Biyoinformatik çalışmaların katkı sağladığı alanlar nelerdir?

Bugün biyoinformatik alanında yapılan çalışmalar sadece yaygın kullanım bulan veritabanları ve algoritmalar geliştirilmesiyle sınırlı kalmamış, kısa denebilecek bir sürede hem bu alandaki araştırmalara hem de alansal eğitime yön veren bazı temel prensiplerin de ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu prensipleri genel olarak özetlemek gerekirse :

1. Mutasyon, delesyon, insersiyon gibi evrimsel değişikler hep gerçekleşse de protein moleküllerin yapısı neredeyse değişmez biçimde korunur.Amino asit dizinleri çok farklı olsa da (ikili dizilimde 10% dan az amino asit eşleşmesi) yapısal benzerlik gösteren pek çok makro molekül bulunsa da, dizilim benzerliği taşımasına rağmen yapısal benzerlik göstermeyen iki molekül neredeyse yoktur.

2. Dinamik programlama temelli algoritmalar , biyolojik dizilimlerde en optimal sonuçları vermektedir. Matematiksel optimizasyon iki dizin arasında yüksek benzerlik durumunda (>30% özdeş) daha güvenilirdir.

3. Moleküller arası fiziksel etkileşimler, enerji denklemleri ile tanımlanabilir. Atomlar arasındaki temel fiziksel çekim ve itme kuvvetlerini göz önünde bulunduran metodlar sayesinde, sadece temel enerji denklemleri ile moleküllerin dinamik hareketlerinin modellenmesi mümkündür.

4. Proteinlerin biyolojik fonksiyonlarının pek çoğu , amino asit dizini içinde rastlanan lineer parçalar (dizin motifleri) üzerinde kodludur. Toplam dizin analizinde büyük farklılıklar gösterse de benzer fonksiyonlara sahip tüm proteinlerde aynı "motifi" bulmak mümkündür. Diğer fonksiyonlar biyofiziksel ve biyokimyasal özelliklere bağlı olarak oluşturulan üç boyutlu düzenlemeler (3-Dimensional structure) ile sağlanır. Bu yapılanma, farklı dizilimde moleküllerin nasıl benzer aktif mikroortamlar yaratabildiğini gösterir.

5. Dizin modellemede probabilistik yaklaşımlar (örneğin Hidden Markov Models), birbiriyle ilişikli dizinlerin sınıflandırılmasında ve bu sınıfların yeni üyelerinin belirlenmesinde çok etkindir.

6. Üç boyutlu biyolojik yapıların diziliminde geometrik algoritmaların kullanılması etkin sonuç vermektedir.Bu metodda atomlar arasındaki mesafelerin yanı sıra , incelenen molekülün bilinen fonksiyonu da atomsal iletişimin tarifi için gözönünde bulundurulmaktadır.

7. Biyolojik makromoleküllerin üç boyutlu yapısı belirlenirken, gerekli bilginin bir bölümü 70% doğruluk oranı ile sadece lokal dizinden ( 20 aminoasitlik süregelen sıralanmalar) elde edilebilir. Üç boyutlu yapının bütünüyle ortaya konabilmesi için gerekli bilgi dizin içinde mevcut olmakla birlikte molekül içinde uzun mesafeli etkileşimler göz önünde bulundurulmalıdır.

8. Yeni bir dizinin, bilinen bir yapıyı alabilme ihtimalinin araştırılması, hangi yapıyı aldığının araştırmaktan daha kolaydır.
Bu dizin, bilinen bu yapıyı alabilir mi?
Bu dizin hangi yapıyı alır?

9. Konak ve patojen DNA bilgilerindeki varyasonlar ve varyasyon korrelansı, bir hastlıkta hangi proteinlerin rol aldığının ve nasıl bir etkileşime geçtiklerinin belirlenmesinde kullanılabilir.