Genomica computazionale
La Genomica computazionale o Genetica computazionale è la denominazione con cui ci si riferisce all'uso di analisi statistiche e computazionali per decifrare la biologia dalle sequenze del genoma e i dati correlati[1], tra cui sequenze di DNA e RNA come altri dati "post-genomici" (dati sperimentali ottenuti con tecnologie che richiedono la sequenza del genoma, come i microarray di DNA). Questo, in combinazione con approcci statistici e computazioni per comprendere la funzione dei geni e le analisi di associazione statistiche, a questo settore ci si riferisce come Genetica/Genomica statistica e computazionale. La genomica computazione riguarda un sottoinsieme della bioinformatica e della biologia computazionale, ma con una focalizzazione sull'uso dell'intero genoma piuttosto che singoli geni per comprendere i principi di come il DNA delle specie controlla la sua biologia a livello molecolare e oltre. Con l'attuale abbondanza di dataset (insieme di dati) biologici, studi computazionali sono diventati i mezzi più importanti per la scoperta biologica[2].
Note[modifica | modifica wikitesto]
- ^ Koonin EV, Computational genomics, in Curr. Biol., vol. 11, n. 5, marzo 2001, pp. R155–8, DOI:10.1016/S0960-9822(01)00081-1, PMID 11267880.
- ^ Computational Genomics and Proteomics at MIT, su eecs.mit.edu. URL consultato il 1º maggio 2019 (archiviato dall'url originale il 23 febbraio 2019).
