생정보학 정의
From Bioinformatics.ws
생정보학의 정의
“생정보학은 과학의 한분야로서 생명현상과 생명자원을 정보처리현상이라고 가정하고, 정보처리에 필요한 에너지를 어떻게 처리하는가를 밝혀 내기위해, 철학, 수학, 물리학, 전산학등의 기술을 사용하여 생물학 데이터를 분석하는 학문이다.” 간단히 말해서 생물학 데이타를 분석하여 생명은 무엇인가를 연구하는 학문이다.
더짧은 생정보학의 정의 (Very brief definition of bioinformatics)
더 짧은 생정보학의 정의는 "생정보학이 생물학이고 생물학이 생정보학이다". 이 짧고 논란의 소지가 있는 정의는 생물학이 보기와는 다르게, 정보처리를 연구하는 학문이라는 견지의 정의이다.
실용적 생정보학 정의
생정보학은 위에서의 정의에서 나왔듯이, 과학적 방법론을 쓰는 학문이다. 생정보학의 기술적인 측면으로 보면, 생정보기술은 근본적으로 프로그래밍작업이다. 생정보기술자들이 매일 하는 일은:
1. 데이타베이스 구축,
2. 1차데이타의 고차정보로의 변환,
3. 새로운 알고리듬 개발,
4. 기존의 알고리듬의 최적화,
5. 시각화 도구 개발,
6. 웹을 통한 서비스와 같은 일들이 대부분이다.
생정보학자는 필요에 따라서 생물학적 실험을 할수 도 있지만, 대부분은 IT(프로그래밍)작업을 한다.
생물학은 정보처리학문이다 (Biology is information science)
생 정보학이 속해 있는 생물학의 본질은 정보처리를 연구하는 것이다. 분자생물학자들이 단백질의 구조를 연구하고, 그 단백질들간의 상호작용, 단백질의 발현, 단백질들이 어떤 대사회로에 있는가를 연구하는 것은 근본적으로, 그 단백질들이 어떻게 전자소자들처럼 서로 연결되어서 정보를 전달하는가를 연구하는 것이다. 세포는 에너지를 최대한 활용하여 환경에 계속 적응하는데, 그 환경적인 모든 것은 일종의 다양한 신호들이다. 빛의 세기, 온도, 산성도, 압력, 영양소의 위치등을 단백질로 탐지하고, 생존을 위해 세포내의 단백질들의 정보처리를 조절하는 것이 세포가 항상하는 것이다. 이 과정에서, 항상성을 유지하여 안정된 정보처리를 하고, 또, 그러한 자신을 복제하여, 다음 세대로 정보를 전달하기 위해 생식을 한다. 생식이나, 세포의 증식등 모든 것이 컴퓨터가 하는 것과 같은 정보처리를 하는 것이다. 이런 정보처리를 연구하기 위해 정밀한 데이타를 뽑아내기 위해서, 실험실에서 실험가설을 세우고, 측정실험을 하는 것이다.
생정보학의 다른 이름과 정의들 (Other names and definitions of bioinformatics)
생 정보학은 매우 빠른 시간에 다양한 분야의 연구자들이 융합적으로 하기 시작한 학문이다. 그러므로, 다양한 시각에서 보는 다양한 정의와 이름을 가지고 있다. 예를 들면, 전산생물학, 이론생물학, 생정보학, 생명계학, 체학 (유전체학, 상호작용체학등)등의 이름을 가지며, 한국에서는 특이하게도, BIT라고도 한다. 전산생물학(computational biology)는 생물학인데, 컴퓨터를 많이 써서 한다는 의미이다. Bioinformatics라는 말과 가장 많이 쓰인다. Systems biology(생명계학)은 1990년대 말경에 확대대기 시작한 용어이다. 이것은 주로, 생명체를 복합적으로 본다는 의미의 용어이다.
생정보학이름 번역에 대해서
Bioinformatics 의 가장 적당한 번역은 생정보학이다. 생물정보학이라고도 번역을 하는데, 이것의 본 영어는 biological informatics 이어야한다. biological informatics는 생물학내에서 정보학을 하는 소극적인 분야를 뜻한다. 영어의 biological chemistry와 biochemistry는 다른 것을 뜻한다. (아무도, biochemistry를 생물화학이라고 하지 않는 것은 적절한 관행이다). 생명정보학은 생정보학보다도 더 광범위한 것을 뜻하는 것으로 보는 것이 적절하다. 이것은 생명현상을 수학적, 물리학적수준에서도 보겠다는 매우 넓은 것을 함축하고, 영어에서는 이런 말이 없으며, 굳이 하려면, life infomation science라고 번역해야할 것이다. 언어마다 특장점이 있는데, 한국/한자 이런 면에서는 더 뛰어나다. 흔희들 "생물정보"를 다룬다고 하는데, 이제는 "생명정보"를 다룬다는 것이 더 정확하다. 과거의 생물학은 생"물"에 많은 촛점이 놓여졌지만, 이제는 광범위한 학문으로서 생명(정보처리적, 산업적, 의학적의미들이 추가된)학문으로 봐야한다. 그렇기 때문에, 카이스트같은 곳에서도, "생물학과"에서 "생명과학과"로 개칭했고, 한국의 대표적인 생물학 연구소를 "한국 생명공학"연구소라한다. 한국생물공학연구소라 한다면, 현대 생물학자가 이해하는 생물학과는 거리가 있다고 느낄 것이다.
상세한 생정보학의 정의 (detailed definition of bioinformatics)
Brief Definition of Bioinformatics
“Boinformatics is biology and biology is bioinformatics”. A very brief and simplistic definition of bioinformatics is: “bioinformatics is biology and biology is bioinformatics”. Bioinformatists now have reached the point where a very different view of the essence of biology as much as molecular biology was the main aspect of the past biology compared to the days when zoologists collected species samples all over the world.
Biology is information science
The new aspect of biology is that it is an information science. Bioinformatics is a new paradigm of systematic scientific method to achieve the aim of biology, which is to know what the whole life process is as information objects.
Other names and definitions of bioinformatics
Perhaps, not any other field of science had so many nick names and viable yet confusing definitions as bioinformatics. One obvious observation on the definitions I find is that each person’s background is reflected in the definition. A database expert who recently joined the field says that everything in bioinformatics boils down to database management system. For him bioinformatics is a very complicated and challenging database systems research with some creative algorithms attached. In fact I observed one of the major bioinformatics institutes in UK was driven by this view for some years with unexpected funding cut due to the lack of pure research strength in the evaluation. One of the heads of the institute was originally a computer system manager who did not have any rigorous scientific training or much experience in scientific research while he seemed to believe that he was doing bioinformatics. Bioinformatics is not just tools: Most conventional biologists I met often showed that they regard bioinformatics as a very useful methodology in organising and explaining data with some fast computer programs. For some computer scientists, bioinformatics is just another application domain where they apply yet another 30 year-old computer science algorithms. As the algorithms are so cleanly formularised and powerful, they tend to believe that they nearly solved the bioinformatic problems they deal with by just demonstrating that a model sample could be analysed by their computation techniques. These definitions are comparable to defining a dog as anything that has 4 legs with some barking sound. These definitions are partial and can be misleading. To define a dog, it is necessary to know what animal is in many different aspects. I.e., to know what animal is, it is necessary to know or try to know what life is. Often it is also necessary to know dogs first to establish what animals are like. In other words, any process of making definition requires some philosophical thinking around the object. Young scientists should demand old and dying scientists not only the knowledge but also insights and philosophy of what they intend to do. Among many possible definitions of bioinformatics, I suggest one with a good philosophical background for the true joy of doing bioinformatic research.
More detailed definition of bioinformatics
Detailed definition: Bioinformatics is a discipline of science and engineering that analyses, seeks understanding and models the whole life as an information processing phoenomenon over energy with methods from philosophy, mathematics and computer science using biological experimental data (http://bioinformatics.ws/).
Three essential elements of bioinformatics
Three main aspects: There are three main aspects need to be addressed in the above definition. The first is that it is a very systematic way of dealing with biological data. Therefore, constructing an infrastructure such as large scale database and server systems for genomes and proteomes is an important part of it. The second is that it views the processes and mechanisms of life as information processing. For example, it puts a weight on how the regulation can be modelled and generalized as well as how a specific four gene transcription systems works in a bacterium. The third aspect is that it is multi-disciplinary employing experimental biology, theoretical science and computers. Every science field uses experiments, theories and computers. Bioinformatics is multidisciplinary: However, bioinformatics requires a very tight integration of these as a one single subject. In other words, an ideal bioinformatist should be able to understand what the Hidden Markov Model, Monte Carlo method, relational database system, object oriented programming language and a cluster of Linux operating systems as well as TCA cycle, PCR (polymerase chain reaction) and transcription elongation factors. Obviously no one can master all the interdisciplinary skills but the bioinformatics field as a whole can encompass them. Six fields of Bioinformatics: Perhaps the best way of feeling bioinformatics as an integrated discipline is to look at all the major parts of it. There are different schemes to divide bioinformatics. One way is using the information flow in cells. In this scheme, you can divide them into: 1) Genomics (DNA oriented) 2) Transriptomics (RNA oriented) 3) Proteomics (Protein oriented) 4) Metabolomics (biological pathways oriented) 5) Physiomics (disease and physiological level of study) 6) Medical informatics.
Omics approach
The various –omics fields in biology are under the broad term of bioinformatics. They all aim to understand molecules as networks. The essence of such omics study lines in networks and the interactions of nodes within the networks. Therefore, genomics is not just collecting all the information of genes but studying their relationships, controls, and emergent properties. Five domains of Bioinformatics: Another scheme is on how we represent the data. Large-scale biological data can be represented in different forms for different computation and analysis.
The common ones are:
1) Sequence.
2) Structure.
3) Interaction.
4) Expression.
5) Function.
Definiton ofBioinformatics | Bioinformatics.WS
