“Bioinformātikas analīze” ir termins, ko lieto, lai aprakstītu metožu kopumu, kas izmanto datorizētas sistēmas, lai savāktu un analizētu lielus bioloģisko datu kopumus. Bioinformātika ir daudznozaru pieeja bioloģiskām problēmām un bieži vien ietver plašu datorzinātņu un matemātikas izmantošanu papildus tradicionālajām bioloģijas un ķīmijas pieejām, kuras parasti izmanto bioloģisko problēmu risināšanai. Daudzas no galvenajām bioinformātikas analīzes metodēm ir balstītas uz statistiku. Tie ietver liela datu kopuma vākšanu, parasti no daudziem eksperimentiem un dažreiz no daudzām dažādām laboratorijām, kā arī statistikas tendenču un nozīmīgu korelāciju meklēšanu. Bioinformātikas analīzes pielietojumi ietver DNS sekvences analīzi, gēnu ekspresijas un regulēšanas analīzi un dažādu organismu genomu salīdzināšanu.
Bioinformātikas analīzē tiek izmantotas daudzas dažādas metodes, pamatojoties uz konkrētām bioloģiskām problēmām, kas jāatrisina. Dažos gadījumos bioinformātika vienkārši ietver lielu informācijas kopumu apkopošanu vienā datubāzē un pamata statistiskās analīzes veikšanu par savāktajiem datiem. Citi ietver daudz niansētāku manipulāciju ar savākto informāciju un var ietvert sarežģītas, matemātiski iesaistītas datorprogrammas. Viena lieta, kas lielākajai daļai bioinformātikas metožu ir kopīga, ir tā, ka tās ietver lielu eksperimentu laikā savāktās informācijas apkopošanu, manipulēšanu un analīzi.
Viens no svarīgākajiem bioinformātikas analīzes pielietojumiem ir dezoksiribonukleīnskābes (DNS) virkņu secību analīze. DNS molekulas satur ģenētisko kodu, kas vada visu organismu struktūru un funkcijas. Lai gan tika izmantotas agrīnās manuālās sekvencēšanas metodes, tās bija ļoti lēnas un pilnīgi neticamas liela mēroga sekvencēšanas projektiem. Bioinformātikas analīzes tehnoloģija ļauj veikt ļoti ātru sekvencēšanu, kas ir daudzkārt ātrāka par manuālo secību un ir piemērota liela mēroga projektiem. DNS sekvencēšanu, kā arī ribonukleīnskābes (RNS) sekvencēšanu un proteīnu sekvencēšanu var izmantot, lai savienotu dažādas struktūras un funkcijas ar to ģenētiskajiem kodiem, identificētu mutācijas un salīdzinātu dažādu organismu genomus.
Automatizācija ir viens no galvenajiem bioinformātikas analīzes mērķiem. Bioloģiskos un biomedicīnas pētījumos ir daudz dažādu situāciju, kas ietver lielu informācijas kopumu analīzi. Lai gan parasti šo informāciju ir iespējams analizēt manuāli, bieži vien ir tik daudz informācijas, ka viena laboratorija varētu strādāt nedēļas vai ilgāk, lai saprastu salīdzinoši nelielu informācijas kopumu. Bioinformātikas analīzi var izmantot, lai analizētu informāciju, lai pētnieki varētu pavadīt laiku, ģenerējot vairāk datu. Iespēja analizēt vairāk datu var nodrošināt precīzāku, pārliecinošāku un nozīmīgāku informāciju.