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La menos desviación de la verdad se multiplica más adelante. filósofo griego del ~Aristotle (384-322 BCE).
Áspero, el bioinformatics describe cualquier uso de ordenadores de manejar la información biológica.
En la práctica, la definición usada por la mayoría de la gente es más estrecha; el bioinformatics a ella es un sinónimo para la "biología molecular de cómputo" - - -el uso de ordenadores de caracterizar los componentes moleculares de cosas vivas.
La mayoría de los biólogos hablan de "hacer bioinformatics" cuando utilizan los ordenadores para salvar, para comparar, para extraer, para analizar o para predecir la composición o la estructura de biomoléculas. Pues los ordenadores llegan a ser más de gran alcance usted podría agregar probablemente simula a esta lista de los verbos del bioinformatics. las "biomoléculas" incluyen su material-material---nucleic genético a'cido-y los productos de sus genes: proteínas. Éstas son las preocupaciones del bioinformatics "clásico", ocupándose sobre todo de análisis de la secuencia.
Khairuddin Itam trazó mi atención a esta definición quebradiza del bioinformatics que fechaba de nuevo a 1987, de P. Hogeweg:"[Bioinformatics es ] el estudio de procesos informáticos en sistemas biotic"
Fredj Tekaia en el Institut Pasteur ofrece esta definición del bioinformatics:
"los métodos matemáticos, estadísticos y que computan que apuntan solucionar problemas biológicos usando secuencias de la DNA y del aminoácido y la información relacionada."
Es una característica matemáticamente interesante de la mayoría de las moléculas biológicas grandes que son polímeros; los encadenamientos pedidos de módulos moleculares más simples llamaron los monomers. Piense en los monomers como granos o bloques de edificio que, a pesar de tener diversos colores y dimensiones de una variable, todos tengan el mismo espesor y la misma manera de conectar con una otra.
Los monomers que pueden combinar en un encadenamiento están de la misma clase general, pero de cada clase de monomer en que la clase tiene su propio conjunto bien definido de características.
Muchas moléculas del monomer se pueden ensamblar juntas para formar un solo, lejos más grande, macromolécula. Las macromoléculas pueden tener características contentas y/o químicas informativas exquisitamente específicas.
Según este esquema, los monomers en una macromolécula dada de la DNA o la proteína se pueden tratar de cómputo como cartas de un alfabeto, puestas juntas en arreglos preprogramados para llevar mensajes o trabajan en una célula.
El logro más grande de los métodos del bioinformatics, el proyecto humano del Genoma, se está terminando actualmente. Debido a esto la naturaleza y las prioridades de la investigación del bioinformatics y las aplicaciones están cambiando. Pueble a menudo la charla portentously de nuestra vida en la era del "poste-genomic ". Mi opinión personal es que ésta afectará bioinformatics de varias maneras:
La biología molecular sí mismo creció fuera de Thede la biofísica que la sociedad biofísica británica define la biofísica como:
"un campo interdisciplinario que aplica técnicas de las ciencias físicas a entender la estructura y la función biológicas"Más información sobre las varias facetas de la disciplina se puede encontrar en el sitio de la sociedad recibido en la universidad de Birkbeck, Londres.
Mike Goodrich escribió para preguntar lo que fue dado el estatus de la biofísica a definición de la biología de cómputo sometida por Paul Schulte (abajo). Un artículo reciente en el científico [ registro libre requerido ] trató de este pregunta-agradece a Jo Wixon (editor de manejo de Genomics comparativo y funcional) por la referencia.
Los biólogos de cómputo pudieron oponerse (por favor), pero, encuentro que la gente utiliza "biología de cómputo" al discutir ese subconjunto de bioinformatics (en el sentido más amplio) lo más cerca posible al campo de la biología general clásica.
Los biólogos de cómputo se interesan más con evolutivo, la población y la biología teórica más bien que la célula y la biomedecina molecular. Es inevitable que la biología molecular es profundo importante en biología de cómputo, pero no es ciertamente sobre cuál está la biología de cómputo todo (véase el párrafo siguiente). En estas áreas de la biología de cómputo se parece que los biólogos de cómputo han tendido para preferir modelos estadísticos para el excedente biológico de los fenómenos los fisicoquímicos. Esto es a menudo sabio...
Un biólogo de cómputo (Paul J Schulte) se opuso al antedicho y hace la punta enteramente válida que esta definición deriva de un uso popular del término, más bien que correcta. Los trabajos de Paul sobre el agua fluyen en células de la planta. Él precisa que la dinámica flúida biológica es un campo de la biología de cómputo en sí mismo. Él discute que el, y cualquier aplicación de computar a la biología, se puedan describir como "biología de cómputo" (véase también la definición "floja" del bioinformatics abajo). Donde discrepamos, quizás, está en la conclusión que él traza de este-quien me reproduzco adentro por completo:
la "biología de cómputo no es" un campo ", sino que" un acercamiento "que implica el uso de ordenadores de estudiar procesos biológicos y por lo tanto es un área tan diversa como la biología sí mismo."
Richard Durbin, jefe de la informática en el instituto de Sanger de la confianza de Wellcome, expresó una opinión interesante sobre esta distinción en una entrevista:
"no pienso que todo el computar biológico es bioinformatics, e.g. el modelar matemático no es bioinformatics, incluso cuando está conectado con problemas biologi'a-relacionados. En mi opinión, el bioinformatics tiene que hacer con la gerencia y el uso subsecuente de la información biológica, información genética determinada."
El FAQ médico de la informática (ninguna relación) proporciona a la definición siguiente:
la "informática biomédica es una disciplina que emerge que se ha definido como el estudio, la invención, y la puesta en práctica de estructuras y de algoritmos para mejorar la comunicación, la comprensión y la gerencia de la información médica."
Ese FAQ también señala aquí
Aamir Zakaria, el autor del FAQ, acentúa que la informática médica está referida más a las estructuras y a los algoritmos para la manipulación de datos médicos, más bien que con los datos sí mismo.
Esto sugiere que una diferencia entre el bioinformatics y la informática médica como disciplinas mienta con sus acercamientos a los datos; hay bioinformaticians interesados en la teoría detrás de la manipulación de eso los datos y hay científicos del bioinformatics referidos a los datos sí mismo y a sus implicaciones biológicas. (creo que un buen investigador del bioinformatics debe estar interesado en both.of.these aspectos del campo.)
La informática médica, por razones prácticas, es más probable ocuparse de los datos obtenidos en un biológico "más grueso" nivel-que está la información de sistemas estupendo-celulares, hasta que la población nivel-mientras que la mayoría del bioinformatics se refiere a la información sobre las estructuras y los sistemas celulares y biomoleculares.
En both.of.these puntas me placería para que cualquier especialista médico de la informática me corrija.
El anuncio del Web para conferencia anual de Cheminformatics del instituto de Cambridge Healthtech la sexta describe el campo así:
"la combinación de la síntesis química, de los acercamientos biológicos de la investigación, y el dato-minar dirigía descubrimiento y el desarrollo de la droga"
pero esto, suena otra vez más como un campo que es identificado por algunas de sus actividades más populares (y más lucrativas), más bien que incluyendo todos los estudios diversos que vienen bajo su título general.
La historia de una de las drogas más acertadas de toda la hora, penicilina, se parece extraña, pero la manera que descubrimos y que desarrollamos las drogas incluso ahora tenemos semejanzas, siendo el resultado de la ocasión, observación y muchos de química lenta, intensiva. Hasta hace poco tiempo, el diseño de la droga se parecía siempre condenado continuar siendo un necesitando mucho trabajo, proceso del ensayo-y-error. La posibilidad de usar tecnología de información, para planear inteligente y para automatizar los procesos relacionados con la síntesis química de compuestos terapéuticos posibles es muy emocionante para los químicos y los bioquímicos. Las recompensas por traer una droga para poner son más rápidamente enormes, esto son tan naturalmente sobre cuáles están los muchos de trabajos del cheminformatics.
Aquí está una paginación con una inclinación comercial que conecte a algunas discusiones interesantes del término "cheminformatics", qué significa, si o no existe como disciplina distinta, e incluso si debe ser substituida por "chemoinformatics".
El palmo del cheminformatics académico es ancho y es ejemplificado por los intereses de los grupos del cheminiformatics en el centro para la informática molecular y biomolecular en la universidad de Nimega en los Países Bajos. Estos intereses incluyen:
La paginación del Webde s Cheminformatics de la universidad de la trinidad ', por otro ejemplo, se refiere a cheminformatics como el uso del Internet en química.
Genomics es un campo que existió antes de la terminación de las secuencias de genomas, pero en el más crudo de formas, por ejemplo la estimación oft-re-referida de 100 000 genes en el genoma humano derivado del a(n) (pedazo in)famous "posterior de genomics de un sobre", conjeturando el peso de cromosomas y la densidad de los genes él lleva. Genomics es cualquier tentativa de analizar o de comparar el complemento genético entero de una especie o de la especie (plural). Es, por supuesto posible comparar genomas por comparar ma's-o-menos subconjuntos representativos de genes dentro de genomas.
La biología matemática es más fácil de distinguir de bioinformatics que biología de cómputo. La biología matemática también aborda problemas biológicos, pero los métodos que utiliza abordarlos no necesitan ser numéricos y no necesitan ser puestos en ejecucio'n en software o la dotación física. De hecho, tales métodos no necesitan "solucionan" cualquier cosa; en biología matemática sería considerado razonable publicar un resultado que establece simplemente que un problema biológico pertenece a una clase general determinada.
La distinción entre el bioinformatics y la biología matemática fue iluminada por un email que recibí de Alex Kasman en la universidad de Charleston. Según su definición de trabajo, él distinguió el bioinformatics que (bajo definición apretada por lo menos)...
"... se parece centrarse casi exclusivamente en los algoritmos específicos que se pueden aplicar a los modems biológicos moleculares grandes..."
... de la biología matemática que...
"... incluye las cosas del interés teórico que no son necesariamente algorítmicas, no no necesariamente moleculares en naturaleza, y no son necesariamente útiles en analizar datos recogidos."
Una revisión reciente en proteomics en la naturaleza del diario definió el campo esta manera:
"el proteome del término primero fue acuñado para describir el conjunto de proteínas codificadas por el genome1. El estudio del proteome, llamado proteomics, ahora evoca no solamente todas las proteínas en cualquier célula dada, pero también el conjunto de todos los isoforms y modificaciones de la proteína, las interacciones entre ellas, la descripción estructural de proteínas y de sus complejos higher-order, y para esa materia casi todo ' poste-genomic '."
Michael J.Dunn, el Editor-en-Jefe de Proteomics define el "proteome" como:
"el complemento de la proteína del genoma"
y proteomics que se tratará a:
"estudios cualitativos y cuantitativos de la expresión del gene en el nivel de las proteínas funcionales ellos mismos"
eso es:
"un interfaz entre la bioquímica de la proteína y la biología molecular"
Caracterizando los muchos diez de millares de proteínas expresadas en un tipo dado de la célula en dado tiempo-si medir sus pesos moleculares o puntas isoeléctricas, identificando sus ligands o determinación sus estructura-implica el almacenaje y la comparación de números extensos de datos. Esto requiere inevitable bioinformatics. Aquí está una revisión constructivo escéptica de Lukas Huber.
Pharmacogenomics es la aplicación de acercamientos y de tecnologías genomic a la identificación de las blancos de la droga. Los ejemplos incluyen los genomas enteros que pescan con red barredera para los receptores potenciales por medios del bioinformatics, o investigando modelos de la expresión del gene en patógeno y ordenadores principal durante la infección, o examinando los modelos característicos de la expresión encontrados en tumores o muestras de los pacientes para los propósitos de diagnóstico (posiblemente en la búsqueda de las blancos potenciales de la terapia del cáncer).
El "pharmacogenomics" del término se utiliza para más "trivial"-pero discutible más u'til-aplicacio'n de los acercamientos del bioinformatics a la catalogación y al proceso de la información referente a la farmacología y de la genética, por ejemplo la acumulación de la información en bases de datos como ésta. (gracias a Ivanovi.)
Todos los individuos responden diferentemente a los tratamientos de la droga; algunos positivamente, otros con poco cambio obvio en sus condiciones pero otros con efectos secundarios o reacciones alérgicas. Mucha de esta variación se sabe para tener una base genética. Los pharmacogenetics son un subconjunto del pharmacogenomics que utiliza métodos de genomic/bioinformatic para identificar los correlativos genomic, por ejemplo SNPs (olymorphismsdel ucleotide Pdel ingle Nde S), característicos de los perfiles pacientes determinados de la respuesta y para utilizar esas etiquetas de plástico para informar a la administración y al desarrollo terapias. Llamativo, se han utilizado tales acercamientos "resucitan" las drogas pensadas previamente para ser ineficaces, pero encontradas posteriormente al trabajo con en el subconjunto de pacientes. Pueden también ser utilizados para optimizar las dosis de la quimioterapia para los pacientes determinados.
El bioinformatics diario se hace con los programas como RÁFAGA, programasde la búsqueda de la secuencia del análisis de la secuencia, como el GRABAR y los conjuntos de Staden, los programas de la predicción de la estructura como THREADER o PHD o los programas moleculares de imaging/modelling como RasMol y WHATIF.
Actualmente, los muchos de trabajo del bioinformatics se refieren a la tecnología de las bases de datos (las gracias otra vez a Ivanovi.) Estas bases de datos incluyen ambos depósitos "públicos" de los datos del gene como GenBank o el banco de datos de la proteína (el PDB), y bases de datos privadas, como ésos usados por los grupos de investigación implicados en el gene que asocia proyectos o ésos sostenidos por las compañías del biotech. La fabricación de tales bases de datos accesibles vía estándares abiertos es muy importante. Los consumidores de los datos del bioinformatics utilizan un rango de las plataformas del ordenador: de los rectángulos más de gran alcance y de prohibiciones de UNIX favorecidos por los reveladores y los guardianes a los macs lejos más cómodos encontró a menudo la población de los laboratorios de biólogos ordenador-cuidadosos.
Las bases de datos de datos que ordenan existentes se pueden utilizar para identificar los homologues de las moléculas nuevas que se han amplificado y se han ordenado en el laboratorio. La característica de compartir a un antepasado común, homología, puede ser un indicador muy de gran alcance del bioinformatics (véase abajo).
Las herramientas de Bioinformatics se pueden utilizar para obtener secuencias de genes o de proteínas del interés, del material obtenido, etiquetado, preparado y examinado en campos eléctricos por researchers/groups individual o de los depósitos de secuencias del material previamente investigado.
Ambos tipos de secuencia se pueden entonces analizar de muchas maneras con las herramientas del bioinformatics.
Pueden ser ensamblados. Observe que éste es una de las ocasiones cuando el significado de un término biológico diferencia marcado de cómputo (véase la confusión de diversión sobre la edición en el foro Slashdot del geek de Web-based). Los informáticos, banish de su mente cualquier pensamiento del lenguaje ensamblador. El ordenar se puede realizar solamente para los estiramientos relativamente cortos de una biomolécula y las secuencias acabadas por lo tanto son preparadas arreglando solapar "leen" de los monomers (solos granos en un encadenamiento molecular) en un solo paso continuo del "código". Éste es el sentido bioinformatic del ensamblaje.
Pueden ser asociadosque es, sus secuencias pueden ser analizados para encontrar los sitios en donde las "enzimas supuestas de la restricción" los cortarán.
Pueden ser comparados, generalmente alineando segmentos correspondientes y buscando cartas que corresponden con y que unen mal en sus secuencias. Los genes o las proteínas que son suficientemente similares son probables ser relacionados y por lo tanto se dicen para ser "homólogos" a cada otra-verdad entera son algo más complicados que esto. Llaman tales primos los "homologues".
Si existe un homologue (una molécula relacionada), entonces una proteína nuevamente descubierta puede ser modelar-que es la estructura tridimensional del producto del gene puede ser predicha sin hacer experimentos del laboratorio.
Bioinformatics se utiliza en diseño superelegante. Las cartillas son secuencias cortas necesitadas para hacer muchas copias (amplifique) de un pedazo de DNA según lo utilizado en PCR ( la reacción en cadena de la polimerasa).
Bioinformatics se utiliza para procurar predecir la función de los productos reales del gene.
La información sobre la semejanza, y, implícitamente, el relatedness de proteínas se utiliza para rastrear los "árboles de familia" de diversas moléculas con tiempo evolutivo.
Hay aplicaciones otras del análisis computarizado para ordenar datos, pero, con tanto las informaciones en bruto que son generadas por el proyecto humano del Genoma y otras iniciativas en biología, los ordenadores son actualmente esenciales para muchos biólogos apenas manejar sus resultados cotidianos
El modelar molecular/la biología estructural es un campo cada vez mayor que se puede considerar parte de bioinformatics. Hay, por ejemplo, las herramientas que permiten que usted (a menudo vía la red) haga predicciones bastante buenas de la estructura secundaria de las proteínas que se presentan de una secuencia dada del aminoácido, basadas a menudo en las estructuras "solucionadas" sabidas y otras las moléculas ordenadas adquiridas por los biólogos estructurales.
Los biólogos estructurales utilizan "bioinformatics" para manejar los datos extensos y complejos de investigaciones de la cristalografía de la radiografía, de la resonancia magnética nuclear (NMR) y de la microscopia electrónica y para crear los modelos 3-D de las moléculas que se parecen estar por todas partes en los media.
Desafortunadamente la palabra "correspondencia" se utiliza en varias diversas maneras en biology/genetics/bioinformatics. La definición dada arriba es la que esta' usada lo más con frecuencia posible en este contexto, pero un gene se puede decir "para ser asociado" cuando se ha identificado su cromosoma del padre, cuando su distancia física o genética de otros genes se establece y-menos frecuente-cuando la estructura y las localizaciones de sus varios componentes de la codificación (sus "exons") se establecen.
Hay otro campo-para la proyección de imagen del ejemplo/el análisis de imagen médicos que se pudieron considerar parte de bioinformatics. Hay también un conjunto la otra disciplina del cómputo biolo'gico-inspirado; algoritmos genéticos, AI, redes de los nervios. Estas áreas obran recíprocamente a menudo de maneras extrañas. Las redes de los nervios, inspiradas por los modelos crudos del funcionamiento de las células del nervio en el cerebro, se utilizan en un programa llamado PHD para predecir, asombrosamente exactamente, las estructuras secundarias de proteínas de sus secuencias primarias.
Qué casi todo el bioinformatics tiene en campo común es el proceso de cantidades grandes de información biolo'gico-derivada, si la DNA ordena o las radiografías del pecho.
"cómo es viejo es el bioinformatics?" La respuesta ésta depende de qué fuente usted elige leer.
Introducción de T K Attwood y de D J Parry-Smith de la "a Bioinformatics", Prentice-Pasillo 1999 [ una educación más alta de Longman; ISBN 0582327881]:
"el bioinformatics del término se utiliza para abarcar casi todas las aplicaciones informáticas en ciencias biológicas, pero fue acuñado originalmente en los a mediados de los años ochenta para el análisis de los datos biológicos de la secuencia."
Del artículo de S. Boguski de la marca en la "guía de las tendencias a Bioinformatics" Elsevier, las tendencias suplen 1998 p1:
"el término" bioinformatics "es una invención relativamente reciente, no apareciendo en la literatura hasta 1991 y entonces solamente en el contexto de la aparición de la publicación electrónica...
"... sin embargo, algo de mi papel modela cuando era un estudiante graduado (Margaret O. Dayhoff, Russell F. Doolittle, Walter M. Fitch and Andrew D. McLachlan) had been building databases, developing algorithms and making biological discoveries by sequence analysis since the 1960s---long before anyone thought to label this activity with a special term (if anything it was called `molecular evolution'). Even a relatively new kid on the block, the National Center for Biotechnology Information (NCBI), is celebrating its 10th anniversary this year, having been written into existence by US Congressman Claude Pepper and President Ronald Reagan in 1988. So bioinformatics has, in fact, been in existence for more than 30 years and is now middle-aged."
It's notoriously difficult to find any books on bioinformatics itself that cater well for all of those coming from computing, from mathematics and from biology backgrounds. The few textbooks available in the field tend to be eyewateringly expensive as well. I've divided suggested reading into books of general interest, those best suited to people coming from a computational/mathematical background and books for biologists interested in bioinformatics. Where a book is also listed in Bioinformatics.Org's books section I have linked the title to the relevant entry there. Links to other lists of bioinformatics books follow this section of suggested reading.
Many people are curious about the Human Genome (Project). The completion of the first draft probably represents bioinformatics' coming of age as a discipline. The first couple of books are aimed at the intelligent layperson.
A gossipy and insightful account of the race to sequence the genome can be found in "The Sequence" by Kevin Davies [Weidenfeld; ISBN 0297646982]. Matt Ridley's "Genome" [Fourth Estate; ISBN 185702835X] is both an interesting layperson's introduction to the issues raised by the bioinformatic revolution and an overview of its biology and enormous scope. If I remember rightly, Ridley's book received a slightly snooty review from Walter Bodmer. This is understandable, since his and Robin McKie's excellent "pre-genomic" guide to the Human Genome Mapping Project, "The Book of Life" [Oxford Paperbacks; ISBN 0195114876] was undeservedly in a remainders bin when I bought my copy a couple of years ago.
If you are a non-biological scientist (or a non-scientist) and are hooked by these, why not go back to the "real beginning" of the race and read James Watson's entertaining and indiscreet memoir of his and Francis Crick's determination of the structure of DNA, "The Double Helix" [Penguin; ISBN 0140268774]---now updated with an introduction by media don Steve Jones.
Nigel Barber at Peterborough Regional College in the UK recommends Gary Zweiger's "Transducing the Genome" [McGraw-Hill Professional Publishing: ISBN 0071369805]. The summary at Amazon makes it sound a tad pretentious, but all the reviews seem pretty positive so it might be worth a read.
If you are a quantitative scientist and would like a deeper knowledge of contemporary (molecular) biology, but you want to acquire it as painlessly as possible you could try the following:
There are two classic competing texts in cell and molecular biology which Maximilian Haeussler reminds me to include: Alberts et al's Molecular Biology of the Cell [Garland Science: ISBN 0815340729] and Molecular Biology of the Gene [Benjamin Cummings: ISBN 0321248643].
If you are a hardcore maths/computing person Michael Waterman's "Introduction to Computational Biology" [Chapman & Hall/CRC Statistics and Mathematics; ISBN 0412993910] and Pavel Pevzner's "Computational Molecular Biology - An Algorithmic Approach" [The MIT Press (A Bradford Book); ISBN 0262161974] will give you all the discrete maths you can shake a stick at, but perfunctory introductions to the biology.
Bioinformatics.Org's very own Jeff Bizzaro recommends Dan Gusfield's "Algorithms on Strings, Trees and Sequences" [Cambridge, 1997 ISBN 0-52158-519-8], Richard Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison "Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids" [Cambridge, 1997 ISBN 0-52162-971-3] (which I think is one of the clearest and most comprehensive guides to alignment algorithms) and---for that full "computers-to-biology conversion"--- Geoffrey M. Cooper "The Cell: A Molecular Approach" [ASM Press, 1996 ISBN 0-87893-119-8]. Jeff Ames writes that a second edition of this book is now available [Sinauer Associates, Incorporated, 2000 ISBN 0-87893-106-6] and that this version---if you can find it in the shops---comes with a CD.
One outstanding general text for the biologist is David W. Mount's "Bioinformatics" [Cold Spring Harbor Press; ISBN 0879696087]. It's not cheap, but it's the best I've seen if you are studying bioinformatics itself.
Bioinformatics has been dismissed by some as "the science of BLAST searches". The best collection of advice so far on doing BLAST searches is O'Reilly's BLAST book by Ian Korf, Mark Yandell and Joseph Bedell [O'Reilly ISBN 0-596-00299-8]. I reviewed it enthusiastically, but not uncritically, for the UK UNIX Users' Group magazine. I'd go as far as to say that all biologists thinking of using BLAST in their research should read the relevant sections before they even go near a computer.
If you wish to use general bioinformatics tools, especially if you are a little wary of computers, my new "best" book is "Bioinformatics for Dummies" [John Wiley and Sons ISBN 0764516965]. It is (obviously) aimed at people who are beginners, who are happier using the Web rather than typing commands, and who are more interested in learning than in impressing people---the writing is friendly clear and unpretentious. However, like several of my other tips (below) it concentrates on Web-based resources so it will, inevitably, date. (This is partially compensated for by there being a companion Website.)
Also, if you're coming to the subject as a computer user with a biological background, looking to exploit the many tools available, you might want to try Terry Attwood and David Parry-Smith's "Introduction to Bioinformatics" [Longman Higher Education; ISBN 0582327881], or Des Higgins and Willie Taylor's "Bioinformatics: Sequence Structure and Databanks" [Oxford University Press; ISBN 0199637903]. Another excellent practical introduction is Andreas Baxevanis and Francis Oulette's "Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins" [Wiley-Interscience; ISBN 0471383910], now in its new and improved second edition. Bax teaches bioinformatics all over Canada and the experience shows. Arthur Lesk has also produced an excellent teaching book particularly for protein bioinformatics in his Introduction to Bioinformatics
Bioinformatics.Org also recommends Cynthia Gibas and Per Jambeck's "Developing Bioinformatics Skills" [O'Reilly, 2001 ISBN 1-56592-664-1].
Stuart Brown recommends his own book "Bioinformatics: A Biologist's Guide to Biocomputing and the Internet" [Eaton Pub Co; ISBN: 188129918X]. If he sends me a review copy I might recommend it too ;-) .
"Darwin's Radio" by Greg Bear [Ballantine Books, ISBN: 0345435249] is a wonderful hard SF thriller which stretches ideas derived from genome discoveries to their breaking point. It's gripping and humane.
Leonard Crane, the author of Ninth Day of Creation kindly sent me a copy for review. So far it's an excellent read. I haven't finished it yet, not because it isn't a rattling good story, but because, like "Darwin's Radio", it is very long and because I am very busy. If you'd like to read a well-researched, but speculative, novel containing actual scenes of practising bioinformatics then try it.
Ken Allen contributed the following reviews:
"Frameshift [Tor Books, ISBN: 0812571088] by Robert J. Sawyer---based around the HGP---reasonable read, but poor / confused ending."
Calculating God [Tor Books, ISBN: 0812580354]by the same author---has a subtler bio connection and is a much better read. Near the start an alien spacecraft lands, the alien emerges and says 'take me to your paleontologist'
Further suggestions for this section are welcome.
See also compbiology.org's list, Steve Brenner's list, and Aik Choon Tan's collection of books.
The biggest and best source of bioinformatics links I have encountered is the Genome Web at the Rosalind Franklin Centre for Genomics Research at the Genome Campus near Cambridge, UK. Most of the links below come from that resource. My list is necessarily limited by comparison.
[XXXX INSERT DETAILS OF MORE SEQUENCING CENTRES HERE]
[XXXX INSERT DETAILS OF STANDARDS CENTRES HERE]
[XXXX INSERT MORE DETAILS OF VIRTUAL BIOINFORMATICS CENTRES HERE]
A great place to start, whether you come from a biological, physical or computational background is at Martin Vingron's superb online bioinformatics tutorial. (Begin by choosing a section from the left-hand-side menu bar.)
Tom Smith and Don Emmeluth have produced a nice little exploration of bioinformatics using NCBI resources and tools.
I recently stumbled upon a promising set of online lecture notes currently under construction by B. Steipe at the Genzentrum (Gene Center) at the Ludwig-Maximilians-Universität München (University of Munich).
A defiantly frames-free chemistry tutorial site.
First of all, an almost completely painless introduction to the horrors of the quadratic equation by Peter Whalen, James Walker, and Drew Marticorena.
C. J. Schwarz of the Department of Statistics and Acturial Science, Simon Fraser University has produced a course in statistics which is accompanied by set of sound, online PDF handouts.
Here is a great guide to a whole array of statistical learning/teaching resources prepared by Juha Puranen of the University of Helsinki (English).
Estrella Mountain Community College in the States offers this excellent short introduction to biology (actually "The Nature of Science and Biology". It's a great place for keyboard jockeys to start their journey to enlightenment. Thanks to Alex O'Neill for pointing out the broken link.
The Dolan DNA Learning Center at Cold Spring Harbor has an outstanding interactive tutorial introducing genetics. To take full advantage of the multimedia elements you should download the Flash and Real players.
The Institute of Arable Crop Research Beginner's Guide to Molecular Biology
Unilever Education Advanced Series tutorial on proteins.
The University of Arizona has made available a high-quality tutorial in cell biology. Not only does it cover the facts, but it also attempts to introduce some of the philosophy of the field---recommended. Even better, it's also available en Español and in Italiano.
Once you've worked your way through that you might like to see some scanning electron microscope images of some of the structures you've read about taken by members of John Heuser's lab.
Bob Patterson maintains his "Darwiniana" with amazing diligence.
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This section is not complete, but contributions to broaden its coverage are welcome. Please do not direct questions about eligibility, course quality or admissions policy to me, but to ask the individual institutions directly. Use the links to obtain contact details. If an institution doesn't provide telephone numbers/email addresses or snailmail details on its Web site it doesn't deserve your patronage.
This resource focuses on complete, full-time degree programmes rather than on individual study modules. Curating a list of the latter would be a full-time job. You can go to other places, however, if you are looking for short courses. Thanks to various contributors, including Wentian Li who pointed me to this list at Rockefeller which is mirrored at various other sites. And to Humberto Ortiz Zuazaga for mailing me a link to the ICSB, where you can find this list.
If you are interested in U.S. programmes, here's a list from Curtin and here's a list from Stanford. Thanks to Amelie Stein who also supplied some of the individual entries in this section.
Those wanting to find programmes in the Asia Pacific region could have a look at this resource maintained by the Asia Pacific Bioinformatics Network APBioNet. Thanks to Sentausa.
In the UK The Bioinformatics Resource (part of the BBSRC's
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