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2026-04-15T07:27:51Z

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[[Datei:Hemagglutinin molecule.png|mini|Oberflächenprotein eines Influenza-Virus (Modell)]]

Die '''Bioinformatik''' ist eine interdisziplinäre [[Wissenschaft]], die Probleme aus den [[Lebenswissenschaften]] mit theoretischen computergestützten Methoden löst. Sie hat zu grundlegenden Erkenntnissen der modernen Biologie und Medizin beigetragen. Bekanntheit in den Medien erreichte die Bioinformatik in erster Linie 2001 mit ihrem wesentlichen Beitrag zur [[Humangenomprojekt|Sequenzierung des menschlichen Genoms]].

Bioinformatik ist ein weitgefächertes [[Forschung]]sgebiet, sowohl bei Problemstellungen als auch den angewandten Methoden. Wesentliche Gebiete der Bioinformatik sind die Verwaltung und Integration biologischer Daten, die [[DNA-Sequenzanalyse|Sequenzanalyse]], die Strukturbioinformatik und die Analyse von Daten aus Hochdurchsatzmethoden (~omics). Da Bioinformatik unentbehrlich ist, um Daten in großem Maßstab zu analysieren, bildet sie einen wesentlichen Pfeiler der [[Systembiologie]].

Der Bioinformatik wird im englischen Sprachraum oft die ''computational biology'' gegenübergestellt, die einen weiteren Bereich als die klassische Bioinformatik abdeckt, meist benutzt man beide Begriffe jedoch [[Synonymie|synonym]].

== Datenverwaltung ==
Die rasch wachsende Menge biologischer Daten, insbesondere [[Nukleotidsequenz|DNA- und Proteinsequenzen]], deren Kommentierung (die [[Annotation]]), 3D-[[Proteinstruktur]]en, Interaktionen biologischer Moleküle und Hochdurchsatzdaten von beispielsweise [[Microarray]]s, stellt besondere Anforderungen an die Handhabung dieser Daten. Ein wichtiges Problem der Bioinformatik besteht daher in der Datenaufbereitung und Speicherung in geeignet [[Datenbankindex|indizierten]] und verknüpften [[Biologische Datenbanken|biologischen Datenbanken]].<ref>{{Literatur |Autor=T. K. Attwood, A. Gisel, N.-E. Eriksson, E. Bongcam-Rudloff |Hrsg=Mahmood A Mahdavi |Titel=Concepts, Historical Milestones and the Central Place of Bioinformatics in Modern Biology: A European Perspective |Sammelwerk=Bioinformatics - Trends and Methodologies |Verlag=InTech |Datum=2011 |ISBN=978-953-307-282-1 |DOI=10.5772/23535}}</ref> Die Vorteile liegen dabei in der einheitlichen Struktur, der leichteren Durchsuchbarkeit und der Automatisierbarkeit von Analysen durch Software.

Eine der ältesten biologischen Datenbanken ist die [[Protein Data Bank]], PDB, für Daten über 3D-Strukturen biologischer Makromoleküle, zumeist Proteine. In den 80er Jahren wurden Datenbanken zur Verwaltung von Nukleotidsequenzen ([[EMBL Data Library]], [[GenBank]]) und Aminosäuresequenzen ([[Protein Information Resource]], [[Swiss-Prot]]) aufgebaut. Die in der [[Internationale Nukleotidsequenz-Datenbank-Zusammenarbeit|Internationalen Nukleotidsequenz-Datenbank-Zusammenarbeit]] zusammengeschlossenen Nukleotidsequenz-Datenbanken sind als Primärdatenbanken Archive von Originaldaten, die von den Forschern selbst eingereicht werden. Demgegenüber stellt [[UniProt]], der Zusammenschluss aus [[Protein Information Resource|PIR]] und Swiss-Prot, qualitativ hochwertige, von Experten gepflegte und [[Annotation|annotierte]] Einträge von Proteinsequenzen mit umfangreichen Informationen zu jedem einzelnen Protein bereit, die ergänzt werden durch aus der [[EMBL-Bank]] automatisch translatierte Proteinsequenzen ohne weitere Annotation.

Andere Datenbanken enthalten wiederkehrende Motive in Proteinsequenzen ([[Pfam]]), Informationen über Enzyme und biochemische Komponenten ([[GeneCards]], [[BRENDA]], [[KEGG]] LIGAND und ENZYME), über Protein-Protein-<ref>[https://www.ebi.ac.uk/intact/ IntAct] Protein-Interaktions-Datenbank am [[European Bioinformatics Institute|EBI]].</ref> oder Protein-DNA-Wechselwirkungen ([[TRANSFAC]]), über Stoffwechsel- und regulatorische Netzwerke (KEGG, REACTOME), über [[Genexpression]] ([[Bgee]]) sowie vieles mehr.

Der Umfang der einzelnen Datenbanken wächst teilweise exponentiell.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/statistics/ |titel=GenBank and WGS Statistics |werk=National Library of Medicine |datum=2024-04 |sprache=en |abruf=2024-05-02}}</ref> Auch die Anzahl einschlägiger Datenbanken wächst beständig und lag Ende 2024 bei über 2.200.<ref>{{Literatur |Autor=Daniel J Rigden, Xosé M Fernández |Titel=The 2025 Nucleic Acids Research database issue and the online molecular biology database collection |Sammelwerk=Nucleic Acids Research |Band=53 |Nummer=D1 |Datum=2025-01-06 |DOI=10.1093/nar/gkae1220 |Seiten=}}</ref>{{Zukunft|2026|02|20240502}} Bei der Suche nach relevanten Informationen werden daher häufig Bioinformatik-Meta-Suchmaschinen ([[Bioinformatik-Harvester]], [[Entrez]], [[European Bioinformatics Institute|EBI SRS]]) benutzt. Die Vielfalt an weltweit verfügbaren Datenbanken führt oft zu redundanter und damit fehleranfälliger Datenhaltung, zumal DNA-Sequenzen teils in Fragmenten (''raw reads''), teils in vollständig assemblierten Konsensus-Sequenzen vorliegen.

Eine weitere Aufgabe bei der Datenintegration ist das Erstellen von kontrollierten Vokabularien und [[Ontologie (Informatik)|Ontologien]], die eine Zuordnung von Funktionsbezeichnungen quer durch alle Ebenen ermöglichen.

== Sequenzanalyse ==
Die ersten reinen Bioinformatikanwendungen wurden für die [[DNA-Sequenzanalyse]] und für [[Sequenzalignment]] entwickelt. Bei der Sequenzanalyse geht es in erster Linie um das schnelle Auffinden von Mustern in Protein- oder DNA-Sequenzen. Beim Sequenzalignment geht es um die Frage, ob zwei Gene oder Proteine miteinander verwandt („[[Homologie (Genetik)|homolog]]“) sind. Dazu werden die Sequenzen so übereinandergelegt und gegeneinander ausgerichtet, dass eine möglichst gute Übereinstimmung erzielt wird. Ist die Übereinstimmung signifikant besser, als durch zufällige Ähnlichkeit zu erwarten wäre, kann man auf Verwandtschaft schließen: Bei Genen und Proteinen impliziert Verwandtschaft stets ähnliche Struktur und meist ähnliche Funktion. Eine zentrale Bedeutung des Sequenzvergleichs für die Bioinformatik liegt demnach in seinem Einsatz für die Sequenz- und Strukturvorhersage unbekannter, [[Vermutetes Gen|vermuteter Gene]]. Zur Anwendung kommen dabei [[Algorithmus|Algorithmen]] der [[Dynamische Programmierung|dynamischen]] Programmierung und [[Heuristik|heuristische]] Algorithmen. Die dynamische Programmierung liefert optimale Lösungen, ist aber wegen der benötigten Computerressourcen in der Praxis nicht auf sehr lange Sequenzen oder sehr große Datenbanken anwendbar. Heuristische Algorithmen eignen sich zur Durchsuchung der großen, global verfügbaren Datenbanken, die sämtliche bekannten Sequenzen archivieren; sie garantieren zwar keine optimalen Ergebnisse, leisten aber dennoch so gute Dienste, dass die tägliche Arbeit des Bioinformatikers und Molekularbiologen ohne den Einsatz beispielsweise des [[BLAST-Algorithmus]] nicht möglich wäre. Weitere häufig verwendete Algorithmen, die je nach Einsatzgebiet unterschiedliche Funktionen erfüllen, sind [[FASTA-Algorithmus|FASTA]], [[Needleman-Wunsch-Algorithmus|Needleman-Wunsch]] oder [[Smith-Waterman-Algorithmus|Smith-Waterman]].

Seltener benötigt man bei biologischen Fragestellungen die Suche nach [[String-Matching-Algorithmus|exakten Übereinstimmungen]] von kurzen Sequenzenabschnitten, typischerweise für Schnittstellen von [[Restriktionsenzym]]en in DNA-Sequenzen, gegebenenfalls auch von [[Sequenzmuster]]n in Proteinen, aus der [[PROSITE]]-Datenbank.

Eine große Rolle spielt die Bioinformatik auch bei der [[Liste von sequenzierten eukaryontischen Genomen|Genom]]-[[DNA-Sequenzierung|Analyse]]. Die in kleinen Einheiten sequenzierten DNA-Bruchstücke werden mit Hilfe bioinformatischer Methoden zu einer Gesamtsequenz zusammengefügt.

Des Weiteren wurden Methoden zum Auffinden von Genen in unbekannten DNA-Sequenzen entwickelt ([[Genvorhersage]], engl. ''gene finding'' oder ''gene prediction''). Dieses Problem wird mit verschiedenen Rechenmethoden und [[Algorithmus|Algorithmen]] angegangen, darunter statistische Sequenzanalyse, [[Markow-Kette]]n und [[Künstliches neuronales Netz|künstliche neuronale Netze]] zur [[Mustererkennung]].

Sowohl anhand von DNA- als auch von Aminosäuresequenzen lassen sich [[Phylogenetischer Baum|phylogenetische Bäume]] erstellen, die die evolutionäre Entwicklung der heutigen Lebewesen aus größtenteils unbekannten und daher hypothetischen Vorfahren darstellen.

== Strukturbioinformatik ==
[[Datei:1glu-ses.jpg|mini|Computergestützte Visualisierung des Glucocorticoid-Rezeptors ({{PDB|1GLU}}) gebunden an ein kurzes DNA-Molekül mit spezifischer Nukleotidsequenz. Die Oberfläche des Proteins wurde nach den elektrostatischen Eigenschaften gefärbt. Erstellt mit [[BALL|BALLView]].]]

Mit der Aufklärung und weitreichenden Funktionsanalyse verschiedener vollständiger [[Genom]]e verlagert sich der Schwerpunkt bioinformatischer Arbeit auf Fragestellungen der [[Proteomik]], z. B. das Problem der [[Proteinfaltung]] und [[Proteinstruktur|Strukturvorhersage]], also die Frage nach der [[Sekundärstruktur|Sekundär-]] oder [[Tertiärstruktur]] bei gegebener [[Aminosäure]]sequenz. Auch die Frage nach der Interaktion von Proteinen mit verschiedenen [[Ligand (Biochemie)|Liganden]] (Nukleinsäuren, anderen Proteinen oder auch kleineren Molekülen) wird untersucht, da sich daraus neben Erkenntnissen für die [[Grundlagenforschung]] auch wichtige Informationen für die [[Medizin]] und [[Pharmazie]] ableiten lassen, beispielsweise darüber, wie ein durch eine Mutation verändertes Protein die Körperfunktionen beeinflusst oder welche Medikamente in welcher Weise an verschiedenen Proteinen wirken.

== Siehe auch ==
* [[Metagenomik]]
* [[Fachkraft für Bioinformatik]]

== Literatur ==
* Cynthia Gibas, Per Jambeck: ''Einführung in die praktische Bioinformatik.'' O’Reilly, 2002, ISBN 3-89721-289-7.
* Nicola Gaedeke: ''Biowissenschaftlich recherchieren: Über den Einsatz von Datenbanken und anderen Ressourcen der Bioinformatik.'' Birkhäuser, 2007, ISBN 978-3-7643-8525-5.
* {{Literatur
|Autor=G. A. Reeves, D. Talavera, J. M. Thornton
|Titel=Genome and proteome annotation: organization, interpretation and integration
|Sammelwerk=J R Soc Interface
|Band=6
|Nummer=31
|Datum=2009-02
|Seiten=129–147
|Online=http://rsif.royalsocietypublishing.org/content/6/31/129.full
|DOI=10.1098/rsif.2008.0341
|PMC=2658791
|PMID=19019817}}

== Weblinks ==
{{Wiktionary|bio-informatique}}
{{Commonscat|Bioinformatics|Bioinformatik}}
* [https://www.bioinformatik.de/ Fachgruppe Bioinformatik]
* [https://www.iscb.org/ International Society for Computational Biology]
* [https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Entrez "Entrez" Life Science Suchmaschine des NCBI]

== Einzelnachweise ==
<references />

{{Normdaten|TYP=s|GND=4611085-9|LCCN=sh00003585}}

[[Kategorie:Bioinformatik| ]]
[[Kategorie:Biologische Disziplin]]
[[Kategorie:Interdisziplinäre Wissenschaft]]

Bioinformatik - Versionsgeschichte

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