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文档简介
生物系统模拟稿第一页,共二十三页,2022年,8月28日生物系统模拟分子模型化技术生物分子模拟电子细胞系统生物学分析方法第二页,共二十三页,2022年,8月28日生物系统宏观方面.微观方面:分子生物学.细胞生物学.分子遗传学.第三页,共二十三页,2022年,8月28日分子模型化技术分子模型化技术就是利用计算机模拟分子结构,研究分子之间相互作用的一种技术.以三维图形方式显示分子的三维结构,显示分子的理化或电子学特性.主要有线状模型,球棒模型,空间填充模型等.分子模型化软件:/第四页,共二十三页,2022年,8月28日空间填充模型空间填充模型也称为calotte模型或CPK模型,CPK三个字母是来自Corey、Pauling(莱纳斯·鲍林)与Koltun。是一种与球棒模型类似,用来表现分子三维空间分布的分子模型。是球棒模型的进一步发展,可显示更为真实的分子外型。
第五页,共二十三页,2022年,8月28日生物分子模拟传统的生物分子研究主要是实验,通过生物学实验分析和表征生物分子,如利用分子遗传学方法确定基因的多态性,通过X-射线晶体衍射确定蛋白质分子的结构,通过生化实验研究生物大分子之间的相互作用,药物分子与靶分子的结合.我们可以利用计算机进行模拟实验,通过对生物大分子的结构和动力学行为的模拟,为阐明其结构,生物功能提供了丰富的信息.第六页,共二十三页,2022年,8月28日表征字典(《现代汉语词典》第五版)意:显示出来的现象;表现出来的特征.例:心理疾病的外在表征.第七页,共二十三页,2022年,8月28日常用的模拟技术分子动力学模拟技术.蒙特卡罗模拟技术.第八页,共二十三页,2022年,8月28日分子动力学模拟技术分子动力学模拟是用计算机模拟的一种,是调查物质诸性质时候使用的手法之一。根据在计算机中每时每刻的追踪全部的粒子的运动的规律,导出物质全体的性质这就是分子动力学法。第九页,共二十三页,2022年,8月28日蒙特卡罗模拟技术
当科学家们使用计算机试图来预测复杂的趋势和事件时,他们通常应用一类需要长串的随机数的复杂计算。设计这种用来预测复杂趋势和事件的数学模型越来越依赖于一种称为蒙特卡罗模拟的统计手段,而这种模拟进一步又要取决于可靠的无穷尽的随机数目来源。
蒙特卡罗模拟因摩洛哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”,而当一种模式足够精确时,它能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷:如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数,而却构成一些微妙的非随机模式,那么整个模拟(以及预测结果)都可能是错的。
第十页,共二十三页,2022年,8月28日电子细胞电子细胞亦称虚拟细胞或人工细胞.它是在计算机上模拟真实细胞的结构和细胞的活动,阐明生命现象.电子细胞的关键是建模,涉及到细胞内环境和细胞相关物质对细胞的生命活动的作用.第十一页,共二十三页,2022年,8月28日系统生物学分析方法关键字:计算机仿真.整合.数据结构—图.干涉第十二页,共二十三页,2022年,8月28日系统生物学分析新的一页
--生物信息学在生物医学研究中的应用第十三页,共二十三页,2022年,8月28日生物信息学在生物医学研究中的应用生命组信息学计算机诊断学技术计算机辅助药物分子设计第十四页,共二十三页,2022年,8月28日生命组信息学基因组信息学--解读天书.转录组信息学--探索基因表达调控规律.蛋白质组信息学--鉴别生命机器.代谢组信息学--分析生物分子模块和系统.第十五页,共二十三页,2022年,8月28日计算诊断学技术核心:基因芯片.作用:检测疾病相关基因组,分析疾病产生根源,对疾病进行科学诊断和分类.数据分析三过程(主要针对肿瘤细胞):选择肿瘤分型特异基因.构建分类器.检测分类预测结果的有效性.
第十六页,共二十三页,2022年,8月28日主要的分类器模型和方法贝叶斯分类法K-近邻法人工神经网络第十七页,共二十三页,2022年,8月28日贝叶斯分类器贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。第十八页,共二十三页,2022年,8月28日K-近邻法思想简介K-近邻法的基本思想是在测试样本x的k个近邻中,按出现的样本类别来作为x的类别,即先对x的k个近邻一一找出它们的类别,然后对x类别进行判别,即在N个训练样本中,找出x的k个近邻。第十九页,共二十三页,2022年,8月28日人工神经网络人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN),一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力,可以通过预先提供的一批相互对应的输入-输出数据,分析掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律,用新的输入数据来推算输出结果,这种学习分析的过程被称为“训练”。(引自《环球科学》2007年第一期《神经语言:老鼠胡须下的秘密》)
第二十页,共二十三页,2022年,8月28日计算机辅助药物设计(1)概念:计算机辅助药物设计根据已知药物靶分子(蛋白质或受体)的结构,针对性设计与靶分子结合的药物分子.原理:首先通过X射线晶体衍射技术等技术支持获得药物分子的结构,采用分子模拟软件分析结合部位的结构性质;然后在化合物数据库中搜索分子形状的结构特征设计全新的药物分子.第二十一页,共二十三页,2022年,8月28日计算机辅助药物设计(2)方法:数据库搜索法和基于药物靶结构的全新分子药物的设计方法.通过数据库搜索发现与药靶有较好亲和力的小分子,从而发现先导化合物.药物设计:基于药靶结构的全新药物设计根据靶分
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