Вклад компьютера в биологии

Четвертое издание Атласа последовательности и структуры белков, опубликованное в 1969 г., включало более 300 последовательностей белков. Таким образом, этот атлас создал первую базу данных биологических последовательностей. Интересно, что выравнивание последовательностей биополимеров было начато белками, а не молекулами ДНК.Молекулярная биология и компьютер в течение золотого десятилетия между 1970 и 1980 годами язык ДНК был расшифрован. Однако генетические коды 64 кодонов были расшифрованы в 1968 г. Метод Сэнгера секвенирования ДНК на основе «плюс и 10 минус» цепей был осуществлен через 25 лет после распознавания первой белковой последовательности.1979 год — исторический год использования первого программного обеспечения для метода секвенирования ДНК Сэнгера. В статье, опубликованной Роджером Штаденом в 1979 году в журнале NucleicAcidsResearch, были описаны прикладные программы, включая OVRLAP, XMATCH и FILINS (код FORTAN).В 1980–1990 годах применение вычислительных наук значительно возросло. В 1983 году Кэри Б. Маллис (1944–2019) изобрела полимеразную цепную реакцию (ПЦР) (https://www.nytimes.com/2019/08/15/science/karyb-mullis-dead.html). Кэри Бэнкс Маллис, американский биохимик, изобрелценный молекулярный метод, основанный на синтезе ДНК invitro.Также при помощи компьютера можно осуществлять машинное обучение и сбор информации используют ансамбли на одном или нескольких алгоритмах обучения, чтобы получить различное расположение классификаторов с возможностью повышения производительности. Экспериментальные исследования снова и снова доказывают, что необычно получить один классификатор, который будет работать лучше всего в общей проблемной области. Следовательно, ансамбль классификаторов часто создается с использованием любого из последующих методов[11].Разделение данных и использование различных фрагментов обученияданные для единого алгоритма машинного обучения.Обучение одного алгоритма обучения с использованием множественного обученияпараметры.Использование нескольких алгоритмов обучения.Представляет также интерес применение компьютерных программ для клеточного принятия решений, которое возникает как результат обработки биохимической информации, поскольку сложные каскады молекулярных взаимодействий запускаются входными стимулами. Расшифровка критических взаимодействий и того, как они организованы в биологические программы, является огромной проблемой, усугубляемой сложностью ручной навигации[12].Альтернативные гипотезы, согласующиеся с наблюдаемым поведением. На этом фоне автоматизированное мышление является мощной методологией для преодоления биологической сложности и получения объяснений поведения, которые доказуемо согласуются с экспериментальными данными. В таком случае благодаря использованию ПК можно представить структуру рассуждений, которая позволяет синтезировать и анализироватьнабор динамических сетей биологического взаимодействия. Используя методы, основанные на теории выполнимости по модулю (SMT), можно кодировать экспериментальные наблюдения как спецификацию ожидаемой динамики и синтезируем сети, соответствующие этим ограничениям. ЗаключениеТаким образом в процессе написания реферата определено, что ПК активно применяется в биологии. Так называемые биоинспирированные вычислительные устройства, такие как нейронные сети, эволюционные алгоритмы и мультиагентные системы, сама биология нуждается в том, что я бы назвал вычислительной онтологией и вычислительными формальными инструментами.В завершении также следует сказать об успешном достижении главной цели работы и решении всех поставленных задач, описанных во введении. Для этого автором были использованы актуальные литературные источники и законодательные документы, расположенные в отечественном секторе интернета.Список использованной литературыГлориозов Е.Л. (ред.) Информационные технологии в медицине, биологии, фармакологии и экологии. Материалы Международной конференции NT + M&Ec`2019 (Гурзуф, с 01 по 11 июня 2019 г.). 2019. Весенняя сессия. — Гурзуф: Институт новых информационных технологий, 2019. — 267 с.Computers inBiology[Электронный ресурс] – Режим доступа: URL:https://www.science.org/doi/10.1126/science.273.5275.585.a, свободный. – Загл. с экрана.Biologyinthe Computer Age[Электронный ресурс] – Режим доступа: URL:https://www.oreilly.com/library/view/developing-bioinformatics-computer/1565926641/ch01.html, свободный. – Загл. с экрана.Коросов А.В., Горбач В.В. Компьютерная обработка биологических данных. Учебное электронное пособие. — Петрозаводск : Издательство ПетрГУ, 2017. — 96 с.Потапов В.В., Потапова У.В., Феранчук С.И., Приставка А.А., Беликов С.И. Решение задач биоинформатики при помощи веб - и интернет-сервисов. Учебно-методическое пособие. — Иркутск: Иркутский гос. ун-т, 2011. — 50 с. Гуреев М.А., Кадочников В.В., Порозов Ю.Б. Молекулярный докинг и его верификация в контексте виртуального скрининга. СПб.: Университет ИТМО, 2018. — 50 с.Донцов В. И. Виртуальные приборы для биологии и медицины с использованием звуковой карты персонального компьютера. /В. И. Донцов, В. Н. Крутько, О. В. Митрохин // М.: Труды института системного анализа российской академии наук, 2022. –С. 91-96Mikhailov I. Computational treatment for life science. Tomsk: Tomsk state university journal of philosophy, sociology and political science № 61, 2021. –С. 38–46.Буга С.В. Основы информационной биологии. Опорный конспект лекций. — Минск: БГУ, 2014. — 42 с.Behzadi Payam, Bernabò Nicola (eds.) Computational Biology and Chemistry. ITexLi, 2020. — 126 p. (Bioinformatics as a Tool for the Structural and Evolutionary Analysis of Proteins)Suresh A., Vimal S., Robinson Y.H., Ramaswami D.K., Udendhran R. (eds.) Bioinformatics and Medical Applications: Big Data Using Deep Learning Algorithms. New York: Wiley-Scrivener, 2022. — 332 p.Lio P., Zuliani P. Automated Reasoning for Systems Biology and Medicine. New York: Springer, 2019. — 471 p.