生物信息学、生物信息的管理和分析,是今天约的互联网是10年前的事了。几乎完成了人类基因组计划,艾滋病毒从死刑到可控的病奇迹般的转变和发展的“生物芯片”,这一新兴行业才刚刚达到起跑线。(HGP的概述在这里)。
存储、检索、分析和共享tb的数据就是生物信息学。这是个好消息为计算机和网络行业,尽管到目前为止大多数的行动局限于相对较少的政府、学术和商业研究中心。
这种情况可能很快改变。虽然生物科技行业没有接近兑现自己的承诺,摩尔定律终于开始发挥作用,解决方案很快将开始向下游延伸到医生的办公室。
个性化医疗是生物信息学的圣杯。我们已经知道了一段时间,一个特定的药物可能适合某些人而造成对他人有害的副作用。而不是联邦药品管理局拒绝毒品,因为1%的患者出现严重的副作用,我们将能够为不同的组织和生产定制的药物,最终,个人。
这就是生物芯片。生物芯片是小型设备,可以同时在一个用于执行成千上万的测试样本。应用范围从测试特定基因精确定位疾病类型监测治疗。
这并不是建议生物芯片将取代研究中心。相反,生物芯片与研究中心是相辅相成的:小,负担得起的设备收集数据对整个种群的生物信息学中心将设计更多有用的生物芯片。
生物信息学面临的挑战是理解基因组和蛋白质组数据的增长突飞猛进。生命系统包含成千上万的基因和蛋白质,其中许多在微妙的方式进行交互。在看似混乱的数据找到秩序需要更多的存储空间,处理和传输能力。
主要研究中心的第一反应和制药公司是购买昂贵的超级计算机。但通常我们所需要的是能够同时执行许多小型加工任务。生物信息学中心日益转向存储区域网络,服务器集群等企业惠普(hewlett - packard)和Linux Networx,甚至网格计算来自美国等公司平台计算和设备。
了解潜在疾病过程是最终找到有效的治疗方法和治疗的关键。帮助组装所有的难题将成为互联网最优秀的成就。