Контрольований методи

Розподіл груп генів на основі властивостей зразка

Можна прогнозувати стан зразка на основі гена висловом

приклади

Машина опорних векторів

найближчий сусід

Контрольований методи використовуються для поділу груп генів на основі вже характеризуються відмінності між зразками (наприклад, різні види злоякісних пухлин) або для прогнозування стану зразка на основі моделей експресії генів. Машина опорних векторів працює шляхом пошуку математичні комбінації генів у кращому окремих тканин на основі їх стану. Наприклад, схема у верхній половині слайд показує, як лінія була створена в окремих зразках тканин Виходячи з пацієнтів, які страждають від двох різних захворювань. X-вісь являє множення рівнів експресії генів двох різних генів, які потім квадрат. По осі використовуються ті ж математичні вирази, але і для різних наборів генів. На жаль, математичні вирази не завжди легко зрозуміти, з біологічної точки зору. Найближчий сусід контрольований метод також схематично на слайді. Група гіпотетичних генів побудований розрізняти два зразки стану, хвороби 1 і хвороб 2. Ідеальний геном для розділення двох хворобливих станів може бути той, який до-регулюється в хворобі 1 і вниз регулюється при хворобі 2. Реальні генів, які відповідають цій моделі може бути обрана в якості ознак хворобливого стану. Найближчий сусід метод успішно використовується для розрізнення двох типів лейкемії людини.

41. Корисність моделювання

Чому імітації, коли ви можете експериментувати?

Моделі з участю багатьох параметрів може бути важко осмислити без моделювання

Моделювання може запропонувати способи перевірки гіпотези

Деякі експерименти не може бути зроблено в природних умовах або в пробірці, і тому повинна бути зроблена в кремнії

Якщо Моделювання хороше, воно може бути використане замість більш дорогого або часу експерименту

Наявність швидких комп'ютерів зробила комп'ютерне моделювання стає все більш доступним для біологічних досліджень. Багато біологів дивуються, чому моделювання необхідні, коли експеримент можна більш переконливо відповісти на наукові питання. Одна з причин в тому, що біологічні системи є складними, і часто буває важко осмислити модель, яка пояснює експериментальні поведінки, не роблячи моделювання, які можуть довести, що модель, принаймні, логічно життєздатним. Гарне моделювання може бути використано для розробки нових методів експериментальної перевірки певної гіпотези. Симулятори мати додаткову перевагу в тому, що якщо вони копіюють поведінку природне явище добре, вони можуть бути використані замість забирає багато часу, дорого, або неможливо експериментів. Для ілюстрації цього останнього пункту, розглянути останні відмова американських військових випробувань ядерної зброї. До 1992 року США регулярно проводяться підземні ядерні випробування. З тих пір, Пентагон розмістив свою віру в комп'ютерних симуляцій, які вважаються досить точними, щоб ядерні випробування застарілої!

42. чисельні методи

Чисельні методи необхідні, оскільки дискретного характеру комп'ютерів

Диференціальні рівняння перетворюються в різницеві рівняння, які мають справу з дискретними, а не безперервними величинами

Менші кроки ведуть до більшої точності моделювання

За останні 350 років, вчені за допомогою диференціальних рівнянь для опису, як все змінюється безперервно протягом довгого часу в природі. На жаль, через цифрові комп'ютери можуть представляти тільки дискретні величини, вони не в змозі мати справу безпосередньо з диференціальними рівняннями. Математичні методи використання дискретних величин, щоб наблизити поведінку диференціальних рівнянь називаються чисельними методами. Точність чисельних методів залежить від кількості обчислень, виконаних по відрізку. Наочним прикладом є зростання бактерій в середу. Можна використовувати чисельні методи для наближеного числа бактерій в бульйоні в різний час. В одному випадку, кількість бактерій в бульйоні розрахований на кожні 10 мілісекунд модельованого часу. В іншому випадку розрахунки виконуються для кожної мілісекунди модельного часу. У другому випадку дасть більш точні результати, але зажадає набагато більше часу, щоб повністю виконати. В залежності від обчислювальної складності чисельний метод, моделювання з 1 мілісекунди дозвіл може зайняти сотні або тисячі разів довше працювати як один з 10-мілісекунд резолюції.

43. Приклади комп'ютерного моделювання в біології

Генних регуляторних мереж

Симулятори клітин

Мережі нейронів

популяційної генетики

Комп'ютерне моделювання біологічних систем, що існували протягом десятиліть, хоча рано моделювання були відмовитися від біологічних докладно через недостатню потужність обробки у ранні комп'ютери. Біологічні моделювання охоплюють весь діапазон шкали в біологічному світі, від окремих білкових молекул в популяційної генетики. Інші важливі галузі комп'ютерного моделювання включає генних регуляторних мереж, біохімічних шляхів, окремих клітин і мереж нейронів для імітації активності в головному мозку. На слайді показаний приклад моделювання регуляції генів в бактеріальні віруси. У верхній частині зображення показує складність регуляції генів. У нижній частині показані результати моделювання, що показують різні рівні білок-репрессор.

44. Перспективи повністю моделюється клітини

Великомасштабні проекти біології для розуміння генома, протеома, metabalomes, і transcriptomes привели багатьох біологів до висновку, що можливість повністю моделюється однієї комірки не так навряд чи перспектива, як вважалося раніше. З кінця 1990-х років, ряд спрощених моделей окремих клітин були побудовані, з різним ступенем успіху. Зовсім недавно група в Японії була імітують людські еритроцити (червоні кров'яні тільця). Ці клітини є особливо піддається моделюванню, тому що вони не мають клітинні механізми необхідні для транскрипції, трансляції і реплікації, тим самим значно зменшуючи кількість параметрів, які повинні бути включені в реалістичну симуляцію. Крім того, через свою медичної значущості, еритроцити були ретельно вивчені в останні 50 років, що дає велику кількість надійних даних про цих клітин. Японська група використовувала свої віртуальні еритроцити успішно імітують поведінку клітин крові у пацієнтів з анемією. Зображення в слайд-шоу різних біохімічних шляхів, які моделюються в еритроцитах в кремнії. Незважаючи на відносну простоту людської клітини крові, картина показує, що моделювання як і раніше досить складним. Хоча модель осередку продовжує вдосконалюватися на точність, він є важливим доказом концепції корисності моделювання в медичній сфері. Є надія, що моделювання клітини небудь будуть використані для тестування нових лікарських препаратів і для вивчення впливу мутантних білків, відповідальних за хвороби.

45.Обмеження комп'ютерного моделювання

алгоритмічний

Комп'ютери можуть обробляти тільки дискретні значення

Моделювання неперервних поведінку точно часто потрібно неможливим кількість обчислень

експериментальний

Моделювання тільки так добре, як дані, на основі

Критичні дані часто відсутні в симуляції

концептуальний

Надмірно складні моделювання не сприяють розумінню біологічної системи

Незважаючи на свою корисність, комп'ютерне моделювання є безліч застережень. У алгоритмічної точки зору, нездатність комп'ютерів для управління безперервними величинами вимагає, щоб комп'ютери наближених безперервне поведінка все менше кроків, які значно підвищують вимоги до обчислювальної потужності і пам'яті. Незважаючи на системах, які не різко змінитися на невеликих відстанях або протягом короткого періоду часу може бути змодельоване з достатньою точністю, багато важливих біологічні явища, такі як згортання білка, не відповідають цим критеріям і не дали реальні результати моделювання на сьогоднішній день. Експериментальні міркування чуми багато моделювання. Наприклад, моделювання вимагає високоякісних даних, які не завжди доступні. Часто дослідники повинні здогадуватися про значеннях параметрів в їх моделювання. Інші часи, моделювання може з'ясуватися, що раніше ігнорований параметр є абсолютно необхідним для моделювання поводитися правильно. Серйозний концептуальне питання виникає, коли моделювання стають занадто складними. Моделювання такою ж складною, як біологічна система намагається модель має мало пояснювальній силою. За аналогією, розглянемо карту Сполучених Штатів, яка так докладно, що він містить навіть самий незначний елемент ландшафту. Можна очікувати, що така карта буде розмір самій країні і, отже, навряд чи корисні при подорожі.