Bioinformātika ir joma, kas izmanto datorus, lai uzglabātu un analizētu molekulāri bioloģisko informāciju. Izmantojot šo informāciju digitālā formātā, bioinformātika pēc tam var atrisināt molekulārās bioloģijas problēmas, paredzēt struktūras un pat simulēt makromolekulas. Vispārīgākā nozīmē bioinformātiku var izmantot, lai aprakstītu jebkuru datoru izmantošanu bioloģijas nolūkos, taču molekulāri bioloģijai specifiskā definīcija ir visizplatītākā.
21. gadsimta sākumā zinātnieki sāka visu sugu genomu sekvencēšanu un glabāšanu datoros, ļaujot izmantot bioinformātiku, lai modelētu un izsekotu vairākas aizraujošas lietas. Viens no šiem lietojumiem ir sugas evolūcijas izmaiņu noteikšana. Izpētot genomu un vērojot, kā tas laika gaitā mainās, evolūcijas biologi faktiski var izsekot evolūcijai, kad tā notiek.
Vispazīstamākais bioinformātikas pielietojums ir secību analīze. Secību analīzē dažādu organismu DNS sekvences tiek glabātas datu bāzēs, lai tos varētu viegli izgūt un salīdzināt. Labi ziņotais cilvēka genoma projekts ir sekvences analīzes bioinformātikas piemērs. Izmantojot milzīgus datorus un dažādas sekvenču savākšanas metodes, viss cilvēka genoms tika sekvencēts un saglabāts strukturētā datu bāzē.
Bioinformātikai izmantotās DNS sekvences var savākt vairākos veidos. Viena no metodēm ir iziet cauri genomam un meklēt atsevišķas sekvences, ko ierakstīt un uzglabāt. Vēl viena metode ir vienkārši satvert milzīgu daudzumu fragmentu un tos visus salīdzināt, atrodot veselas secības, pārklājot liekos segmentus. Pēdējā metode, kas pazīstama kā bise sekvencēšana, šobrīd ir vispopulārākā tās viegluma un ātruma dēļ.
Salīdzinot zināmās genoma sekvences ar konkrētām mutācijām, var iegūt daudz informācijas par nevēlamām mutācijām, piemēram, vēzi. Pabeidzot cilvēka genoma kartēšanu, bioinformātika ir kļuvusi ļoti svarīga vēža izpētē, cerot uz iespējamo izārstēšanu.
Datori tiek izmantoti arī, lai savāktu un uzglabātu plašākus datus par sugām. Piemēram, projekta Sugas 2000 mērķis ir savākt lielu informācijas daudzumu par visām augu, sēņu un dzīvnieku sugām uz zemes. Pēc tam šo informāciju var izmantot vairākām lietojumprogrammām, tostarp izsekojot izmaiņas populācijās un biomās.
Ir daudzi citi bioinformātikas pielietojumi, tostarp veselu proteīnu virkņu prognozēšana, mācīšanās, kā gēni izpaužas dažādās sugās, un veselu šūnu kompleksu modeļu veidošana. Palielinoties skaitļošanas jaudai un paplašinoties mūsu ģenētiskās un molekulārās informācijas datubāzēm, bioinformātikas joma noteikti pieaugs un krasi mainīsies, ļaujot mums izveidot neticami sarežģītus un lietderīgus modeļus.