Биоинформатика как отдельное научное направление появилась в начале 70-х годов прошлого века. В это время впервые были опубликованы нуклеотидные последовательности малых РНК и разработаны алгоритмы предсказаний их вторичной структуры.

В 1977 году базовые принципы молекулярной биологии и математики начали активно использовать для разработки программ узнавания ДНК-рестиктазами, создания алгоритмов перекодировки последовательностей ДНК и баз данных нуклеотидных последовательностей.

Стандартным подходом к решению ряда биологических проблем является метод сравнения объектов с эталоном. Эта система была предложена Нидельманом-Вуншем, создавшим алгоритм сравнения аминокислотных и нуклеотидных последовательностей в 1970 году.

В течение двух десятилетий сравнительная методика совершенствовалась, появлялись новые алгоритмы, которые стали фундаментом для многих научных открытий. Например, в 1983 году с помощью этих алгоритмов была доказана прямая связь между онкогеном v-sis и ростом тромбоцитов.

В это же время были разработаны программы и алгоритмы для предсказания вторичной структуры белков, определения гидрофобных и трансмембранных участков в белках, филогенетического анализа и множественного выравнивания последовательностей. Уже в начале 90-х секвенирование ДНК вышло на принципиально новый уровень — были созданы базы данных модельных организмов и расшифрованы сотни геномов.

В это время стала очевидной необходимость разработки принципиально новых программ и алгоритмов для предсказания функций генов, автоматической разметки и аннотации, определения регуляторных районов, экзон-интронной структуры, повторов и т. д.

Секвенирование геномов открыло возможность изучения генома как целого. Так, появилось новое научное направление — функциональная геномика. Ее методы используются для определения функций генов, разработки приемов этиологической диагностики патологических состояний, в том числе злокачественных, и т. д.

В конце 90-х годов были открыты технологии высокого выхода — масс-спектроскопия, ДНК-чипы и т. д., благодаря чему приоритеты в молекулярно-биологических исследованиях сместились от изучения отдельных частиц к анализу взаимодействующих генов. Технология высокого выхода позволяет получать наборы сведений, которые содержат огромные массивы измерений концентрации метаболитов, белков, уровней активности генов и т. д. В этот период появился новый раздел биоинформатики — системная биология.

Задачей системной биологии является изучение биологического объекта как системы взаимосвязанных и взаимодействующих процессов и компонентов, а ее предметом — анализ и интеграция данных, полученных методом высокого выхода.

Сейчас можно выделить три направления биоинформатики:

1. Структурная биоинформатика — предметом этого направления являются функции отдельных генов, анализ организации геномов, полиморфизма нуклеотидных последовательностей и т. д.
2. Прикладная биоинформатика — создание методов обработки и хранения данных, в том числе процедур, применяемых в машинах автоматического секвенирования, и многое другое.
3. Системная биология — изучает свойства ансамблей белков и генов, метаболических и сигнальных путей.

Деления на направления в биоинформатике — условная классификация, так как наука развивается, появляются новые задачи и цели и, следовательно, новые методы и подходы к их решению.

Поступив в наш вуз, вы сможете получить редкую и востребованную профессию, которая находится на стыке информатики, биологии и математики https://compbio.spbstu.ru/.