Отличается ли «вычислительная биология» от «биоинформатики»?

Являются ли «вычислительная биология» и «биоинформатика» просто разными терминами для обозначения одного и того же или между ними существует реальная разница?

Вероятно, лучше задать их напрямую :) biostars.org На самом деле вопросов в этом направлении уже немного: biostars.org/search/?q=computational+biology
Благодарю вас! Я рад, что кто-то признает, что есть разница meta.biology.stackexchange.com/a/169/389
@Chirag И между ответами и комментариями нам повезло, что у каждого есть 4 альтернативных определения на выбор!
@bobthejoe Я не думаю, что кто-то предположил, что различий нет, но заставить сообщество прийти к согласию относительно того, в чем именно заключаются эти различия, - бесполезное занятие.
@Chirag Почему вы откатили редактирование Дэниела, это была более грамматически правильная версия?
@jonsca Идея состоит в том, чтобы спросить не только в чем разница, но и в первую очередь спросить, есть ли разница ...
@jonsca Я сделал это однозначно :)
@Chirag Это была скорее структура предложения, с которой я столкнулся, что не имело большого значения, мне было больше любопытно, почему вы решили откатить ее. Вопрос «биологии» и «химии» не был таким надоедливым. Во всяком случае, я думаю, что сейчас все в порядке. В одном из ваших ответов по-прежнему используется термин «вычислительная биология», но я думаю, что все это по-прежнему имеет смысл.
Подождите... когда этот вопрос стал о химии?
@DanielStandage по ошибке заменил биологию на химию... плохо.

Ответы (4)

Я нашел этот пост Расса Альтмана довольно хорошим. Ниже приводится его мнение о двух похожих, но разных областях:

Вычислительная биология : изучение биологии с использованием вычислительных методов. Цель состоит в том, чтобы изучить новую биологию, знания о живых системах. Это о науке.

Биоинформатика : создание инструментов (алгоритмов, баз данных), решающих задачи. Цель состоит в том, чтобы создать полезные инструменты, которые работают с биологическими данными. Речь идет об инженерии.

Просто в качестве примечания:

Это всего лишь мнение одного человека, и я слышал много других определений для обоих этих терминов. Например, один человек, которого я знаю, упомянул, что, по его мнению, вычислительная биология занимается очень теоретическими исследованиями, такими как NP-трудность (т. е. статьи, опубликованные в Журнале вычислительной биологии). Другие думают, что биоинформатика — это прикладная область, в которой, по сути, используются уже опубликованные инструменты.

Это, пожалуй, самое близкое определение этого поля, которое вы можете когда-либо подобрать. :)
Каким бы информативным ни был этот ответ, имейте в виду, что многие (талантливые) ученые с ним не согласятся или, по крайней мере, дадут несколько иной ответ.
Не будет ли биоинформатика больше связана с использованием инструментов для решения статистических задач, чем с созданием таких инструментов?
Я не думаю, что это определение общепринято. Там, где мы работаем, большинство людей самопровозглашенные биоинформатики (черт возьми, у нас это даже есть в названии института), но, согласно этому ответу, они классифицируются как вычислительные биологи. Они также могут делать последнее (поскольку темы обычно неразрывно связаны), но в центре внимания определенно биологические исследования, а не разработка инструментов.
@KonradRudolph: Опять же, цель моего ответа не заключалась в том, чтобы дать конкретное определение, поэтому я дал дополнительное примечание, показывающее, что у других людей разные мнения о том, что они из себя представляют. Определения будут очень специфичными для института/лаборатории в зависимости от тем и целей их исследований.

Я думаю, что этот вопрос здесь по теме, хотя да, вы точно получите много ответов на BioStars . Но рассмотрим это из вики-тега биоинформатики на этом сайте.

Биоинформатика — это широкая область, которая связывает различные дисциплины наук о жизни (биологию, генетику, биохимию, биофизику и т. д.) с различными количественными науками (математика, статистика, информатика, инженерия и т. д.). Методы биоинформатики обычно включают разработку и применение программного обеспечения и алгоритмов для решения биологических вопросов, требующих больших вычислительных ресурсов, таких как вопросы, распространенные в структурной биологии, геномике, анализе последовательностей и системной биологии.

Некоторые ученые проводят различие между биоинформатикой и вычислительной биологией . Хотя эти области действительно широки и разнообразны, эти различия в терминах не являются последовательными или четко определенными.

Показательный пример: ответ @GWW цитирует два разных определения, а другое уже было предложено в ответ на его ответ (в качестве комментария). Дополнительные определения обязательно появятся из дополнительных ответов, комментариев и правок. Ни одно из этих определений не обязательно неверно, но точно так же ни одно из них не является «правильным», поскольку нет объективного способа определить, какое из определений «лучше» других. Если бы вы спросили 5 экспертов в этой области, вы, вероятно, получили бы 5 разных определений.

Должна быть возможность выбрать несколько ответов :)
@Chirag Ну, к сожалению, на этот вопрос есть много «хороших» ответов ... в этом и есть смысл.
+1, но я оспариваю, что формирование этого тега оспаривалось (я) meta.biology.stackexchange.com/q/168/389

Вычислительная биология — обычно включает в себя создание модели (программное обеспечение или другая логика), в которой вы пытаетесь пролить свет на некоторый биологический процесс, создавая информационные потоки с использованием известных физических/химических/биологических процессов --- (как клетки делятся? -> построить биомеханический модель митотических веретен...) --- Вы усложняете свою модель, чтобы имитировать биологию с постоянно растущим уровнем точности

Биоинформатика --> измерьте биологию, а затем проанализируйте данные --- биология уже имеет сложность --- вы пытаетесь понять эту сложность, идентифицируя закономерности в данных измерений

Обе эти области стимулируют исследовательские усилия по созданию более совершенных датчиков, используемых для измерения биологических процессов.

Я думаю, что нет единого мнения о том, что такое вычислительная биология и что такое биоинформатика , поэтому ответы должны различаться в зависимости от области и опыта человека. Перечислю несколько вариантов:

Это одно и то же.
Есть все основания полагать, что эти термины взаимозаменяемы, особенно в академической среде. Более того, в то время как эти два термина сосуществуют в английском языке, в некоторых других языках/странах существует только один из них, используемый для передачи обоих значений: например, во французском языке можно сказать bioinformatique/bioinformaticien(ne) , но нет перевода для вычислительная биология .

Вычислительная биология — это метод, биоинформатика — это инструмент.
Некоторые люди, более склонные к буквальному трактованию фигур языка, сказали бы, что вычислительная биология — это математический подход к биологии, тогда как биоинформатика выполняет эти вычисления на компьютере. Кажется, что этому подходу не хватает нюансов и широких знаний, но он на удивление распространен даже среди экспертов.

Биоинформатика занимается секвенированием
. Если кто-то ищет работу за пределами академических кругов, биоинформатик в описании работы обычно означает кого-то, кто может обрабатывать данные секвенирования, т. е. обрезать, очищать, собирать/картировать геномы, вычислять дифференциальное выражение и т. д. Биостатистик обычно описывает кого-то участие в разработке эксперимента/исследования и последующей обработке данных. Термин « вычислительный биолог » иногда появляется в описаниях вакансий, поступающих от крупных исследовательских лабораторий, что означает, что описание работы довольно расплывчато — обычно это работы в области исследований и разработок.

Это две широкие и пересекающиеся области знаний.
Как я уже упоминал в начале, люди, работающие в узкой области, обычно отождествляют эти два термина. Однако спектр вычислительных дисциплин, связанных с биологией, очень широк: некоторые из них более естественно связаны с биоинформатикой, чем другие. Следующий список определенно неполон, но должен дать представление:

  • Обработка и анализ данных секвенирования
  • Моделирование структуры белков и РНК
  • Биостатистика (дизайн исследования, анализ данных, не относящихся к секвенированию, и т. д.)
  • Популяционная генетика
  • Эпидемиология
  • Математическая экология

Подводя итог: однозначного ответа на вопрос нет, но есть чему поучиться, изучив его.