La biología computacional es una rama del conocimiento que investiga problemas biológicos mediante el uso de recursos computacionales y modelos matemáticos. Estas herramientas permiten simular los sistemas biológicos que son objeto de estudio.
Es una ciencia interdisciplinar que surge a partir de la combinación de la propia biología con las ciencias computacionales o informáticas. Además, se sirve del apoyo de otros ámbitos del conocimiento científico como las matemáticas, la estadística o la física.
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La biología computacional, también llamada biotecnología computacional, se puede definir como el estudio de la biología mediante técnicas informáticas para entender y organizar la información. Esto es precisamente lo que la diferencia respecto a la computación biológica, aunque parezcan similares.
La biología computacional surge para posibilitar la investigación y el estudio de los fenómenos biológicos más complejos partiendo de la base de lo que es la bioinformática. Es decir, la aplicación de avances informáticos al proceso de adquisición, almacenamiento, organización, análisis, manipulación, presentación y difusión de los datos biológicos, como las secuencias de ADN, para comprender mejor su significado.
Por otra parte, la computación biológica nace como la rama de la informática que estudia cómo podemos utilizar elementos de naturaleza biológica, como proteínas o moléculas de ADN, para procesar y almacenar información.
La biología computacional permite describir la estructura y los mecanismos de control de los fenómenos biológicos formulando modelos que expliquen las complejas interrelaciones moleculares que existen en el interior de los organismos.
Ejemplo de ello son las bases de datos que almacenan la ingente información recopilada sobre proteínas, genes y demás biomoléculas. Estas incluyen desde los datos relacionados con sus diferentes funciones, estructuras y localizaciones, hasta los relativos a las características de cada especie.
La biotecnología computacional es fundamental en múltiples campos, como la genética, la medicina preventiva, o en el desarrollo de nuevos fármacos, entre otros.
La biología computacional se puede usar para diseñar nanosensores que detectan concentraciones minúsculas de determinadas sustancias químicas. Estos a su vez tienen multitud de usos que contribuyen al desarrollo industrial o sanitario.
La nanotecnología también se puede usar para diseñar nanorrobots o nanomecanismos. Los primeros pueden operar dentro del cuerpo humano, aplicando medicamentos o detectando agentes patógenos. Los últimos son máquinas creadas a base de moléculas orgánicas.
La biología computacional facilita el almacenamiento, organización y comparación de secuencias de ADN y la realización de modelos para analizarlas. Esto sirve para determinar la secuencia nucleofílica de un gran número de genes. La secuenciación del genoma humano es el principal objetivo de la genómica.
La biología computacional posibilita usar técnicas computacionales, como métodos algorítmicos y cuánticos, para analizar infinidad de datos sobre la estructura de las moléculas y cómo estas se relacionan. Ello permite modelar y predecir su comportamiento, lo que tiene gran relevancia en ámbitos como farmacia, medicina o genética.
La biología computacional permite usar algoritmos y modelos matemáticos para comparar un gran número de parámetros relacionados con el movimiento y el equilibrio físico de los seres vivos. Ambos aspectos son estudiados por la biomecánica, que también investiga nuevos biomateriales más adaptados a cada paciente.
La biología computacional permite desarrollar métodos computacionales de predicción de las estructuras de una proteína mediante modelos tridimensionales que simulan la secuencia de aminoácidos que la componen. Esto ofrece información sobre aspectos funcionales que no se podrían conocer con métodos experimentales, que además son claves para desarrollar fármacos o fabricar enzimas útiles en los procesos industriales.
En suma, estas aplicaciones hacen que la biología computacional sea una herramienta poderosa para abordar con más eficiencia y precisión cuestiones directamente vinculadas con el campo de la salud, pero indirectamente relacionadas con otras áreas. En agricultura, por ejemplo, la biología computacional puede mejorar cultivos mediante ingeniería genética.
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