BIBLIOTECA VIRTUAL de Derecho, Economía y Ciencias Sociales


LA COLABORACIÓN EN PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN- DESARROLLO EN BIOINFORMÁTICA. DE LA DISPERSIÓN A LA INTEGRACIÓN

Delly Lien González Hernández y otros


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1.1.1. Dominios de investigación bioinformática

Como campo nuevo, la Bioinformática se encuentra delineando aún los contornos de su alcance. Actualmente su rango de acción son las tecnologías de la información aplicadas a la investigación biológica. Básicamente se ocupa de los fenómenos biológicos que requieren del análisis de una gran cantidad de datos para obtener resultados. Existen coincidencias en varios autores (Febles y González, 2002; Fava, 2001; Febles y Montero, 2005; Febles, 2007) al subdividir la Bioinformática en tres dominios principales de investigación:

 La investigación y desarrollo de la infraestructura, sistemas de información y comunicaciones que precisa la biología moderna (redes y bases de datos para la información de genomas y proteínas, estaciones de trabajo para procesamiento de imágenes, etc.). Esto es lo que se entiende como Bioinformática en sentido estricto.

 Técnicas computacionales aplicadas al análisis de las principales preguntas biológicas mediante la modelación y la simulación (algoritmos de vida artificial, algoritmos genéticos, redes neurales, etc.). Este segundo campo se conoce como biología computacional.

 El desarrollo y utilización de sistemas computacionales basados en modelos y materiales biológicos (biochips, biosensores, computación basada en ADN). Las computadoras basadas en ADN se emplean en la secuenciación masiva y el screening de diversas enfermedades, explotando su característica de procesamiento paralelo. Este otro se conoce por Biocomputación.

1.1.2. Métodos e instrumentos utilizados en la Bioinformática

La Bioinformática comprende los métodos básicos de una disciplina científico-técnica que aborda la adquisición, almacenamiento, proceso, distribución, análisis e interpretación de información biológica mediante las TIC. Entre los principales métodos empleados en esta disciplina se mencionan (Cueto y Espino, 2001; Febles y González, 2002):

 Métodos para la obtención de información biológica. Análisis y comparación de secuencias. Datos y estructura de proteínas.

 Métodos para almacenar y acceder a la información biológica en bases de datos.

 Métodos para distribuir la información biológica de interés en el ámbito de la biotecnología.

 Métodos para procesar la información biológica.

 Métodos para analizar e interpretar la información biológica. Modelización, predicción y técnicas de minería y visualización de datos. Aplicaciones a la gestión del conocimiento en esta área.

El desarrollo de instrumentos informáticos para mejorar la investigación biológica puede considerarse como el núcleo metodológico de la Bioinformática. A continuación se relacionan los más conocidos y utilizados según Febles y González (2002):

 Modelos computacionales y matemáticos.

 DNA array (variante de los biochips).

 Instrumentos de software.

 Paralelización computacional.

 Métodos estocásticos, inteligencia artificial, caos y otros.

En la actualidad se ha alcanzado un grado de desarrollo bioinformático gracias al cual se está produciendo un cambio en la mentalidad clásica de los experimentadores en las ciencias de la salud. Cuando se planteaba un experimento había que elegir entre realizar la biología “in vivo” o “in vitro”. Ahora existe la nueva opción que es la realización de los experimentos “in silico”, lo cual ha sido posible gracias al desarrollo de las plataformas computacionales necesarias para el tratamiento de la información genética.

Los autores hacen notar que estos instrumentos, algunos en pleno desarrollo, requieren en su mayoría considerables recursos tecnológicos. Pocas veces un laboratorio del Tercer Mundo (y en ocasiones algunos del primero) puede financiar la compra de una supercomputadora. Una alternativa para el paralelismo, por ejemplo, ha sido el desarrollo de clusters (grupos) de computadoras. En esta variante, algunas PC convencionales se conectan para servir como procesadores en paralelo. Ya se han conectado varios clusters a través de Internet, lo que permite resolver grandes problemas en paralelo y puede considerársele un cluster de clusters.


 

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