Роль биоинформатики. 
Базы данных биологических молекул

биоинформатика программный информационный электронный Без возможностей анализа экспоненциально растущего количества биологических данных, развитие высокопроизводительных технологий было бы бесполезным. Эти технологии требуют методов хранения в электронных базах данных, связанных с разработкой специального программного обеспечения, позволяющего обновлять, запрашивать и искать данные. Информация должна быть легкодоступной и гибкой по отношению к запросам, чтобы можно было осуществлять поиск информации, которая может быть проанализирована для объяснения метаболических путей и роли участвующих в них белков и генов. Для объединения информации из разных источников и получения новых знаний из существующих данных биоинформатика является определяющей областью исследований. Она также обладает мощным потенциалом для моделирования структур, функций и динамики молекулярных систем, и, следовательно, служит для формулирования гипотез и развития экспериментальной работы. Молекулярная характеристика может играть важную роль в раскрытии истории, оценке разнообразия, самобытности и популяционной структуры ГРЖ. Она также может помочь избежать избыточного инбридинга при генетическом управлении маленькими популяциями. Многие исследования описывают внутри и межпопуляционное разнообразие — некоторые в весьма крупном масштабе. Однако эти исследования фрагментарны, их трудно сравнивать и обобщать. Более того, не проведены всесторонние международные обследования соответствующих видов. По этой причине стратегическое значение имеет разработка методов объединения существующих, частично перекрывающихся наборов данных, и обеспечение стандартизации образцов и маркеров для будущего использования в качестве стандартов для исследований во всех странах. Сеть лабораторий, собирающих образцы автохтонной зародышевой плазмы, которая станет доступной для научного сообщества на определенных условиях, будет способствовать выполнению глобального обследования генетического разнообразия. Маркерные технологии эволюционируют и, похоже, что микросателлиты последовательно замещаются на SNP. Эти маркеры очень перспективны, поскольку число их в геноме велико, и они пригодны для автоматизации анализа и генотипирования. Однако эффективность SNP в изучении разнообразия у видов животных до сих пор остается недостаточно исследованной. К этому вопросу необходимо относиться достаточно критично, для того, чтобы избежать накопления искаженных данных. Методы анализа данных также эволюционируют. Новые методы позволяют изучать разнообразие, не прибегая к предположениям a priori о структуре исследуемой популяции; использовать разнообразие для выявления адаптивных генов обобщать информацию, полученную из различных источников, включая социально-экономические и экологические параметры, для расстановки приоритетов по сохранению. Принятие правильной стратегии формирования выборок и систематический сбор фенотипических и экологических данных, остаются ключевыми требованиями для использования полного потенциала новых технологий и подходов. Кроме изучения нейтральной изменчивости ведется активный поиск генов, влияющих на ключевые признаки. В первую очередь изучаются такие признаки как устойчивость к заболеваниям, продуктивность, качество конечной продукции. В этих целях используется ряд стратегий и новых высокоэффективных омик технологий. Идентификация QTN открывает новые возможности и ставит новые задачи в управлении ГРЖ. Информация об адаптивном разнообразии дополняет фенотипическое и нейтральное генетическое разнообразие, и может быть использована для управления ГРЖ и создания инструментов для решения вопросов по их сохранению. Идентификация в определенных популяциях уникальных аллелей или комбинаций аллелей по адаптивным признакам может усилить обоснование их сохранения и направленного использования. Селекция с помощью генов потенциально может уменьшить разрыв в эффективности отбора, обычно существующий между большими популяциями, разводящимися в индустриальных системах производства, и небольшими локальными популяциями, где не могут быть применены системы популяционной генетической оценки и схемы селекции. Селекция с помощью маркеров и генов, однако, не всегда может представлять наилучшее решение. Эти подходы необходимо оценивать и оптимизировать на основе последовательного анализа каждого случая, принимая во внимание краткосрочные и долгосрочные воздействия на популяционную структуру и степень инбридинга, стоимость и выгоды, выраженные в экологических и социально-экономических параметрах в особенности по влиянию на экономическое положение людей. Как в случае других успешных технологий, очень желательно, чтобы преимущества научных достижений в области молекулярного описания стали глобальными, внося свой вклад в улучшение понимания, использования и сохранения мировых ГРЖ для пользы настоящих и будущих поколений человека.