1
2
3
4
5
6
7
8
Genomics is a science discipline that is interested in the analysis of 
genomes. Genome of each organism is a complex of all genes of the 
respective organism. The genes could be located in cytoplasm (prokaryots) 
nucleus (in most euckaryotic organisms), mitochondria or chloroplasts (in 
plants).
The critical prerequisite of genomics is the knowledge of gene sequences. 
Functional genomics is interested in function of individual genes.  
With the knowledge of gene sequences (or the knowledge of the gene files in the 
individual organisms, i.e. the knowledge of genomes), Reverse Genetics appears 
that allows study their function.
In comparison to ”classical” or Forward Genetics, starting with the phenotype, 
the reverse genetics starts with the sequence identified as a gene in the 
sequenced genome. The gene identification using approaches of Bioinformatics
will be described later (see Lesson 02).
Reverse genetics uses a spectrum of approaches that will be described in the 
Lesson 03 that allow isolation of sequence‐specific mutants and thus their 
phenotype analysis.
The necessity of having phenotype alterations in the forward genomics approach 
introduces important difference between those two approaches. Thus, the gene 
is no longer understood as a factor (trait) determining phenotype, but rather as a 
piece of DNA characterized by the unique string of nucleotides. i.e. physical DNA 
molecule.
9
10
11
NIH WORKING DEFINITION OF BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY
July 17, 2000
The following working definition of bioinformatics and computational biology were developed by the BISTIC Definition 
Committee and released on July 17, 2000. The committee was chaired by Dr. Michael Huerta of the National Institute of 
Mental Health and consisted of the following members:
Bioinformatics Definition Committee BISTIC Members Expert Members
Michael Huerta (Chair) Gregory Downing
Florence Haseltine Belinda Seto
Yuan Liu
Preamble
Bioinformatics and computational biology are rooted in life sciences as well as computer and information sciences and 
technologies. Both of these interdisciplinary approaches draw from specific disciplines such as mathematics, physics, 
computer science and engineering, biology, and behavioral science. Bioinformatics and computational biology each 
maintain close interactions with life sciences to realize their full potential. Bioinformatics applies principles of 
information sciences and technologies to make the vast, diverse, and complex life sciences data more understandable 
and useful. Computational biology uses mathematical and computational approaches to address theoretical and 
experimental questions in biology. Although bioinformatics and computational biology are distinct, there is also 
significant overlap and activity at their interface.
Definition
The NIH Biomedical Information Science and Technology Initiative Consortium agreed on the following definitions of 
bioinformatics and computational biology recognizing that no definition could completely eliminate overlap with other 
activities or preclude variations in interpretation by different individuals and organizations.
Bioinformatics: Research, development, or application of computational tools and approaches for expanding the use of 
biological, medical, behavioral or health data, including those to acquire, store, organize, archive, analyze, or visualize 
such data.
Computational Biology: The development and application of data‐analytical and theoretical methods, mathematical 
modeling and computational simulation techniques to the study of biological, behavioral, and social systems.
12
13
14
There are many of on‐line resources that could be used.
15
Nowadays, the resources are interconnected and could be accessed via dedicated 
web pages. Among the best and mostluy used www resources integrating plenty 
of database resources belong www portal of European Bioinformatics Institute 
(EBI) in Europe (Germany) and National Center of Biotechnology Information 
(NCBI) in the USA (
16
Nowadays, the resources are interconnected and could be accessed via dedicated 
web pages. 
17
18
19
20
21
22
Shotgun sequencing allows a scientist to rapidly determine the sequence of very long 
stretches of DNA. The key to this process is fragmenting of the genome into smaller 
pieces that are then sequenced side by side, rather than trying to read the entire 
genome in order from beginning to end. The genomic DNA is usually first divided into its 
individual chromosomes. Each chromosome is then randomly broken into small strands 
of hundreds to several thousand base pairs, usually accomplished by mechanical 
shearing of the purified genetic material. Each of the short DNA pieces is then inserted 
into a DNA vector (a viral genome), resulting in a viral particle containing "cloned" 
genomic DNA (Fig. 1).
The collection of all the viral particles with all the different genomic DNA pieces is 
referred to as a library. Just as a library consists of a set of books that together make up 
all of human knowledge, a genomic library consists of a set of DNA pieces that together 
make up the entire genome sequence. Placing the genomic DNA within the viral genome 
allows bacteria infected with the virus to faithfully replicate the genomic DNA pieces. 
Additionally, since a little bit of known sequence is needed to start the sequencing 
reaction, the reaction can be primed off the known flanking viral DNA.
In order to read all the nucleotides of one organism, millions of individual clones are 
sequenced. The data is sorted by computer, which compares the sequences of all the 
small DNA pieces at once (in a "shotgun" approach) and places them in order by virtue 
of their overlapping sequences to generate the full‐length sequence of the genome (Fig. 
2). To statistically ensure that the whole genome sequence is acquired by this method, 
an amount of DNA equal to five to ten times the length of the genome must be 
sequenced. (Interactive concepts in biochemistry, Rodney Boyer, Wiley, 2002, 
http://www.wiley.com//college/boyer/0470003790/) 
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
S/MARt DB (saffold/matrix attached region transaction database). This database 
collects information about S/MARs and the nuclear matrix proteins that are 
supposed be involved in the interaction of these elements with the nuclear 
matrix. http://transfac.gbf.de/SMARtDB/index.html)
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
BLINK is a link to the pre‐computed BLAST search results for the respective 
sequence (see the next slide). 
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84