Tin sinh học cấu trúc
Dự đoán cấu trúc protein là một ứng dụng quan trọng khác của tin sinh học. Trình tự amino axit của một protein, cái được gọi là cấu trúc chính, có thể dễ dàng xác định từ trình tự trên gen mã hoá nó. Trong phần lớn các trường hợp, cấu trúc chính này duy nhất có một cấu trúc trong môi trường tự nhiên của nó. (Tất nhiên, có những trường hợp ngoại lệ, chẳng hạn như bệnh não bong gân bò – a.k.a. Bệnh bò điên – prion.) Kiến thức về cấu trúc này rất quan trọng trong việc hiểu được chức năng của protein. Thông tin cấu trúc thường được phân loại là một trong các cấu trúc thứ cấp, bậc ba và bậc bốn. Giải pháp tổng thể khả thi cho những dự đoán như vậy vẫn là một vấn đề mở. Hầu hết các nỗ lực đã được hướng tới heuristics mà hầu hết thời gian.
Một trong những ý tưởng chính trong tin sinh học là khái niệm về tính đồng nhất. Trong nhánh gen của tin sinh học, tính đồng nhất được sử dụng để dự đoán chức năng của một gen: nếu trình tự gen A, có chức năng được biết, là tương đồng với dãy gen B, có chức năng không rõ, chia sẻ chức năng của A. Trong ngành cấu trúc của tin sinh học, homology được sử dụng để xác định những phần của một protein quan trọng trong cấu trúc hình thành và tương tác với các protein khác. Trong một kỹ thuật được gọi là mô hình homology, thông tin này được sử dụng để dự đoán cấu trúc của một protein khi cấu trúc của một protein tương đồng được biết đến. Điều này hiện vẫn là cách duy nhất để dự đoán protein một cách đáng tin cậy.
Một ví dụ là sự tương đồng protein tương tự giữa hemoglobin ở người và hemoglobin trong cây họ đậu (leghemoglobin). Cả hai đều có cùng mục đích vận chuyển oxy trong cơ thể. Mặc dù cả hai loại protein này có trình tự axit amin hoàn toàn khác nhau, cấu trúc protein của chúng hầu như giống hệt nhau, phản ánh các mục đích gần giống nhau của chúng.
Các kỹ thuật khác để dự đoán cấu trúc protein bao gồm protein luồng và de novo (từ đầu) mô hình hóa vật lý.
Sinh học hệ thống mạng và hệ thống
Các bài báo chính: Sinh học hệ thống tính toán, Mạng sinh học, và Tương tác
Phân tích mạng nhằm tìm hiểu các mối quan hệ trong các mạng lưới sinh học như các mạng tương tác trao đổi chất hoặc protein-protein. Mặc dù các mạng sinh học có thể được xây dựng từ một loại phân tử hoặc thực thể duy nhất (chẳng hạn như gen), sinh học mạng thường cố kết hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như protein, các phân tử nhỏ, dữ liệu biểu hiện gen và các loại khác, tất cả đều kết nối vật lý , chức năng, hoặc cả hai.
Sinh học hệ thống liên quan đến việc sử dụng các mô phỏng máy tính của các hệ thống con tế bào (như mạng lưới các chất chuyển hóa và các enzym bao gồm quá trình trao đổi chất, các đường dẫn truyền tín hiệu và các mạng điều khiển gen) để phân tích và hình dung các kết nối phức tạp của các quá trình tế bào này. Cuộc sống nhân tạo hoặc những tiến hóa ảo tiến hóa để hiểu các quy trình tiến hóa thông qua mô phỏng máy tính của các dạng sống đơn giản (nhân tạo).
Mạng lưới phân tử tương tác
Tương tác giữa các protein thường được hình dung và phân tích bằng mạng lưới. Mạng lưới này được tạo thành từ các tương tác protein-protein từ Treponema pallidum, tác nhân gây bệnh giang mai và các bệnh khác.
Các bài báo chính: dự đoán tương tác protein và protein và tương tác
Bạn ngàn của cấu trúc protein ba chiều đã được xác định bởi tinh thể học tia X và cộng hưởng từ phổ protein hạt nhân (protein NMR) và câu hỏi trung tâm trong cấu Bioinformatics là Cho dù đó là thực tế để dự đoán tương tác protein-protein chỉ có thể dựa trên những Hình dạng 3D, mà không thực hiện thí nghiệm tương tác protein-protein. Một loạt các phương pháp đã được phát triển để giải quyết vấn đề docking protein-protein, mặc dù có vẻ như đó vẫn còn nhiều việc phải làm trong lĩnh vực này.
tương tác khác gặp phải trong lĩnh vực này bao gồm protein-ligand (bao gồm cả thuốc) và protein peptide. mô phỏng động học phân tử chuyển động của trái phiếu Atoms là xoay về nguyên tắc cơ bản đằng sau các thuật toán tính toán, thuật toán docking gọi, để nghiên cứu sự tương tác phân tử.