Обчислювальна біологія

🧬 Структурна біологія

Передбачення структури білків

AlphaFold, RoseTTAFold — передбачення 3D структури з амінокислотної послідовності з експериментальною точністю. Революціонізує структурну біологію, прискорює розробку ліків.

Молекулярна динаміка (MD)

Симуляція руху атомів білків у часі. Розв'язання рівнянь руху, дозволяє спостерігати згортання, взаємодії, динаміку. Обчислювально інтенсивно, але потужне.

Docking та дизайн ліків

Комп'ютерне моделювання взаємодій білок-ліганд для розробки ліків. Virtual screening, раціональний дизайн, оптимізація сполук. Прискорює розробку ліків.

Моделювання комплексів

Передбачення структури білково-білкових комплексів, білок-ДНК, білок-РНК взаємодій. AlphaFold-Multimer, інтеграція експериментальних даних. Критично для розуміння функцій.

📊 Геноміка та протеоміка

Анотація геномів

Автоматичне визначення генів, їх структури, функцій. Використання машинного навчання, порівняння з відомими геномами, експериментальна валідація. Критично для розуміння геномів.

Порівняльна геноміка

Алгоритми для порівняння геномів: вирівнювання, виявлення варіацій, філогенетика. BLAST, whole-genome alignment, structural variant calling. Розуміння еволюції, функцій.

Протеомна біоінформатика

Аналіз протеомічних даних: ідентифікація білків через MS, квантування, статистичний аналіз, мережі взаємодій. Спеціалізовані інструменти та пайплайни.

Функціональна геноміка

Аналіз RNA-seq, ChIP-seq, ATAC-seq даних для розуміння функцій генів. Differential expression, pathway analysis, network inference. Системний підхід.

🌐 Системна біологія

Моделювання метаболізму

Flux Balance Analysis (FBA) для передбачення метаболічних потоків. Моделі метаболічних мереж, оптимізація, передбачення поведінки. Критично для біотехнології.

Сигнальні мережі

Математичні моделі сигнальних шляхів: ODE, Boolean мережі, стохастичні моделі. Розуміння динаміки, передбачення відповіді, розробка терапій.

Генні мережі

Визначення та моделювання транскрипційних мереж регуляції. Network inference, dynamic models, передбачення регуляції. Розуміння контролю експресії.

Multi-omics інтеграція

Комбінування геноміки, транскриптоміки, протеоміки, метаболоміки. Математичні моделі що інтегрують дані, передбачають поведінку системи. Системна біологія.

🤖 Машинне навчання

Глибоке навчання в біології

AlphaFold для структури білків, передбачення функцій, анотація генів, класифікація клітин. Transformer архітектури для послідовностей. Революціонізує багато галузей.

Передбачення функцій

Передбачення функцій генів/білків з послідовності, структури, контексту. Transfer learning, ensemble методи, інтеграція різних типів даних. Критично для анотації.

Класифікація та кластеризація

Класифікація типів клітин (single-cell RNA-seq), кластеризація генів за експресією, виявлення підтипів хвороб. SVM, random forests, deep learning.

Генеративні моделі

VAEs, GANs для генерації біологічних даних, augmentation, передбачення. Використання для data augmentation, генерації гіпотез, дизайну.

🔬 Симуляції та моделювання

Клітинні симуляції

Моделювання цілої клітини: метаболізм, сигналізація, регуляція. Інтеграція різних рівнів. Целей (goal): повні клітинні моделі. Виклики: складність, дані.

Еволюційні моделі

Моделювання еволюції: популяційна генетика, філогенетика, адаптація. Agent-based models, генетичні алгоритми. Розуміння еволюції, передбачення.

Екологічні моделі

Моделювання екосистем, популяційної динаміки, взаємодій. Agent-based models, differential equations, network models. Розуміння екології, управління.

Monte Carlo симуляції

Статистичні симуляції для невизначеності, складних систем. Використання в структурній біології, еволюції, екології. Потужний інструмент.

💊 Застосування

Розробка ліків

Структурна біологія для дизайну ліків, передбачення взаємодій, оптимізація сполук. Virtual screening, раціональний дизайн. Прискорення розробки.

Персоналізована медицина

Геноміка, протеоміка для індивідуального підходу. Біомаркери, прогнозування відповіді на лікування, оптимізація терапій. Критично для сучасної медицини.

Діагностика

Молекулярні тести, біомаркери для діагностики хвороб. Машинне навчання для класифікації, прогнозування. Рання діагностика, точність.

Біотехнологія

Оптимізація виробництва метаболітів, білків через системні моделі. Метаболічна інженерія, передбачення оптимальних умов. Критично для ефективності.

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Michaelis-Menten Kinetics і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.