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 :
