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La biología computacional es el uso de algoritmos y ordenadores para facilitar el entendimiento de problemas biológicos. Rama de las ciencias que estudio sistemas biológicos mediante el diseño, estudio y aplicación de algoritmos computacionales. Se focaliza en el análisis de datos, modelado matemático y simulación computacional. Los sistemas estudiados abarcan desde la escala molecular a los ecosistemas, pasando por las células, el sistema nervioso, y los sistemas sociales. La biología computacional abarca varios campos ya establecidos: química, bioquímica, genética, matemáticas, ingeniería de sistemas, física, estadísticas, etc.

IntroducciónEditar

La biología computacional es a veces definida como sinónimo de Bioinformática y a veces como una disciplina emparentada, pero distinta, de esta. El NIH define a ambas disciplinas como distintas aunque con cierto grado de solapamiento, según esta definición la bioinformática esta más relacionada con el desarrollo de herramientas computacionales con el fin de analizar y procesar datos y la biología computacional con el estudio por medios computacionales de sistemas biológicos .[1]

SubcamposEditar

Biomodelado computacionalEditar

Genómica computacionalEditar

A través de las técnicas de biología computacional y de aproximaciones manuales se pueden evaluar las mutaciones originadas en las divisiones embrionarias tempranas y luego observar su rendimiento al volver a secuenciarlas, por ejemplo, en distintos organoides.

Neurología computacionalEditar

Biología evolutiva computacionalEditar

Las herramientas computacionales/estadísticas permiten el estudio de las relaciones evolutivas entre moléculas (como proteínas) y/o entre individuos.

Software y herramientasEditar

Los biólogos computacionales usan un amplio rango de herramientas computacionales. Desde programas que se ejecutan en la línea de comandos a programas con entorno gráfico y aplicaciones web. Es común que los biólogos computacionales escriban su propio software. La complejidad de este software varía ampliamente desde pequeños _scripts_ para facilitar la comunicación entre programas o el análisis de datos a programas realmente complejos con miles de líneas de código.

Software de código abiertoEditar

Programas de Código abierto (y de Software libre)) proveen de una plataforma ideal para el desarrollo de métodos biológicos. El código abierto permite que cualquier persona tenga acceso y pueda corregir y modificar el código fuente de un programa. La revista PLOS cita cuatro principales razones para utilizar código abierto en ciencia:

  • Reproducibilidad: Esto permite a los investigadores usar exactamente los mismos métodos para el análisis y/o modelado de datos biológicos.
  • Desarrollo más rápido: En vez de re-inventar la rueda los científicos pueden hacer uso de código pre-existente y adaptarlo a sus necesidades.
  • Mayor calidad: Al hacer el código accesible a terceros, se hace más fácil que se encuentren y corrijan errores, que de otra forma podrían pasar inadvertidos.
  • Disponibilidad a largo plazo: El código abierto (y el software libre) no están atados a una empresa en particular o a patentes, lo que fomenta su diseminación a lo largo de la web y aumenta las chances de que el código este disponible en el futuro. [2]

Centros e instituciones proveedores de recursos en Biología ComputacionalEditar

Sociedades y organizaciones relevantesEditar

Revistas especializadasEditar

Conferencias de interésEditar

Bases de datos relevantes en Bioinformática y Biología ComputacionalEditar

Campos relacionadosEditar

Algunos de los campos de estudio relacionados a la biología computacional son:

ReferenciasEditar

Enlaces externosEditar