Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено из Computational Biology )
Перейти к навигации Перейти к поиску

Вычислительная биология включает в себя разработку и применение аналитических и теоретических методов данных, математического моделирования и методов компьютерного моделирования для изучения биологических, экологических, поведенческих и социальных систем. [1] Эта область имеет широкое определение и включает основы биологии , прикладной математики , статистики , биохимии , химии , биофизики , молекулярной биологии , генетики , геномики , информатики и эволюции . [2]

Вычислительная биология отличается от биологических вычислений , которые представляют собой подраздел компьютерной инженерии, использующий биоинженерию и биологию для создания компьютеров .

Введение [ править ]

Вычислительная биология, которая включает в себя многие аспекты биоинформатики , - это наука об использовании биологических данных для разработки алгоритмов или моделей для понимания биологических систем и взаимосвязей. До недавнего времени биологи не имели доступа к очень большим объемам данных. Эти данные теперь стали обычным явлением, особенно в молекулярной биологии и геномике . Исследователи смогли разработать аналитические методы интерпретации биологической информации, но не смогли быстро поделиться ими с коллегами. [3]

Биоинформатика начала развиваться в начале 1970-х годов. Это считалось наукой об анализе процессов информатики различных биологических систем. В то время в исследованиях искусственного интеллекта использовались сетевые модели человеческого мозга для создания новых алгоритмов . Такое использование биологических данных для развития других областей подтолкнуло исследователей-биологов к пересмотру идеи использования компьютеров для оценки и сравнения больших наборов данных. К 1982 году информация стала распространяться среди исследователей с помощью перфокарт. К концу 1980-х годов объем передаваемых данных начал экспоненциально расти. Это потребовало разработки новых вычислительных методов для быстрого анализа и интерпретации соответствующей информации. [3]

С конца 1990-х годов вычислительная биология стала важной частью разработки новых технологий в области биологии. [4] Термины «вычислительная биология» и « эволюционные вычисления» имеют схожие названия, но их не следует путать. В отличие от вычислительной биологии, эволюционные вычисления не связаны с моделированием и анализом биологических данных. Вместо этого он создает алгоритмы, основанные на идеях эволюции видов. Исследования в этой области, которые иногда называют генетическими алгоритмами , могут быть применены к вычислительной биологии. Хотя эволюционные вычисления по своей сути не являются частью вычислительной биологии, вычислительная эволюционная биология является ее подразделом. [5]

Вычислительная биология использовалась, чтобы помочь секвенировать геном человека, создать точные модели человеческого мозга и помочь в моделировании биологических систем. [3]

Подполя [ править ]

Вычислительная анатомия [ править ]

Основная статья: Вычислительная анатомия

Вычислительная анатомия - это дисциплина, сфокусированная на изучении анатомической формы и формы в видимой или грубой анатомической шкале морфологии . Он предполагает разработку и применение вычислительных, математических и аналитических методов моделирования и моделирования биологических структур. Он фокусируется на анатомических структурах, отображаемых, а не на медицинских устройствах для визуализации. Благодаря доступности плотных трехмерных измерений с помощью таких технологий, как магнитно-резонансная томография (МРТ), вычислительная анатомия превратилась в подполе медицинской визуализации и биоинженерии для извлечения анатомических систем координат в масштабе морфома в 3D.

Первоначальная формулировка вычислительной анатомии представляет собой генеративную модель формы и формы из примеров, на которые воздействовали посредством преобразований. [6] Группа диффеоморфизма используется для изучения различных систем координат с помощью преобразований координат, генерируемых с помощью лагранжевых и эйлеровых скоростей потока от одной анатомической конфигурации к другой. Он связан со статистикой форм и морфометрией , с той разницей, что диффеоморфизмы используются для отображения систем координат, изучение которых известно как диффеоморфометрия.

Вычислительное биомоделирование [ править ]

Основная статья: Моделирование биологических систем

Вычислительное биомоделирование - это область, связанная с построением компьютерных моделей биологических систем. Вычислительное биомоделирование направлено на разработку и использование визуального моделирования для оценки сложности биологических систем. Это достигается за счет использования специализированных алгоритмов и программного обеспечения для визуализации. Эти модели позволяют прогнозировать реакцию систем в различных средах. Это полезно для определения надежности системы. Устойчивая биологическая система - это такая система, которая «сохраняет свое состояние и функционирует против внешних и внутренних возмущений» [7].что необходимо для выживания биологической системы. Вычислительное биомоделирование генерирует большой архив таких данных, что позволяет анализировать их несколькими пользователями. В то время как современные методы сосредоточены на небольших биологических системах, исследователи работают над подходами, которые позволят анализировать и моделировать более крупные сети. Большинство исследователей считают, что это будет иметь важное значение для разработки современных медицинских подходов к созданию новых лекарств и генной терапии. [7] Полезный подход к моделированию - использовать сети Петри с помощью таких инструментов, как esyN. [8]

Вычислительная эволюционная биология [ править ]

Вычислительная биология во многом помогла эволюционной биологии. Это включает в себя:

  • Использование данных ДНК для реконструкции древа жизни с помощью компьютерной филогенетики
  • Установка генетики популяций моделей (либо вперед , время , [9] , или в обратное время ) для данных ДНК , чтобы сделать выводы о демографической или селективной истории
  • Построение популяционно-генетических моделей эволюционных систем из первых принципов с целью прогнозирования того, что может развиться.

Вычислительная геномика [ править ]

Частично секвенированный геном.
Основная статья: Вычислительная геномика

Вычислительная геномика - это область в геномике, которая изучает геномы клеток и организмов. Иногда ее называют вычислительной и статистической генетикой, и она охватывает большую часть биоинформатики . Проект " Геном человека" - один из примеров вычислительной геномики. Этот проект стремится упорядочить весь геном человека в набор данных. После полной реализации это может позволить врачам анализировать геном отдельного пациента. [10] Это открывает возможность персонализированной медицины, прописывая лечение на основе ранее существовавших генетических паттернов человека. В этом проекте создано много подобных программ. Исследователи хотят секвенировать геномы животных, растений, бактерий и всех других типов жизни. [11]

Один из основных способов сравнения геномов - гомология последовательностей . Гомология - это изучение биологических структур и нуклеотидных последовательностей у разных организмов, происходящих от общего предка. Исследования показывают, что таким образом можно идентифицировать от 80 до 90% генов в недавно секвенированных геномах прокариот. [11]

Эта область все еще находится в разработке. Нетронутым проектом в развитии компьютерной геномики является анализ межгенных регионов. Исследования показывают, что примерно 97% генома человека состоит из этих областей. [11] Исследователи вычислительной геномики работают над пониманием функций некодирующих областей человеческого генома посредством разработки вычислительных и статистических методов и с помощью крупных консорциумных проектов, таких как ENCODE (Энциклопедия элементов ДНК) и Roadmap Epigenomics Project. .

Компьютерная нейропсихиатрия [ править ]

Вычислительная нейропсихиатрия - это развивающаяся область, в которой используется математическое и компьютерное моделирование механизмов мозга, участвующих в психических расстройствах. Несколько инициатив уже продемонстрировали, что компьютерное моделирование является важным вкладом в понимание нейронных цепей, которые могут генерировать психические функции и дисфункции. [12] [13] [14]

Вычислительная неврология [ править ]

Основная статья: Вычислительная нейробиология

Вычислительная нейробиология - это изучение функции мозга с точки зрения свойств обработки информации структурами, составляющими нервную систему. Это часть области нейробиологии, которая направлена ​​на анализ данных мозга для создания практических приложений. [15] Он пытается смоделировать мозг, чтобы исследовать определенные типы аспектов неврологической системы. К различным типам моделей мозга относятся:

  • Реалистичные модели мозга: эти модели призваны представить все аспекты мозга, включая как можно больше деталей на клеточном уровне. Реалистичные модели предоставляют больше всего информации о мозге, но также имеют наибольшую вероятность ошибки. Чем больше переменных в модели мозга, тем больше вероятность возникновения ошибок. Эти модели не учитывают те части клеточной структуры, о которых ученые не знают. Реалистичные модели мозга - самые трудоемкие в вычислительном отношении и самые дорогостоящие в реализации. [16]
  • Упрощение моделей мозга: эти модели стремятся ограничить объем модели, чтобы оценить конкретное физическое свойство неврологической системы. Это позволяет решать сложные вычислительные задачи и снижает количество потенциальных ошибок реалистичной модели мозга. [16]

Работа компьютерных нейробиологов заключается в улучшении алгоритмов и структур данных, используемых в настоящее время для увеличения скорости таких вычислений.

Вычислительная онкология [ править ]

Вычислительная онкология, иногда также называемая вычислительной биологией рака, - это область, которая направлена ​​на определение будущих мутаций при раке с помощью алгоритмического подхода к анализу данных. Исследования в этой области привели к использованию высокопроизводительных измерений. Измерение с высокой пропускной способностью позволяет собирать миллионы точек данных с помощью робототехники и других сенсорных устройств. Эти данные собираются из ДНК, РНК и других биологических структур. Сферы внимания включают определение характеристик опухолей, анализ детерминированных молекул, вызывающих рак, и понимание того, как геном человека связан с причинностью опухолей и рака. [17] [18]

Вычислительная фармакология [ править ]

Вычислительная фармакология (с точки зрения вычислительной биологии) - это «изучение эффектов геномных данных для поиска связей между конкретными генотипами и заболеваниями с последующим скринингом данных о лекарствах ». [19] фармацевтическая промышленностьтребует изменения методов анализа данных о наркотиках. Фармакологи смогли использовать Microsoft Excel для сравнения химических и геномных данных, связанных с эффективностью лекарств. Однако индустрия достигла того, что называют баррикадой Excel. Это происходит из-за ограниченного количества ячеек, доступных в электронной таблице. Это развитие привело к необходимости компьютерной фармакологии. Ученые и исследователи разрабатывают вычислительные методы для анализа этих массивных наборов данных. Это позволяет эффективно сравнивать важные данные и разрабатывать более точные лекарства. [20]

Аналитики прогнозируют, что если основные лекарства выйдут из строя из-за патентов, компьютерная биология будет необходима для замены существующих на рынке лекарств. Докторантам в области вычислительной биологии рекомендуется делать карьеру в промышленности, а не занимать постдокторские должности. Это прямой результат того, что крупным фармацевтическим компаниям нужны более квалифицированные аналитики больших массивов данных, необходимых для производства новых лекарств. [20]

Программное обеспечение и инструменты [ править ]

Компьютерные биологи используют широкий спектр программного обеспечения. Они варьируются от программ командной строки до графических и веб-программ.

Программное обеспечение с открытым исходным кодом [ править ]

Программное обеспечение с открытым исходным кодом предоставляет платформу для разработки вычислительных биологических методов. В частности, открытый исходный код означает, что каждый человек и / или организация могут получать доступ к программному обеспечению, разработанному в ходе исследований, и извлекать из него выгоду. PLOS приводит четыре основных причины использования программного обеспечения с открытым исходным кодом, в том числе:

  • Воспроизводимость : это позволяет исследователям использовать точные методы, используемые для расчета взаимосвязей между биологическими данными.
  • Более быстрая разработка: разработчикам и исследователям не нужно заново изобретать существующий код для незначительных задач. Вместо этого они могут использовать уже существующие программы, чтобы сэкономить время на разработке и реализации более крупных проектов.
  • Повышенное качество: вклад нескольких исследователей, изучающих одну и ту же тему, обеспечивает уровень уверенности в том, что в коде не будет ошибок.
  • Долгосрочная доступность: программы с открытым исходным кодом не связаны с какими-либо предприятиями или патентами. Это позволяет размещать их на нескольких веб-страницах и гарантировать их доступность в будущем. [21]

Конференции [ править ]

Есть несколько крупных конференций, посвященных вычислительной биологии. Некоторыми известными примерами являются интеллектуальные системы для молекулярной биологии (ISMB), Европейская конференция по вычислительной биологии (ECCB) и исследования в области вычислительной молекулярной биологии (RECOMB).

Журналы [ править ]

Существует множество журналов, посвященных вычислительной биологии. Некоторые известные примеры включают Journal of Computational Biology и PLOS Computational Biology . Журнал вычислительной биологии PLOS - это рецензируемый журнал, в котором есть много заметных исследовательских проектов в области вычислительной биологии. Они предоставляют обзоры программного обеспечения, учебные пособия по программному обеспечению с открытым исходным кодом и отображают информацию о предстоящих конференциях по вычислительной биологии. PLOS Computational Biology - журнал с открытым доступом . Публикация может использоваться открыто при условии ссылки на автора. [22]

Связанные поля [ править ]

Вычислительная биология, биоинформатика и математическая биология - все это междисциплинарные подходы к наукам о жизни, основанные на количественных дисциплинах, таких как математика и информатика . NIH описывает вычислительной / математической биологии , как использование вычислительных / математических подходов к решению теоретических и экспериментальных вопросов в биологии и, наоборот, биоинформатики как применение информатики для понимания сложных данных жизненных наук. [1]

В частности, NIH определяет

Вычислительная биология: разработка и применение аналитических и теоретических методов данных, математического моделирования и методов компьютерного моделирования для изучения биологических, поведенческих и социальных систем. [1]

Биоинформатика: исследование, разработка или применение вычислительных инструментов и подходов для расширения использования биологических, медицинских, поведенческих или медицинских данных, в том числе для сбора, хранения, организации, архивирования, анализа или визуализации таких данных. [1]

Хотя каждое поле отличается, в их интерфейсе может быть значительное перекрытие. [1]

См. Также [ править ]

  • Международное общество вычислительной биологии
  • Список институтов биоинформатики
  • Список биологических баз данных
  • Биоинформатика
  • Биосимуляция
  • Биостатистика
  • Вычислительная химия
  • Вычислительная наука
  • Вычислительная история
  • Биологическое моделирование
  • Математическая биология
  • Метод Монте-Карло
  • Молекулярное моделирование
  • Сетевая биология
  • Структурная геномика
  • Синтетическая биология
  • Системная биология

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b c d e "Рабочее определение биоинформатики и вычислительной биологии NIH" (PDF) . Инициатива в области биомедицинской информатики и технологий. 17 июля 2000 Архивировано из оригинального (PDF) от 5 сентября 2012 года . Проверено 18 августа 2012 года .
  2. ^ "О CCMB" . Центр вычислительной молекулярной биологии . Проверено 18 августа 2012 года .
  3. ↑ a b c Hogeweg, Paulien (7 марта 2011 г.). «Корни биоинформатики в теоретической биологии» . PLOS Вычислительная биология . 3. 7 (3): e1002021. Bibcode : 2011PLSCB ... 7E2021H . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1002021 . PMC 3068925 . PMID 21483479 .  
  4. Перейти ↑ Bourne, Philip (2012). «Взлет и упадок биоинформатики? Перспективы и прогресс» . PLOS Вычислительная биология . 8 (4): e1002487. Bibcode : 2012PLSCB ... 8E2487O . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1002487 . PMC 3343106 . PMID 22570600 .  
  5. ↑ Фостер, Джеймс (июнь 2001 г.). «Эволюционные вычисления». Природа Обзоры Генетики . 2 (6): 428–436. DOI : 10.1038 / 35076523 . PMID 11389459 . S2CID 205017006 .  
  6. ^ Гренандер, Ульф; Миллер, Майкл И. (1998-12-01). «Вычислительная анатомия: новая дисциплина» . В. Прил. Математика . 56 (4): 617–694. DOI : 10.1090 / QAM / 1668732 .
  7. ^ a b Китано, Хироаки (14 ноября 2002 г.). «Вычислительная системная биология». Природа . 420 (6912): 206–10. Bibcode : 2002Natur.420..206K . DOI : 10,1038 / природа01254 . PMID 12432404 . S2CID 4401115 . ProQuest 204483859 .   
  8. ^ Favrin, Bean (2 сентября 2014). "ESYN: Построение сети, обмен и публикация" . PLOS ONE . 9 (9): e106035. Bibcode : 2014PLoSO ... 9j6035B . DOI : 10.1371 / journal.pone.0106035 . PMC 4152123 . PMID 25181461 .  
  9. ^ Антонио Карвахаль-Родригес (2012). «Моделирование генов и геномов вперед во времени» . Текущая геномика . 11 (1): 58–61. DOI : 10.2174 / 138920210790218007 . PMC 2851118 . PMID 20808525 .  
  10. ^ «Секвенирование генома для остальных из нас» . Scientific American .
  11. ^ a b c Кунин, Евгений (6 марта 2001 г.). «Вычислительная геномика». Curr. Биол . 11 (5): 155–158. DOI : 10.1016 / S0960-9822 (01) 00081-1 . PMID 11267880 . S2CID 17202180 .  
  12. ^ Dauvermann, Мария R .; Whalley, Heather C .; Шмидт, Андра ©; Ли, Грэм Л .; Романюк, Лиана; Робертс, Нил; Johnstone, Eve C .; Лори, Стивен М .; Мурхед, Томас WJ (2014). «Компьютерная нейропсихиатрия - шизофрения как нарушение когнитивной сети мозга» . Границы в психиатрии . 5 : 30. DOI : 10,3389 / fpsyt.2014.00030 . PMC 3971172 . PMID 24723894 .  
  13. ^ Треттер, Ф .; Альбус, М. (2007). « » Вычислительная Нейропсихиатрия «расстройства рабочей памяти в Шизофрения: Сеть подключение в префронтальной коре головного мозга - Данные и модель» (PDF) . Фармакопсихиатрия . 40 : S2 – S16. DOI : 10,1055 / с-2007-993139 . S2CID 18574327 . Архивировано из оригинального (PDF) на 2020-12-05.  
  14. ^ Marin-Sanguino, A .; Мендоза, Э. (2008). «Гибридное моделирование в вычислительной нейропсихиатрии». Фармакопсихиатрия . 41 : S85 – S88. DOI : 10,1055 / с-2008-1081464 . PMID 18756425 . 
  15. ^ "Вычислительная неврология | Неврология" . www.bu.edu .
  16. ^ a b Сейновски, Терренс; Кристоф Кох; Патрисия С. Черчленд (9 сентября 1988 г.). «Вычислительная неврология». Наука . 4871. 241 (4871): 1299–306. Bibcode : 1988Sci ... 241.1299S . DOI : 10.1126 / science.3045969 . PMID 3045969 . 
  17. ^ Барболози, Доминик; Чикколини, Джозеф; Лакарель, Бруно; Барлези, Фабрис; Андре, Николас (2016). «Вычислительная онкология - математическое моделирование лекарственных схем для точной медицины». Обзоры природы Клиническая онкология . 13 (4): 242. DOI : 10.1038 / nrclinonc.2015.204 . PMID 26598946 . 
  18. ^ Yakhini, Зохар (2011). «Вычислительная биология рака» . BMC Bioinformatics . 12 : 120. DOI : 10,1186 / 1471-2105-12-120 . PMC 3111371 . PMID 21521513 .  
  19. ↑ Прайс, Майкл (13 апреля 2012). "Вычислительные биологи: следующие фармацевты?" .
  20. ^ a b Джессен, Уолтер (2012-04-15). «Стратегия перемены в фармацевтике означает больше рабочих мест для вычислительных биологов» .
  21. ^ Прлич, Андреас; Лапп, Хилмар (2012). "Раздел программного обеспечения вычислительной биологии PLOS" . PLOS Вычислительная биология . 8 (11): e1002799. Bibcode : 2012PLSCB ... 8E2799P . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1002799 . PMC 3510099 . 
  22. ^ "Вычислительная биология PLOS: рецензируемый журнал открытого доступа" . journals.plos.org .

Внешние ссылки [ править ]

  • bioinformatics.org