Name: バイオインフォマティクスと計算生物学の違い (Difference Between Bioinformatics and Computational Biology)
Uploaded: 2025-07-28T16:33:22.000Z
Duration: 9 min 6 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Many times students come to me asking, sir, what is the difference between bioinformatics and computational biology?

バイオインフォマティクスと計算生物学の違いは何ですか？

程度の副詞

Are they the same or just interchangeable names or is there any real difference?

この2つは同じなのか、それとも単に互換性のある名前なのか、それとも本当に違いがあるのか？

So, in today's video, we will talk about definition of bioinformatics and computational biology, but we will also dive deep into what is the difference, what are the similarities and can we really call bioinformatics as computational biology or computational biology as bioinformatics.

そこで、今日のビデオでは、バイオインフォマティクスと計算生物学の定義についてお話しします。また、何が違うのか、何が似ているのか、バイオインフォマティクスを計算生物学、計算生物学をバイオインフォマティクスと本当に呼べるのかについても深く掘り下げていきます。

So, we will try to clear the air, but when I was researching on this topic, I found out that many colleges and academics use this term interchangeably without understanding the impact of it.

しかし、このトピックについて調べていたとき、多くの大学や学者がこの用語の影響を理解せずに使い分けていることを知った。

So, let us start with the definition, which obviously we can say bioinformatics would be interdisciplinary field that combines biology, computer science and statistics to analyze biological data such as DNA sequences and protein structures.

バイオインフォマティクスとは、生物学、コンピューターサイエンス、統計学を組み合わせて、DNA配列やタンパク質構造などの生物学的データを解析する学際的な分野である。

So, that is what we can say as bioinformatics.

それがバイオインフォマティクスと言える。

But now if I have to say computational biology, how do you define computational biology?

しかし、もし私が計算生物学と言わなければならないとしたら、計算生物学をどのように定義するのでしょうか？

So, you can call it as a branch of biology that uses computational and mathematical models to study biological processes such as gene regulatory networks and metabolic pathways.

つまり、遺伝子制御ネットワークや代謝経路などの生物学的プロセスを研究するために、計算機や数学的モデルを使用する生物学の一分野と呼ぶことができる。

So, now the difference if we try to make out from these two definitions itself is it is combining biology, computers and statistics.

つまり、この2つの定義の違いは、生物学、コンピューター、統計学を組み合わせたものだということだ。

And the other one is using computers to learn the biological process.

そしてもうひとつは、コンピューターを使って生物学的プロセスを学ぶことだ。

So, in bioinformatics per se, you are taking the data from biology, putting in computer and then using statistics to analyze.

つまり、バイオインフォマティクスとは、生物学のデータをコンピュータに取り込み、統計学を使って分析することなのです。

In computational biology, you are straightaway going from the computer aspect and mathematical models and then you are going to analyze the data.

計算生物学では、コンピュータの側面や数学的モデルから、すぐにデータを分析することになる。

But now let us deep dive and look at what can be the applications of bioinformatics.

しかし、ここでバイオインフォマティクスの応用について深く掘り下げて考えてみよう。

So, the applications of bioinformatics is genomics, proteomics and pharmacogenomics.

バイオインフォマティクスの応用は、ゲノミクス、プロテオミクス、ファーマコゲノミクスである。

Now, genomics is nothing but sequencing and analyzing of genomes to understand genetic variations and their implications in diseases.

現在、ゲノミクスとは、遺伝子の変異と病気におけるその意味を理解するために、ゲノムの塩基配列を決定し、分析することにほかならない。

Now, proteomics will be studying the structure, functions and integrations or interactions of protein using computational methods.

現在、プロテオミクスは、タンパク質の構造、機能、統合や相互作用を計算科学的手法を使って研究している。

And the pharmacogenomics aspect will be identifying genetic factors that influence a patient's response to drug help and helping in personalized medicine.

そして薬理ゲノミクスの側面は、薬物療法に対する患者の反応に影響を与える遺伝的要因を特定し、個別化医療に役立てることである。

Now, these are the more or less the applications of bioinformatics.

さて、以上がバイオインフォマティクスの多かれ少なかれ応用例である。

But now let us understand what is the application of a computational biologist or biology.

しかし、ここで計算生物学者や生物学の応用とは何かを理解しよう。

Now, the first one will be gene regulatory framework or gene regulatory network.

さて、最初のものは遺伝子制御フレームワークあるいは遺伝子制御ネットワークである。

We do the modeling of the interactions between genes to understand how they regulate cellular processes.

私たちは、遺伝子間の相互作用のモデリングを行い、それらがどのように細胞プロセスを制御しているかを理解しています。

Then the second application will be metabolic pathways.

次に、代謝経路への応用である。

So, we simulate biochemical reactions to study this metabolism of cell and organisms.

そこで私たちは、この細胞や生物の代謝を研究するために生化学反応をシミュレートする。

So, we are trying to understand how gene is regulating the cellular metabolism.

そこで私たちは、遺伝子が細胞の代謝をどのように調節しているのかを理解しようとしている。

Then we are also analyzing how all the metabolism is happening and we try to simulate that in a virtual environment.

そして、すべての代謝がどのように起こっているかを分析し、それを仮想環境でシミュレートしようとしている。

And then the third will be protein folding.

そして3つ目は、タンパク質の折り畳みである。

So, we use computational models to understand the 3D structure of protein and how they dock and all that.

だから、タンパク質の3次元構造やドッキングの仕組みなどを理解するために、計算モデルを使うんだ。

So, that is where the protein folding mechanism we try to understand under this.

そこで、タンパク質の折り畳み機構を理解しようとするわけだ。

Now, under in bioinformatics, we have various methods which we follow, which will be different than the computational biology.

現在、バイオインフォマティクスのもとでは、計算生物学とは異なるさまざまな手法に従っている。

So, under in bioinformatics, we will do sequence alignment.

バイオインフォマティクスでは、配列アライメントを行う。

So, we will compare the DNA or protein sequences to identify similarities and infer the evolutionary relationship.

そこで、DNAやタンパク質の塩基配列を比較して類似点を特定し、進化的関係を推測する。

Now, we will also do structural modeling.

さて、構造モデリングも行う。

So, under that we will predict the 3D structure of proteins similar to what we do in computational biology, but there we do a 3D modeling using mathematical models here will be different.

つまり、計算生物学と同じようにタンパク質の立体構造を予測するわけだが、そこでは数学的モデルを使って3Dモデリングを行うが、ここではそれとは異なる。

And we will also learn about the amino acid sequences.

そしてアミノ酸配列についても学ぶ。

Then the third methods we use is data mining.

そして3つ目の方法は、データマイニングである。

So, we extract meaningful patterns and knowledge from biological data sets.

そこで、生物学的データセットから意味のあるパターンと知識を抽出する。

And of course, under this comes the machine learning where we use algorithms to develop predictive models of biological phenomena.

そしてもちろん、この下には機械学習があり、アルゴリズムを使って生物学的現象の予測モデルを開発する。

But now, if we look at the comparison with computational biology, the number one will be mathematical modeling, like I said in the definition itself.

しかし今、計算生物学との比較に目を向けると、定義そのものに書いたように、ナンバーワンは数学的モデリングだろう。

So, here what we are doing, we are formulating the biological process as a mathematical equation to simulate and predict their behavior.

つまり、私たちがやっているのは、生物学的プロセスを数式として定式化し、その挙動をシミュレートして予測することなのだ。

So, we are taking the biological process and trying to create a mathematical equation and we say, if this happens, that happens.

つまり、私たちは生物学的なプロセスを数学的な方程式で表現しようとしているのだ。

So, we try to create an equation, a mathematical equation to predict the next steps.

そこで、次のステップを予測する方程式、数学的方程式を作ろうとする。

So, that is the mathematical modeling we do.

それが私たちが行っている数学的モデリングだ。

So, we study the biological systems as a network to analyze their structure, dynamics and functional properties.

そこで私たちは、生体システムをネットワークとして研究し、その構造、ダイナミクス、機能特性を分析する。

So, basically, if we see the entire biological system is not a disconnected system, instead it is a connected system.

つまり、基本的には、生物学的システム全体が切り離されたシステムではなく、つながったシステムなのだ。

つまり、一種のネットワークなんだ。

So, we try to analyze that to understand the structure, dynamics and functional properties, how things will happen, if this happens, that happens.

そのため、構造、ダイナミクス、機能的特性、物事がどのように起こるか、これが起これば、あれが起こり、これが起これば......といったことを理解するために、それを分析しようとする。

For example, let us say the hormonal structure of the body.

例えば、身体のホルモン構造を考えてみよう。

So, if in case you see the female hormones like estrogen, progesterone, how they will act and how it will create the more secretion of a particular hormone.

つまり、エストロゲンやプロゲステロンといった女性ホルモンが、どのように作用し、どのように特定のホルモンの分泌を増加させるのかがわかる。

So, understanding all of that and learning that network analysis, that chain analysis we can do.

だから、そのすべてを理解し、ネットワーク分析、連鎖分析を学ぶことができる。

そして、統計的推論が行われる。

So, we use statistical methods to make inferences and draw conclusions from biological data.

そこで私たちは、生物学的データから推論を行い、結論を導き出すために統計的手法を用いる。

So, this is where, these are the methods we follow in computational biology.

そこで、計算生物学ではこのような方法を採用している。

But we cannot really put both of them apart.

しかし、私たちはこの2つを切り離して考えることはできない。

Like I said, the body is a connected system, the same way all the sciences are a connected system.

私が言ったように、身体はつながったシステムであり、すべての科学がつながったシステムであるのと同じだ。

You really cannot remove physics from chemistry, you cannot remove chemistry from biology, you cannot remove biology from bioinformatics, you cannot remove biology from computational biology or computers from computational biology.

物理学を化学から、化学を生物学から、生物学をバイオインフォマティクスから、生物学を計算生物学から、コンピュータを計算生物学から取り除くことはできない。

So, there has to be analyzing biological data.

だから、生物学的データを分析する必要がある。

And what is happening in computational biology?

計算生物学では何が起きているのか？

We are developing applications of computational models.

私たちは計算モデルの応用を開発している。

So, we are using mathematical models in computational models to predict the next steps.

そこで私たちは、次のステップを予測するために、計算モデルで数学的モデルを使用している。

And here, we are taking the data from biological side and trying to create the inference.

そしてここでは、生物学的な側面からデータを取り、推論を行おうとしている。

So, in both the cases, one is the, we are, bioinformatics is on a biological side is predominant, while in computational biology, the computers and mathematics is predominant.

つまり、どちらの場合も、バイオインフォマティクスは生物学的な側面が強く、計算生物学はコンピュータと数学の側面が強いのです。

So, that is where the difference would be.

And that is where they both complement each other.

そして、そこが両者が互いに補い合うところでもある。

Because when you combine both, then only you will learn.

なぜなら、その両方が組み合わさったとき、初めて学ぶことができるからだ。

So, more or less, you will have to learn both.

だから、多かれ少なかれ、両方を学ばなければならない。

Question to be asked is, what will be the future of this?

問題は、この先どうなるのかということだ。

What will be the future of computational biology?

計算生物学の未来はどうなるのか？

What will be the future of bioinformatics?

バイオインフォマティクスの未来は？

So, I have answered this question in multiple details, in many, much more detail in different videos, but just in one line.

だから、この質問には何度も詳しく、別のビデオではもっともっと詳しく答えてきた。

See, advanced data analysis is the future.

ほら、高度なデータ分析が未来なんだ。

Biological data is in like petabytes of storage today.

生物学的データは今日、ペタバイト単位のストレージに保存されている。

And today, scientists are working on developing more sophisticated algorithms and computational methods for analyzing complex data sets in biology.

そして今日、科学者たちは生物学における複雑なデータセットを分析するため、より洗練されたアルゴリズムや計算手法の開発に取り組んでいる。

The same with integration of multiomics data sets.

マルチオミクスデータセットの統合も同様だ。

So, we combine the data from genomics, transcriptomics, proteomics, etc., to gain a more comprehensive view of the biological systems.

そこで、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクスなどのデータを組み合わせ、生物学的システムをより包括的に捉える。

So, this is more or less the difference and similarity and the future scope.

つまり、これが多かれ少なかれ、相違点であり、類似点であり、将来の範囲なのだ。

Now, many students, I am sure, will ask me, okay, so after my bachelor's in bioinformatics, can I go for MSc Computational Biology?

では、バイオインフォマティクスの学士号を取得した後、計算生物学の修士課程に進むことはできますか？

Or after my computational biology, can I do a PhD in this?

あるいは、計算生物学を学んだ後、この分野で博士号を取ることはできますか？

See, how I see it is, computational biology would be a more advanced format, you can always do it, are more or less the same.

私が思うに、計算生物学はより高度な形式であり、いつでもできる。

But at the end of the day, where your career grows is when you learn how to use it for commercial development.

しかし、結局のところ、あなたのキャリアが成長するのは、それを商業展開にどう使うかを学んだときなのだ。

If you are an academic guy who will do a PhD and just sit back, relax as a professor, then you are not going into the industry and doing challenging jobs.

もしあなたが博士号を取って、ただ座って教授としてくつろいでいるようなアカデミックな人なら、業界に入って挑戦的な仕事をすることはないだろう。

And I am not saying the professors are not doing, they are doing a challenging job of teaching the students.

教授陣がやっていないと言っているのではなく、学生を教えるというやりがいのある仕事をしているのだ。

But what you studied, applying that in a commercial establishment is totally different than doing research in academia.

でも、あなたが勉強したことを商業施設で応用するのは、アカデミアで研究するのとはまったく違う。

だから、どちらも重要なんだ。

But at the same time, you have to understand if you really want to take up that job, then do bioinformatics, then computational biology and go for that.

しかし同時に、本当にその仕事に就きたいのであれば、バイオインフォマティクスや計算生物学を学び、それを目指すことも理解しなければならない。

And there are jobs in US, Europe and various parts of the world where you can get placed.

そして、アメリカ、ヨーロッパ、そして世界のさまざまな地域で、就職できる仕事がある。

And there is a huge demand of bioinformaticians who know computational biology as well.

そして、計算生物学にも精通したバイオインフォマティシャンの需要は非常に大きい。

しかし今、これらのコースはどこで受けられるのだろうか？

Well, bioinformatics and computational biology, we do train at Biotechnica.

バイオテクニカでは、バイオインフォマティクスと計算生物学のトレーニングを行っています。

You can check all the details at stores.biotechnica.org.

詳細はstores.biotechnica.orgで確認できる。

Thank you so much for watching this video.

このビデオを見てくれてありがとう。

質問があれば何でも言ってくれ。