| | Martin Möhle This site in English Diese Seite auf Deutsch

Bio-informática, bio-matemática e bio-estocástica

Bio-informática não tem a intenção de inferir leis fundamentais matemáticas que governam sistemas biológicos paralelas à essas leis já conhecidas da física. Atualmente a utilidade principal da Bio-informática consiste na preparação de ferramentas que investigadores podem utilizar para a análise de dados. Por exemplo, biólogos precisam de ferramentas para a avaliação estatística de similaridades entre duas ou mais sequências de DNA ou proteínas, para desvendar genes no genoma DNA, e para estimar diferenças em como genes são expressados em provas diferentes. Áreas importantes da Bio-informática trabalham no desenvolvimento e na otimização de banco de dados, algoritmos e pacotes de programas correspondentes.

Bio-matemática trabalha essencialmente na descrição e investigação matemática dos fenômenos biológicos. A intenção é uma moldagem e análise geral matemática dos sistemas biológicos, similares às leis conhecidas da física. O exemplo provavelmente mais simples é o crescimento exponencial das populações. Em contraste com a física essas leis estão ainda longe de ser determinadas pelos sistemas biológicos. Originalmente a Bio-matemática considera essencialmente caminhos determinados, a maioria deles são da área das Equações Diferenciais e dos Sistemas Dinâmicos.

Bio-estocástica enfatiza a evidência que muitos fenômenos biológicos são determinados parcialmente ou até mesmo completamente por acaso. Embora a relevância de acaso tenha sido já cedo discernido (Darwin, Mendel, Hardy-Weinberg), modelos probabilisticos mais complexos foram estudados intensivamente apenas recentemente, também por causa do desenvolvimento tardio da estocástica. Progressos fundamentais puderam ser feitos apenas, quando a teoria dos Processos Estocásticos e a teoria da Integração Estocástica foram desenvolvidas suficientemente. Por exemplo, a teoria dos Processos das Ramificações contribuiram fundamentalmente para entender o crescimento biológico da população até a cadeia de reação polymerase (PCR). Um outro exemplo típico é a teoria da coalescência fundamentada por Kingman (1982), uma teoria das ávores ancestrais que ainda influência o movimento da genética populacional. O número de publicações em jornais de teoria probabilística com conexão em biologia cresceu drasticamente desde 1980 e comprova a importância da Bio-estocástica. Ademais, Bio-estocástica forma a base para uma análise estatística profunda dos dados biológicos. Aqui a conexão com a Bio-informática torna-se particularmente óbvia.

[ | | Martin Möhle ]
Última alteração em 22/04/2022