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生物学用户指南:学习计算方法。

User guides for biologists to learn computational methods.

机构信息

Department of Biomedical Engineering, Chung-Ang University, Seoul, 06974, Republic of Korea.

出版信息

J Microbiol. 2020 Mar;58(3):173-175. doi: 10.1007/s12275-020-9723-1. Epub 2020 Feb 27.

DOI:10.1007/s12275-020-9723-1
PMID:32108313
Abstract

System-wide studies of a given molecular type are referred to as "omics." These include genomics, proteomics, and metabolomics, among others. Recent biotechnological advances allow for high-throughput measurement of cellular components, and thus it becomes possible to take a snapshot of all molecules inside cells, a form of omics study. Advances in computational modeling methods also make it possible to predict cellular mechanisms from the snapshots. These technologies have opened an era of computation-based biology. Component snapshots allow the discovery of gene-phenotype relationships in diseases, microorganisms in the human body, etc. Computational models allow us to predict new outcomes, which are useful in strain design in metabolic engineering and drug discovery from protein-ligand interactions. However, as the quantity of data increases or the model becomes complicated, the process becomes less accessible to biologists. In this special issue, six protocol articles are presented as user guides in the field of computational biology.

摘要

系统水平上对特定分子类型的研究被称为“组学”。其中包括基因组学、蛋白质组学和代谢组学等。最近的生物技术进步允许对细胞成分进行高通量测量,因此可以拍摄细胞内所有分子的快照,这是一种组学研究。计算建模方法的进步也使得从快照中预测细胞机制成为可能。这些技术开创了基于计算的生物学时代。组分快照允许发现疾病中的基因-表型关系、人体中的微生物等。计算模型使我们能够预测新的结果,这在代谢工程中的菌株设计和蛋白质-配体相互作用的药物发现中很有用。然而,随着数据量的增加或模型变得复杂,生物学家长期以来一直缺乏访问该过程的手段。在本期特刊中,有六篇方法学文章作为计算生物学领域的用户指南呈现。

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User guides for biologists to learn computational methods.生物学用户指南:学习计算方法。
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