kod lije?enja bilo kojih oboljenja, jer je rije? o ponovnom uspostavljanju informacione sposobnosti raznih organa da razmjenjuju informacije na ?elijskom nivou, a one mogu biti promijenjene, poreme?ene i ?ak djelomi?no izgubljene. U ovom je slu?aju terapijski efekat odre?en granicama u okviru kojih se odvija prijem informacije od strane ?elija raznih organa, ?to se mo?e uporediti a povratnom reakcijom ?ovjeka na djelovanje rije?i prepoznatljivog i neprepoznatljivog smisla.

Prema tome, maksimalni terapijski efekat mogu? je samo pri kompleksnom korigiranju mehanizama koji odr?avaju homeostazu, i to nervnog i humoralnog sistema koji su vezani za razmjenu elektri?ne i hemijskomaterijalne energije, kao i ″tre?eg regulacionog sistema" – informacionog.

Primjenom informacionih terapija mogu?e je uspje?no lije?iti sve viruse i zaustaviti kancerogenezu u ranom stadiju, pri ?emu se jasno definiranim bioinformacijama daju precizne instrukcije svim mehanizmima imunog sistema da fagocitiraju opasne agense (Z. Skripnjuk).

?uvanje podataka

Znatan dio posla jednog bioinformati?ara sastoji se, pored matemati?kih analiza, i iz konsolidiranja i pohranjivanja podataka u indiciranim i povezanim biolo?kim bazama podataka. Zbunjuju?a raznolikost DNK i proteinskih baza podataka ?irom svijeta dosad je prouzrokovala redudantno (isti sadr?aj na vi?e mjesta) i samim tim gre?kama sklono pohranjivanje podataka.

Tako?er pogledajte

• Bioraznolikost
• Genomika
• Transkriptom
• Metabolomika
• Filogenetika
• Proteomika

Dopunska literatura

• Sehgal et al. : Structural, phylogenetic and docking studies of D-amino acid oxidase activator(DAOA ), a candidate schizophrenia gene. Theoretical Biology and Medical Modelling 2013 10 :3.
• Raul Isea The Present-Day Meaning Of The Word Bioinformatics Arhivirano 10. 7. 2019. na Wayback Machine, Global Journal of Advanced Research, 2015
• Achuthsankar S Nair Computational Biology & Bioinformatics – A gentle Overview Arhivirano 16. 12. 2008. na Wayback Machine, Communications of Computer Society of India, January 2007
• Srinivas Aluru, ed. Handbook of Computational Molecular Biology. Chapman & Hall/Crc, 2006. ISBN 1-58488-406-1 (Chapman & Hall/Crc Computer and Information Science Series)
• Baldi, P and Brunak, S, Bioinformatics: The Machine Learning Approach, 2nd edition. MIT Press, 2001. ISBN 0-262-02506-X
• Barnes, M.R. and Gray, I.C., eds., Bioinformatics for Geneticists, first edition. Wiley, 2003. ISBN 0-470-84394-2
• Baxevanis, A.D. and Ouellette, B.F.F., eds., Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins, third edition. Wiley, 2005. ISBN 0-471-47878-4
• Baxevanis, A.D., Petsko, G.A., Stein, L.D., and Stormo, G.D., eds., Current Protocols in Bioinformatics. Wiley, 2007. ISBN 0-471-25093-7
• Cristianini, N. and Hahn, M. Introduction to Computational Genomics, Cambridge University Press, 2006. (ISBN 9780521671910 |ISBN 0-521-67191-4)
• Durbin, R., S. Eddy, A. Krogh and G. Mitchison, Biological sequence analysis. Cambridge University Press, 1998. ISBN 0-521-62971-3
• Gilbert D (2004). "Bioinformatics software resources". Briefings in Bioinformatics. 5 (3): 300–304. doi:10.1093/bib/5.3.300. PMID 15383216.
• Keedwell, E., Intelligent Bioinformatics: The Application of Artificial Intelligence Techniques to Bioinformatics Problems. Wiley, 2005. ISBN 0-470-02175-6
• Kohane, et al. Microarrays for an Integrative Genomics. The MIT Press, 2002. ISBN 0-262-11271-X
• Lund, O. et al. Immunological Bioinformatics. The MIT Press, 2005. ISBN 0-262-12280-4
• Lior Pachter and Bernd Sturmfels. "Algebraic Statistics for Computational Biology" Cambridge University Press, 2005. ISBN 0-521-85700-7
• Pevzner, Pavel A. Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach The MIT Press, 2000. ISBN 0-262-16197-4
• Soinov, L. Bioinformatics and Pattern Recognition Come Together Arhivirano 10. 5. 2013. na Wayback Machine Journal of Pattern Recognition Research (JPRR Arhivirano 8. 9. 2008. na Wayback Machine), Vol 1 (1) 2006 p. 37–41
• Stevens, Hallam, Life Out of Sequence: A Data-Driven History of Bioinformatics, Chicago: The University of Chicago Press, 2013, ISBN 9780226080208
• Tisdall, James. "Beginning Perl for Bioinformatics" O'Reilly, 2001. ISBN 0-596-00080-4
• Catalyzing Inquiry at the Interface of Computing and Biology (2005) CSTB report

Vanjski linkovi

• Bioinformatics Resource Portal (SIB)
• Calculating the Secrets of Life: Contributions of the Mathematical Sciences and computing to Molecular Biology (1995)
• Foundations of Computational and Systems Biology MIT Course
• Computational Biology: Genomes, Networks, Evolution Free MIT Course