Zrasle mikroorganizme so nato s pomočjo bioinformatskih orodij temeljito analizirali in poskušali oceniti njihovo vrstno pripadnost ter delovanje njihovega metabolizma.

Zato za analizo podatkov potrebujemo specialiste ali programska orodja prilagojena uporabnikom, ki niso vešči v bioinformatskih analizah.

Zaradi kompleksnih raziskav in vedno večje količine pridobljenih molekularnih podatkov , delo ne bi bilo mogoče brez uporabe bioinformatskih orodij v molekularni biologiji .

Za vse opisane metode normalizacij smo razvili cevovod programskih skript in bioinformatskih orodij za primerjalno analizo metod .

Za preverjanje postavljenih hipotez smo uporabili kombinacijo bioinformatskih in molekularnih metod.

Za potrjevanje bioinformatskih napovedi smo seva gojili na gojiščih z različnimi kompleksnimi substrati (agar, karagenan, alginat, agaroza, celuloza ...).

Z uporabo bioinformatskih orodij smo katalogizirali in karakterizirali raznoliko paleto encimov, ki so sposobni razgraditi tako fosilne kot biološke plastične polimere.

Velika izbira bioinformatskih algoritmov za prileganje odčitkov in določanje vrhov namreč ustvarja sistematične napake ter otežuje ustvarjanje kakovostnih podatkovnih zbirk.

V skripti je zapisan cevovod (angl. pipeline) iz bioinformatskih orodij.

Te potencialne interakcijske površine lahko identificiramo z uporabo bioinformatskih orodij.

Spodaj opisani koraki predstavljajo sestavne dele uporabljenih bioinformatskih cevovodov, ki so konceptualno enaki pri analizah vseh štirih skupin mikrobiote.

S poravnavo na transkripte atlantskega lososa, predvsem pa z uporabo bioinformatskih orodij smo dobili velik nabor različno izraženih transkriptov med posameznimi vzorci.

S pomočjo bioinformatskih orodij smo uspešno določili genetske spremembe in profil metilacije v sekvencirani regiji.

S pomočjo bioinformatskih orodij smo napovedali miRNA, ki bi lahko uravnavale izbrane gene, in jih validirali s qPCR.

S pomočjo anotacije smo identificirali vse regulatorne gene v genski skupini in s pomočjo bioinformatskih metod predvideli njihovo verjetno vlogo.

Rezultati bioinformatskih analiz sekvenciranih pomnožkov pogosto vključujejo bakterijske skupine, ki jih ne moremo identificirati ali pa nimajo veljavnega imena.

Rezultati bioinformatskih analiz se pogosto razlikujejo od eksperimentalnih, kljub skrbni obdelavi podatkovnih nizov med bioinformatsko analizo.

Rezultate bi morda lahko izboljšali z uporabo novejših bioinformatskih orodij za dokazovanje sprememb.

Različice smo s pomočjo bioinformatskih orodij umestili na nukleotidno in aminokislinsko zaporedje.

Pri bioinformatskih analizah podatkov je nujno slediti principu ponovljivosti.