Modelling biological systems とは

生物システムのモデリングは、システム生物学と数学生物学の重要な課題です。計算システム生物学は、生物システムのコンピュータモデリングの目標を達成するために、効率的なアルゴリズム、データ構造、視覚化およびコミュニケーションツールを開発し、使用することを目指しています。それは、これらの細胞プロセスの複雑な接続を分析し視覚化するために、細胞サブシステム(代謝物、代謝、シグナル伝達経路および遺伝子調節ネットワークを含む代謝産物および酵素のネットワークなど)を含む生物学的システムのコンピュータシミュレーションの使用を含む。
人工生命または仮想進化は、単純な(人工的な)生命体のコンピュータシミュレーションを介して進化過程を理解しようとする。
複雑なシステムの予期せぬ緊急性は、より単純で統合された部分(生物学的組織を参照)の中で原因と結果の相互作用の結果である可能性がある。生物学的システムは、構成要素の複雑な相互作用における緊急特性の多くの重要な例を明らかにする。生物学的システムの従来の研究では、一定量の刺激に応答して経時的な濃度などのデータ量をカテゴリ別に収集する還元的方法が必要です。コンピュータは、これらのデータの分析とモデリングにとって非常に重要です。その目的は、シグナリング経路の弱点を発見するための癌細胞のモデル、または心筋細胞への影響を見るためのイオンチャネル変異のモデル化など、環境および内部刺激に対するシステム応答の正確なリアルタイムモデルを作成することである。次に、鼓動する心臓の機能。

Sulston score とは

Sulstonスコアは、2つのDNAクローン間の所与の「フィンガープリント」類似性が単なるチャンスの結果である可能性を数値的に評価するために、DNAマッピングで使用される式である。そのように使用されて、それは統計的有意性のテストです。すなわち、低い値は類似性が有意であり、2つのDNAクローンが互いに重複しており、所与の類似性が単なる事象ではないことを示唆している。名前は、最初に方程式の使用を提案した論文の主著者であることから、John Sulstonを指し示すeponymです。

DNA sequencing theory とは

DNAシークエンシング理論は、一連のDNA中の特定のヌクレオチドの順序を決定するための分析基礎を確立しようとする広範な研究であり、DNA配列決定としても知られている。実践的な側面は、シーケンス・プロジェクト(「戦略ゲノム」と呼ばれる)の設計と最適化、プロジェクトのパフォーマンスの予測、実験結果のトラブルシューティング、シーケンスバイアスやソフトウェア処理アルゴリズムの効果などの特徴の特定、この意味では、システムエンジニアリングやオペレーションリサーチの一分野と考えることができます。恒久的な作業記録は、主に数学的なものですが、特定の問題についても数値計算が行われることがよくあります。 DNAシークエンシング理論は、DNAを配列決定することに関連する物理的プロセスを扱い、得られたDNA配列を分析する理論と混同してはならない。配列アライメント。出版物は慎重に区別されないことがありますが、後者は主にアルゴリズム上の問題に関係しています。シーケンシング理論は、数学、生物学、システム工学の要素に基づいているため、高度に学際的です。対象は、計算生物学の文脈の中で研究することができる。

Gene prediction とは

計算生物学において、遺伝子予測または遺伝子発見は、遺伝子をコードするゲノムDNAの領域を同定するプロセスを指す。これには、タンパク質コード遺伝子およびRNA遺伝子が含まれるが、調節領域などの他の機能的要素の予測も含まれ得る。遺伝子の発見は、一度それが配列決定された種のゲノムを理解するための最初の最も重要なステップの1つである。
初期の「遺伝子の発見」は、生きている細胞や生物に対する苦労した実験に基づいていました。いくつかの異なる遺伝子の相同組換え率の統計的分析は、ある染色体上のそれらの秩序を決定することができ、このような多くの実験からの情報を組み合わせて、既知の遺伝子のおおよその位置を特定する遺伝地図を作成することができる。今日、包括的なゲノム配列と強力な計算資源を用いて、研究コミュニティの処分で、遺伝子発見は大部分計算上の問題として再定義されました。
配列が機能的であることを決定することは、遺伝子またはその産物の機能を決定することとは区別されるべきである。バイオインフォマティックス研究のフロンティアは、その配列だけに基づいて遺伝子の機能を予測することがますます可能になっているが、遺伝子の機能を予測し、遺伝子予測が正確であることを確認することは、遺伝子ノックアウトおよび他のアッセイによってインビボ実験を依然として要求する。
遺伝子予測は、配列アセンブリ、非コード領域のフィルタリング、および反復マスキングに続く、ゲノム注釈の重要なステップの1つである。
遺伝子予測は、DNA結合タンパク質(転写因子)がどのようにゲノム内の特異的結合部位を見つけるかを調べる、いわゆる「標的探索問題」と密接に関連している。構造遺伝子予測の多くの局面は、細胞内の基礎的な生化学的プロセス、例えば、転写転写、プロテオミクス、転写、転写、転写、転写、翻訳などの様々なオミックス分野で活発な研究が行われている遺伝子転写、翻訳、メタボロミクス、より一般的には構造的および機能的なゲノミクスを含む。

List of Folding@home cores とは

分散コンピューティングプロジェクト「Folding @ home」は、計算を実行するために「コア」または「ファアコア」と呼ばれる科学的コンピュータプログラムを使用します。 Folding @ homeのコアは、Tinker、GROMACS、AMBER、CPMD、SHARPEN、ProtoMol、Desmondを含む、計算用の分子シミュレーションプログラムの修正版と最適化版に基づいています。これらのバリアントにはそれぞれ任意の識別子(Core xx)が与えられます。同じコアをさまざまなバージョンのクライアントで使用することができますが、コアをクライアントから分離することで、クライアントの更新なしに必要に応じて科学的方法を自動的に更新することができます。

Adaptive sampling とは

適応サンプリングは、効率的にタンパク質の折りたたみをシミュレートするための計算分子生物学で使用される技術です。