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[유전공학]bioinformatics(생명정보학)이란 무엇인가

Bioinformatics (생명 정보학)의 정의와. 필요성. 바이오인포메틱스의 발전에 영향을 준 요인들. 바이오인포메틱스의 흐름으로 본 지난 50년간의 생물학의 역사.바이오인포메틱스의 기여. 바이오인포메틱스의 연구 분야.예상 활용 분야.국내외 현황.향후 전망등 전반적인 내용을 다룬 레포트입니다.
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한컴오피스
최초등록일 2006.07.06 최종저작일 2006.06
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[유전공학]bioinformatics(생명정보학)이란 무엇인가
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    소개

    Bioinformatics (생명 정보학)의 정의와. 필요성. 바이오인포메틱스의 발전에 영향을 준 요인들. 바이오인포메틱스의 흐름으로 본 지난 50년간의 생물학의 역사.바이오인포메틱스의 기여. 바이오인포메틱스의 연구 분야.예상 활용 분야.국내외 현황.향후 전망등 전반적인 내용을 다룬 레포트입니다.

    목차

    1.서론
    2.본론
    1. 바이오인포메틱스란 무엇인가?

    2. 바이오인포메틱스의 필요성.

    3. 바이오인포메틱스의 발전에 영향을 준 요인들.
    1) 유전자 재조합 기술.
    2) 유전자 데이터 베이스.
    3) 지놈프로젝트.
    4) 소프트웨어의 개발.
    5) 인터넷.

    4. 바이오인포메틱스의 흐름으로 본 지난 50년간의 생물학의 역사.
    1) 제1기.
    2) 제2기.
    3) 제3기.

    5. 바이오인포메틱스의 기여.
    1) 생물학 연구의 가속화.
    2) 유전 정보의 양질전환.

    6. 바이오인포메틱스의 연구 분야.
    1) Genome project & Database.
    2) sequence analysis.
    3) function prediction
    4) structure study
    5) drug research.
    6) software development.
    7) algorithm study.

    7. 바이오인포메틱스의 예상 활용 분야.
    1) 유전자 정보의 데이터 마이닝.
    2) 신약의 개발.
    3) 유전자 칩.
    4) 개인 맞춤 의학
    5) Genome restructuring.
    6) 인공지능 분야의 응용.

    8. 국내외 현황.
    1) 국외 현황
    2) 국내 현황
    9. 바이오인포메틱스의 향후 전망.

    3. 결론.

    본문내용

    이미 우리는 제 3의 혁명이라 일컬어지는 “정보화 혁명”의 시대에 살고 있다. 기존의 가치관은 급속도로 해체되고, 패러다임이 재구성되고 있다. 이 전 까지 의 변화가 인간 이외의 환경에 대한 것이었다면, 이제 그 변화의 대상이 인간 자체가 되어가고 있다. 그리고 생명정보학(Bioinformatics)이 이러한 변화의 핵심적 역할을 하고 있다.
    오늘날 생명공학 혁명의 선두에 서서 기존 생물학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 나가고 있는 연구 분야가 바로 Genomics 분야이다. 과거에는 하나의 gene(유전자)을 분리하거나 변이를 일으켜 그에 대한 연구를 수행하고 이를 활용했기 때문에 관련 정보의 양이 상대적으로 적었다. 그러나 genomics 시대에는 동시에 수천, 수만 개의 gene이나 그 산물인 protein, 생체 대사물의 통합적 분석이 가능해졌다. 즉 개개의 유전자 수준이 아닌 유전체 전체를 대상으로 연구하게 되었을 뿐 아니라 유전체의 구조와 기능, 진화 등을 다루고, 생명체가 임의의 환경에서 발현하는 모든 유전자들을 총체적으로 분석하는 분야 까지 포함하게 된 것이다. 이러한 추세를 대변하는 것이 최근 등장하고 있는 ‘omics’로 표현되는 분야들이다. genomics(유전체학)를 비롯하여 proteomics(단백질체학), transcriptomics(전사체학), metabolomics(대사체학), 심지어는 systeomics 등의 용어까지 사용되고 있다.
    이러한 연구 추세는 대량의 생물학적 정보를 효율적으로 저장, 분석하는 방법을 요구한다. 나아가 이러한 생물학 정보는 단순한 개개 정보의 통합으로 나타나는 분석 결과 이상의 지식, 즉 각 단위 정보들 간의 유기적 연동 메커니즘을 파악하고 이로부터 생물학적 의미를 통합적으로 파악하는 소위 시스템 생물학으로 생물학 해석의 패러다임을 바꾸어 나가고 있다. 이러한 새로운 패러다임의 생물학 관련 분야는 생명정보학(Bioinformation) 없이는 성립하지 않는다. 대량 데이터의 효율적 저장, 복구, 분석은 컴퓨터를 활용하지 않고는 불가능하기 때문이다. 따라서 고성능 컴퓨터와 효율적인 정보 처리 알고리듬이 결합된 생명정보학(Bioinformatics)이라는 분야가 새롭게 개척되고 있다.

    참고자료

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