{"id":170362,"date":"2024-05-02T07:30:00","date_gmt":"2024-05-02T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=170362"},"modified":"2026-02-26T17:07:15","modified_gmt":"2026-02-26T16:07:15","slug":"bioinformatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/bioinformatica","title":{"rendered":"Bioinform\u00e1tica: \u00bfQu\u00e9 es? \u00bfPara qu\u00e9 sirve?"},"content":{"rendered":"\n

Entre las c\u00e9lulas, los genomas, las biomol\u00e9culas, … el mundo de la ciencia es de una complejidad indescriptible. Para comprenderlo mejor, conviene conocer el conjunto de estos elementos. Y aunque a\u00fan estamos lejos de conocer todo, los cient\u00edficos han, en los \u00faltimos a\u00f1os, realizado progresos importantes. Especialmente gracias a la bioinform\u00e1tica que aplica los principios del tratamiento de datos a las ciencias de la vida. Desciframiento.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Bioinform\u00e1tica, entre ciencia y datos<\/h2>\n\n\n\n

Definici\u00f3n de biolog\u00eda computacional<\/h3>\n\n\n\n

En la intersecci\u00f3n entre la biolog\u00eda, la inform\u00e1tica, las matem\u00e1ticas y la f\u00edsica<\/b>, la bioinform\u00e1tica procesa datos en los campos de las ciencias de la vida. M\u00e1s espec\u00edficamente, se refiere a la modelizaci\u00f3n, el an\u00e1lisis y la integraci\u00f3n de datos biol\u00f3gicos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Esta disciplina cient\u00edfica ha sido posible gracias a los enormes avances tecnol\u00f3gicos relacionados con el Big data. Hoy en d\u00eda, los cient\u00edficos son capaces de recopilar grandes cantidades de datos en materia de comprensi\u00f3n de c\u00e9lulas, genomas, biomol\u00e9culas, ecosistemas, tejidos, organismos o incluso comunidades y poblaciones. Tanta informaci\u00f3n biol\u00f3gica que implica una creciente necesidad de <\/b>expertise en datos<\/a>; ya sea para su manipulaci\u00f3n, almacenamiento, visualizaci\u00f3n o an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n\n\n\n

En definitiva, el objetivo de la bioinform\u00e1tica es comprender mejor la ciencia de la vida mediante los datos. Para lograrlo, los cient\u00edficos pueden estudiar el funcionamiento actual de los elementos (por ejemplo, gracias al an\u00e1lisis de secuencias) o estudiar la evoluci\u00f3n de estos mismos elementos (especialmente con la modelizaci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n

Un poco de historia<\/h3>\n\n\n\n

El t\u00e9rmino bioinform\u00e1tica aparece por primera vez en 1970 a trav\u00e9s de un estudio de Paulien Hogeweg y Ben Hesper<\/b> sobre los procesos de informaci\u00f3n en los sistemas bi\u00f3ticos.<\/p>\n\n\n\n

Luego, Robert J. Cedergren continu\u00f3 perfeccionando esta disciplina explorando la estructura de los ARN<\/b>. Su trabajo, con la colaboraci\u00f3n de otros cient\u00edficos y matem\u00e1ticos, inici\u00f3 el movimiento. Gradualmente, la biolog\u00eda inform\u00e1tica se ha extendido a otros campos de la ciencia como la bioqu\u00edmica, la medicina molecular, la pediatr\u00eda, la salud ambiental, etc.<\/p>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda, la biolog\u00eda inform\u00e1tica es totalmente multidisciplinaria.<\/p>\n\n\n\n

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Las subdisciplinas de la bioinformática<\/h2>\n\n\n\n

Aunque la bioinform\u00e1tica es muy amplia, se puede dividir en varias subdisciplinas. Aqu\u00ed est\u00e1n las principales.<\/p>\n\n\n

La bioinformática de secuencias<\/h3>\n\n\n\n

Esta rama de la biolog\u00eda inform\u00e1tica analiza la informaci\u00f3n gen\u00e9tica contenida en una secuencia de ADN<\/b>. Al estudiar los componentes elementales de las secuencias de ADN o prote\u00ednas (como los nucle\u00f3tidos o los amino\u00e1cidos), es posible identificar similitudes entre secuencias, genes o regiones consideradas cient\u00edficamente relevantes.<\/p>\n\n\n\n

Nacida con la invenci\u00f3n del secuenciado de ADN en la d\u00e9cada de 1970, esta disciplina ha evolucionado particularmente. Desde entonces, los cient\u00edficos descubren un n\u00famero creciente de secuencias (ya sean genomas o ADN complementarios).<\/p>\n\n\n\n

Pero la cantidad de datos disponibles es tal que tambi\u00e9n es dif\u00edcil procesarlos bien. Este es todo el inter\u00e9s de la bioinform\u00e1tica. Al integrar t\u00e9cnicas y herramientas de datos (incluyendo bases de datos), la b\u00fasqueda y el an\u00e1lisis de secuencias se simplifica.<\/p>\n\n\n\n

La introducci\u00f3n de estas t\u00e9cnicas representa una aut\u00e9ntica revoluci\u00f3n. Es m\u00e1s, estas t\u00e9cnicas evolucionan sin cesar. Como prueba, al principio de la d\u00e9cada de 2000, el secuenciado del primer genoma humano hab\u00eda requerido cerca de 2 mil millones de \u20ac y m\u00e1s de 10 a\u00f1os de trabajo. Hoy, ese mismo secuenciado solo requiere unas pocas horas de trabajo y menos de 1 000 \u20ac de inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n

La bioinformática estructural (o modelado molecular)<\/h3>\n\n\n\n

Consiste en utilizar las herramientas inform\u00e1ticas para reconstruir, predecir y analizar la estructura 3D de las macromol\u00e9culas biol\u00f3gicas.<\/b> Estas t\u00e9cnicas son indispensables dada la magnitud de las macromol\u00e9culas. Son tan peque\u00f1as que las t\u00e9cnicas de observaci\u00f3n tradicionales (como la microscop\u00eda) son insuficientes.<\/p>\n\n\n\n

Con el modelado molecular, es posible reconstruir estas macromol\u00e9culas en un formato en 3 dimensiones<\/b>. Para ello, los cient\u00edficos utilizan an\u00e1lisis cristalogr\u00e1ficos, resonancia magn\u00e9tica nuclear, criomicroscop\u00eda electr\u00f3nica o t\u00e9cnicas de difusi\u00f3n a peque\u00f1os \u00e1ngulos. El conjunto de estas t\u00e9cnicas permite recopilar datos que luego se utilizan para crear un modelo molecular en 3D.<\/p>\n\n\n\n

Ya sea en fase de experimentaci\u00f3n, recolecci\u00f3n, an\u00e1lisis o visualizaci\u00f3n molecular, la bioinform\u00e1tica interviene en todos los niveles.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s de la reconstrucci\u00f3n de las macromol\u00e9culas, esta disciplina tambi\u00e9n permite predecir estructuras de prote\u00ednas<\/b> a partir de la secuencia de sus componentes elementales (los amino\u00e1cidos). Esto es a\u00fan m\u00e1s importante porque la actividad de cada prote\u00edna var\u00eda seg\u00fan la forma que adopta. Ser capaz de predecir su forma permite as\u00ed predecir su efecto, sus posibles inhibidores, etc.<\/p>\n\n\n\n

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La bioinformática de redes<\/h3>\n\n\n\n

Los cient\u00edficos estudian las interacciones entre todos los elementos vivos<\/b>, tales como genes, prote\u00ednas, c\u00e9lulas, organismos, … A partir de este an\u00e1lisis de flujos gen\u00e9ticos o metab\u00f3licos, es posible modelar comportamientos colectivos. Para ello, nuevamente es necesario apoyarse en una serie de datos recopilados gracias a las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis Big Data<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

La bioinform\u00e1tica de redes permite, entre otras cosas, construir \u00e1rboles filogen\u00e9ticos. En otras palabras, un \u00e1rbol que establece un v\u00ednculo entre las especies seg\u00fan sus distancias gen\u00e9ticas. Los cient\u00edficos luego comparan los genes hom\u00f3logos entre s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n

El conjunto de estas subdisciplinas de la bioinform\u00e1tica permite avanzar la ciencia de manera espectacular.<\/p>\n\n\n

La importancia de la bioinformática<\/h2>\n\n\n\n

Para ayudarle a comprender mejor la importancia de la bioinform\u00e1tica, aqu\u00ed hay varios ejemplos concretos:<\/p>\n\n\n\n