ORIGINAL: BigThink
Megan Erickson
16 de febrero de 2012
¿Cuál es la idea central?
En 2001, el genoma humano fue publicado en línea para todo el mundo: a la vez un gran avance científico que merece el Nobel, un testimonio de la colaboración internacional, y un cambio fundamental en la forma de hacer investigación biológica se llevará a cabo en el futuro previsible. ¿Su costo? Mil millones de dólares.
Diez años más tarde, el tiempo y el costo de la secuenciación del ADN se ha reducido de manera exponencial a millones y luego cientos de miles de dólares, llevando a algunos teóricos a preguntarse si la edad de la prueba de ADN inmediato y barato ha llegado.
Es cierto que hasta ahora hemos estado privados de algunos de los secretos más misteriosos del cuerpo humano. Pero hará falta por lo menos unas pocas décadas para interpretar todos esos datos, dice Michael Schatz, del Laboratorio Cold Spring Harbor. Schatz trabaja en el campo de la bioinformática, en la intersección de la informática y la biología. Vea el video:
En un artículo reciente, explicó, "el rendimiento de secuenciación ha sido recientemente mejorando a un ritmo de alrededor de 5 veces por año 1, mientras que el rendimiento del equipo sigue en general 'Ley de Moore,' duplicando cada 18 o 24 meses." La velocidad a la que los científicos están haciendo nuevos descubrimientos en biotecnología en realidad está superando la velocidad de las computadoras, causando un cuello de botella de la información.
¿Cuál es el significado?
Schatz cree que la solución está en la computación en nube. Se espera utilizar los algoritmos de Google para ordenar a través de la avalancha de datos genómicos. "Nuestro genoma es una molécula de unos tres mil millones de bases de largo, pero hoy en día no existe una tecnología que sólo pueda leer todos estos nucleótidos individualmente", dijo a Big Think. "En cambio, la tecnología de pequeñas secuencias de pequeños fragmentos de aquí y aquí y aquí y aquí y aquí. ¿Cómo podemos interpretar lo que la totalidad del genoma es de todos estos fragmentos pequeños? "
Lo que necesitamos, dice, es una mejor tecnología. Si los investigadores rápidamente puede escanear grandes volúmenes de secuencias de ADN de la misma manera Google busca en Internet, que podrían hacer comparaciones significativas.
Por ejemplo, MapReduce de Google permite a la empresa llevar a cabo los estudios de miles de millones de páginas web a la vez - una empresa de gran envergadura que se trata de grandes conjuntos de datos, al igual que el estudio del genoma humano. "Las grandes compañías de Internet como Google y Facebook y Twitter desarrollaron estas tecnologías por necesidad", dice Schatz. "Ellos están ganando rápidamente tracción simple hecho de ser tan poderosa. Muchos de los enfoques que se utilizan para estos estudios son exactamente los mismos".
Por supuesto, no son las preocupaciones de privacidad. (El riesgo de robo puede ser mitigado mediante el almacenamiento de los bits de datos diferentes en diferentes lugares, de acuerdo con Schatz.) Sin embargo, el cloud computing ha sido utilizado por el gobierno federal de los EE.UU., las compañías farmacéuticas y de Internet, laboratorios científicos, y servicios de bioinformática para transferir y almacenar información confidencial. ¿Por qué no por los genetistas?
La primera impresión del genoma humano que se presenta como una serie de libros, se muestra en la Wellcome Collection. Wikipedia
¿Cuál es la idea central?
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| DNA en el microscopio. BigThink |
Diez años más tarde, el tiempo y el costo de la secuenciación del ADN se ha reducido de manera exponencial a millones y luego cientos de miles de dólares, llevando a algunos teóricos a preguntarse si la edad de la prueba de ADN inmediato y barato ha llegado.
Es cierto que hasta ahora hemos estado privados de algunos de los secretos más misteriosos del cuerpo humano. Pero hará falta por lo menos unas pocas décadas para interpretar todos esos datos, dice Michael Schatz, del Laboratorio Cold Spring Harbor. Schatz trabaja en el campo de la bioinformática, en la intersección de la informática y la biología. Vea el video:
En un artículo reciente, explicó, "el rendimiento de secuenciación ha sido recientemente mejorando a un ritmo de alrededor de 5 veces por año 1, mientras que el rendimiento del equipo sigue en general 'Ley de Moore,' duplicando cada 18 o 24 meses." La velocidad a la que los científicos están haciendo nuevos descubrimientos en biotecnología en realidad está superando la velocidad de las computadoras, causando un cuello de botella de la información.
¿Cuál es el significado?
Schatz cree que la solución está en la computación en nube. Se espera utilizar los algoritmos de Google para ordenar a través de la avalancha de datos genómicos. "Nuestro genoma es una molécula de unos tres mil millones de bases de largo, pero hoy en día no existe una tecnología que sólo pueda leer todos estos nucleótidos individualmente", dijo a Big Think. "En cambio, la tecnología de pequeñas secuencias de pequeños fragmentos de aquí y aquí y aquí y aquí y aquí. ¿Cómo podemos interpretar lo que la totalidad del genoma es de todos estos fragmentos pequeños? "
Lo que necesitamos, dice, es una mejor tecnología. Si los investigadores rápidamente puede escanear grandes volúmenes de secuencias de ADN de la misma manera Google busca en Internet, que podrían hacer comparaciones significativas.
Por ejemplo, MapReduce de Google permite a la empresa llevar a cabo los estudios de miles de millones de páginas web a la vez - una empresa de gran envergadura que se trata de grandes conjuntos de datos, al igual que el estudio del genoma humano. "Las grandes compañías de Internet como Google y Facebook y Twitter desarrollaron estas tecnologías por necesidad", dice Schatz. "Ellos están ganando rápidamente tracción simple hecho de ser tan poderosa. Muchos de los enfoques que se utilizan para estos estudios son exactamente los mismos".
Por supuesto, no son las preocupaciones de privacidad. (El riesgo de robo puede ser mitigado mediante el almacenamiento de los bits de datos diferentes en diferentes lugares, de acuerdo con Schatz.) Sin embargo, el cloud computing ha sido utilizado por el gobierno federal de los EE.UU., las compañías farmacéuticas y de Internet, laboratorios científicos, y servicios de bioinformática para transferir y almacenar información confidencial. ¿Por qué no por los genetistas?
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