BIOINFORMATIKA
KELOMPOK 4
NAMA : Farhan Eriza
Fathurrahman Hakimi
Firdinansyah Suroyudhanto
Nurdin Yusuf
Royhan
Muhammad
Yudi Purnomo
Kelas : 4IA21
Bioinformatika
adalah salah satu cabang baru ilmu biologi yang merupakan perpaduan antara biologi
dan teknologi informasi. Menurut Durso (1997) bioinformatika adalah manajemen
dan analisis informasi biologis yang disimpan dalam database.
Ilmu ini mengajarkan
aplikasi, analisis, dan mengorganisir miliaran bit informasi genetik dalam sel
mahluk hidup. Studi bioinformatika terutama didukung uleh studi genomik,
biologi komputasi, dan teknologi komputer. Menurut Roderick (lihat Hieter &
Boguski, 1997), genomik adalah studi yang berhubungan dengan pemetaan, sekuen,
dan analisis genom. Walaupun belum jelas, secara umum Genomik bisa diartikan
sebagai penggunaan informasi genom secara sistematis, dengan data eksperimental
baru untuk menjawab permasalahan biologis, medis, maupun industri (Jordan,
1999).
Bioinformatika sendiri
mencakup kajian yang lebih mendalam dari genomik. Dalam studi bioinformatika
digunakan komputer yang mampu menyimpan data dalam jumlah yang sangat banyak
dan didukung berbagai macam software untuk menganalisis jutaan data yang
berasal dari mahluk hidup.
Perkembangan
Bioinformatika
Studi Bioinformatika
mulai tumbuh sebagai akibat dari perkembangan berbagai metode sekuens baru yang
menghasilka data yang sangat banyak. Hal tersebut, secara kebetulan, didukung
pula oleh teknologi penyimpanan, manajemen, dan pertukaran data melalui
komputer. Inovasi dalam pemetaan dan sekuensing memiliki peran penting dalam
proses pengambilan data biologis. Penggunaan Yeast Artificial Chromosome (YAC),
sangat membantu dalam konstruksi peta fisik genom kompleks secara lengkap
(Touchmann & Green, 1998). Untuk mengklon fragmen-fragmen DNA besar
(sekitar 150.000 pasangan basa) digunakan bacterial Artificial Chromosome
(BAC).
Kemungkinan, teknologi
yang paling banyak kontribusinya adalah teknologi PCR. Walaupun tergolong tua
(PCR ditemukan tahun 1985), meode ini sangat efektif, dan telah mengalami
penyempurnaan selama bertahun-tahun.
Perkembangan teknologi
sekuensing dimulai dan semi-automatic sequencer yang pertama pada tahun 1987,
dilanjutkan dengan Taq Cycle sequencing pada tahun 1990. Pelabelan Flourescen
fragmen DNA dengan Sanger dideoxy Chain Termination Method, merupakan dasar
bagi proyek sekuensing skala besar (Venter et. al., 199).
Seluruh perkembangan
tersebut sia-sia saja tanpa obyek yang diteliti, yang memiliki nilai komersil
tinggi dan data yang berlimpah. Gampang ditebak, pasti Manusia melalui Human
Genome Project.
Selain perkembangan dalam
bidang Genomik, Bioinformatika sangat dipengaruhi oleh perkembangan di bidang
teknologi informasi dan komputer. Pada fase awal (sekitar tahun 80-an)
perkembangan yang paling signifikan adalah kapasitas penyimpanan data. Dari
hanya baeberapa puluh byte (1980), hingga mencapai Terabyte (1 terabyte=1
trilyun byte),
Setelah pembuatan
database, selanjutnya dimulai perkembangan pemuatan perangkat lunak untuk
mengolah data. Awalnya, metode yang digunakan hanya pencariaan kata kunci, dan
kalimat pendek. perkembangan selanjutnya berupa perangkat lunak dengan
algoritma yang lebih kompleks, seperti penyandian nukleotida, menjadi asam-asam
amino, kemudian membuat struktur proteinnya. Saat ini, perangkat lunak yang
tersedia meliputi pembacaan sekuens nukleotida dari gel elektroforesis,
prediksi kode protein, identifikasi primer, perbandingan sekuens, analisis
kekerabatan, pengenalan pola dan prediksi struktur. Dengan perkembangan seperti
diatas, ternyata masih belum cukup. Kurangnya pemahaman terhadap sistem
biologis dan organisasi molekular membua analisis sekuens masih mengalami
kesulitan. Perbandingan sekuens antar spesies masih sulit akibat variabilitas
DNA.
Usaha yang dilakukan saat
ini, baru mencoba mempelajari eori-teori tersebut melalui proses inferensi,
penyesuaian model, dan belajar dari contoh yang tersedia (Baldi & Brunac,
1998). Perkembangan perangkat keras komputer juga berperan sangat penting.
Kecepatan prosesor, kapasitas RAM, dan kartu grafik merupakan salah satu
pendorong majunya bioinformatika. Terakhir perkembangan bioinformatika sangat
dipengaruhi oleh pertumbuhan jaringan Internet. Mulai dari e-mail, FTP, Telnet
(1980-an), Gopher, WAIS, hingga ditemukannya World Wide Web oleh Tim
Berners-Lee pada tahun 1990, mendukung kemudahan transfer data yang cepat dan
mudah. Saat ini, telah tersedia sekitar 400 database biologis yang dapat
diakses melalui internet.
Beberapa
aplikasi bioinformatika :
1.Transformasi sekuen
menjadi informasi genetik.
Intinya adalah menjual
data, dalam bentuk gen komplit, atau fragmen, yang dapat digunakan oleh pihak
lain untuk mencari potensi terhadap gen tersebut.
2.Pasien sebagai
komoditas
Pasien dengan
kecenderungan terhadap penyakit tertentu dapat diketahui, sehingga mudah sekali
bagi perusahaan oba untuk menawarkan produknya.
3.Mencari potensi gen
Potensi dari sebuah gen
sangat beragam, bergantung pada ekspresi gen tersebut. Aplikasi lebih lanjut
dapat berupa transgenik, terapi genetik, atau berbagai rekayasa dan pemanfaatan
geneik lainnya. Permasalahan dan tantangan yang dihadapi
Bidang-bidang
terkait bioinformatika :
Biophysics
Biologi molekul sendiri
merupakan pengembangan yang lahir dari biophysics. Biophysics adalah sebuah
bidang yang mengaplikasikan teknik- teknik dari ilmu Fisika untuk memahami
struktur dan fungsi biologi (British Biophysical Society). Sesuai dengan
definisi tersebut, bidang ini merupakan suatu bidang yang luas. Namun secara
langsung disiplin ilmu ini terkait dengan Bioinformatika karena penggunaan
teknik-teknik dari ilmu Fisika untuk memahami struktur.
Computational Biology
Computational biology
merupakan bagian dari Bioinformatika (dalam arti yang paling luas) yang paling
dekat dengan bidang Biologi umum klasik. Fokus dari computational biology
adalah gerak evolusi, populasi, dan biologi teoritis daripada biomedis dalam
molekul dan sel. Tak dapat dielakkan bahwa Biologi Molekul cukup penting dalam
computational biology, namun itu bukanlah inti dari disiplin ilmu ini. Pada
penerapan computational biology, model-model statistika untuk fenomena biologi
lebih disukai dipakai dibandingkan dengan model sebenarnya. Dalam beberapa hal
cara tersebut cukup baik mengingat pada kasus tertentu eksperimen langsung pada
fenomena biologi cukup sulit. Tidak semua dari computational biology merupakan
Bioinformatika, seperti contohnya Model Matematika bukan merupakan
Bioinformatika, bahkan meskipun dikaitkan dengan masalah biologi.
Medical Informatics
Medical informatics lebih
memperhatikan struktur dan algoritma untuk pengolahan data medis, dibandingkan
dengan data itu sendiri. Disiplin ilmu ini, untuk alasan praktis, kemungkinan
besar berkaitan dengan data-data yang didapatkan pada level biologi yang lebih
“rumit” – yaitu informasi dari sistem-sistem super selular, tepat pada level
populasi— di mana sebagian besar dari Bioinformatika lebih memperhatikan
informasi dari sistem dan struktur biomolekul dan selular.
Cheminformatics
Cheminformatics adalah
kombinasi dari sintesis kimia, penyaringan biologis, dan pendekatan data-mining
yang digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat (Cambridge
HealthechInstitute’s Sixth Annual Cheminformatics conference). Pengertian
disiplin ilmu yang disebutkan diatas lebih merupakan identifikasi dari salah
satu aktivitas yang paling populer dibandingkan dengan berbagai bidang studi
yang mungkin ada di bawah bidang ini. Salah satu contoh penemuan obat yang
paling sukses sepanjang sejarah adalah penisilin, dapat menggambarkan cara untuk
menemukan dan mengembangkan obat-obatan hingga sekarang meskipun terlihat aneh.
Cara untuk menemukan dan mengembangkan obat adalah hasil dari kesempatan,
observasi, dan banyak proses kimia yang intensif dan lambat. Sampai beberapa
waktu yang lalu, desain obat dianggap harus selalu menggunakan kerja yang
intensif, proses ujidan gagal (trial-error process). Ruang lingkup pembelajaran
dari cheminformatics ini sangat luas. Contoh bidang minatnya antara lain:
Synthesis Planning, Reaction and Structure Retrieval, 3-D Structure
Retrieval,Modelling, Computational Chemistry, Visualisation Tools and
Utilities.
Genomics
Genomics adalah bidang
ilmu yang ada sebelum selesainya sekuen genom, kecuali dalam bentuk yang paling
kasar. Genomics adalah setiap usaha untuk menganalisa atau membandingkan
seluruh komplemen genetik dari satu spesies atau lebih. Secara logis tentu saja
mungkin untuk membandingkan genom-genom dengan membandingkan kurang lebih suatu
himpunan bagian dari gen di dalam genom.
Proteomics
Istilah proteomics
pertama kali digunakan untuk menggambarkan himpunan dari protein-protein yang
tersusun (encoded) oleh genom. Ilmu yang mempelajari proteome, yang disebut
proteomics, pada saat ini tidak hanya memperhatikan semua protein di dalam sel
yang diberikan, tetapi juga himpunan dari semua bentuk isoform dan modifikasi
dari semua protein,interaksi diantaranya, deskripsi struktural dari
protein-protein dan kompleks-kompleks ordetingkat tinggi dari protein.
Mengkarakterisasi sebanyak puluhan ribu protein-protein yang dinyatakan dalam
sebuah tipesel yang diberikan pada waktu tertentu– apakah untuk mengukur berat
molekul atau nilai-nilaiisoelektrik protein-protein tersebut– melibatkan tempat
penyimpanan dan perbandingan daridata yang memiliki jumlah yang sangat besar,
tak terhindarkan lagi akan memerlukan Bioinformatika.
Pharmacogenomics
Pharmacogenomics adalah
aplikasi dari pendekatan genomik dan teknologi pada identifikasi dari
target-target obat. Contohnya meliputi menjaring semua genom untuk penerima
yang potensial dengan menggunakan cara Bioinformatika, atau dengan menyelidiki
bentuk pola dari ekspresigen di dalam baik patogen maupun induk selama
terjadinya infeksi, atau maupun dengan memeriksa karakteristik pola-pola
ekspresi yang ditemukan dalam tumor atau contoh daripasien untuk kepentingan
diagnosa (kemungkinan untuk mengejar target potensial terapi kanker).
Pharmacogenetics
Tiap individu mempunyai
respon yang berbeda-beda terhadap berbagai pengaruh obat; sebagian ada yang
positif, sebagian ada yang sedikit perubahan yang tampak pada kondisimereka dan
ada juga yang mendapatkan efek samping atau reaksi alergi. Sebagian dari
reaksi-reaksi ini diketahui mempunyai dasar genetik. Pharmacogenetics adalah
bagian dari pharmacogenomics yang menggunakan metode genomik/Bioinformatika
untuk mengidentifikasihubungan-hubungan genomik, contohnya SNP (Single
Nucleotide Polymorphisms), karakteristik dari profil respons pasien tertentu
dan menggunakan informasi-informasi tersebut untuk memberitahu administrasi dan
pengembangan terapi pengobatan.
Sumber
:
https://guntaraachmad.wordpress.com/2016/06/15/bioinformatika-bidang-bidang-yang-terkait/
https://davidbatax.wordpress.com/2014/04/29/pengertian-bioinformatika/
