Sinh học hiện đại đang nhanh chóng trở thành một ngành nghiên cứu về các tập hợp dữ liệu lớn. Hiểu được các bộ dữ liệu này là một thách thức lớn đối với hầu hết các ngành khoa học đời sống, bao gồm các lĩnh vực y tế, môi trường và xử lý sinh học. Các phương pháp tiếp cận sinh học tính toán là cần thiết để tận dụng cuộc cách mạng đang diễn ra trong dữ liệu omics. Mục tiêu chính của Số đặc biệt này, mang tên “Các phương pháp trong Sinh học tính toán”, là truyền đạt các phương pháp sinh học tính toán, có thể trích xuất các nguyên tắc thiết kế sinh học từ các tập dữ liệu phức tạp, được mô tả đủ chi tiết để cho phép tái tạo kết quả. Vấn đề này tích hợp các nhà nghiên cứu liên ngành như nhà sinh học, nhà khoa học máy tính, kỹ sư và nhà toán học để thúc đẩy phân tích hệ thống sinh học. Số đặc biệt bao gồm các phần sau:·Đánh giá về các phương pháp tính toán·Phân tích tính toán động lực học sinh học: Từ cấp độ phân tử đến cấp độ tế bào đến cấp độ mô/tập hợp·Giao diện của các quá trình sinh học và phi sinh học·Xử lý các tập dữ liệu lớn để phân tích nâng cao·Tối ưu hóa tham số và Đo đạc

Abstract:

Modern biology is rapidly becoming a study of large sets of data. Understanding these data sets is a major challenge for most life sciences, including the medical, environmental, and bioprocess fields. Computational biology approaches are essential for leveraging this ongoing revolution in omics data. A primary goal of this Special Issue, entitled “Methods in Computational Biology”, is the communication of computational biology methods, which can extract biological design principles from complex data sets, described in enough detail to permit the reproduction of the results. This issue integrates interdisciplinary researchers such as biologists, computer scientists, engineers, and mathematicians to advance biological systems analysis. The Special Issue contains the following sections:•Reviews of Computational Methods•Computational Analysis of Biological Dynamics: From Molecular to Cellular to Tissue/Consortia Levels•The Interface of Biotic and Abiotic Processes•Processing of Large Data Sets for Enhanced Analysis•Parameter Optimization and Measurement

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Ross Carlson, Herbert Sauro
Thông tin nhan đề:	Methods in Computational Biology
Nhà xuất bản:	MDPI
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ sinh học
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/53322
Mô tả vật lý:	214p.
Năm xuất bản:	2019