计算与系统生物学 家庭作业帮助服务 - Assignment Help

计算与系统生物学家庭作业帮助

计算系统生物学[b]旨在开发和使用有效的算法,数据结构,可视化和通信工具,以生物系统的计算机建模为目标。

计算和系统生物学的目标是将大规模数值方法应用于分子,细胞和结构生物学的研究。

人类基因组序列的释放集中在计算和系统生物学对基因功能分析的重要性日益增加。然而,只有现代生物实验室生成的信息的一小部分已经进行了系统的计算分析。因此,系统生物学的未来不仅在于研究序列信息的改进方法,而且在于开发全新的蛋白质,细胞和生物数值分析方法。

麻省理工学院生物学研究组正在研究广泛的计算问题,包括基因发现和分析,结构预测和蛋白质设计,基于网络的信号分析和图像信息学。这些不同的计划结合在一起,专注于设计和预测,算法和数据库开发以及高级计算的使用。该部门的研究适合具有计算感兴趣的生物学背景的学生以及对生物学感兴趣的计算和物理科学培训的学生。

计算和系统生物学计划的目标是培养下一代科学家的技术密集型,定量型,系统级分子生物学方法。我们的目标是研究一些舒适操作最新高端仪器的学生,因为他们正在操纵所需的数学形式来理解他们的数据。我们希望参加计算和系统生物学计划的学生将应用这些方法来解开控制细胞的复杂遗传电路。

技术进步对分子生物学有重大影响。实验技术的进步意味着大量的序列,表达和定位数据现在由个别研究者定期收集。此外,这些类型的数据的TB还存储在各种公共和私有数据库中。同时,大规模计算资源的获取在分子生物学实验室中也越来越普遍。计算和系统生物学课程的学生将学习利用实验和计算资源中的这些进步。

计算和系统生物学系的学院致力于各种不同的生物学问题,但在大多数情况下,学生会发现计算和实验方法之间的紧密联系。教师工作的一些一般领域包括:

大规模遗传网络分析与重建

高通量收集遗传和生物化学数据的技术开发

遗传调控电路的分子建模

遗传调控电路的实时单细胞分析

DNA-蛋白质相互作用的特异性和进化

用于比较DNA,RNA和蛋白质序列的算法开发

合成生物学复杂性状分析

遗传变异群体遗传分析

功能基因组方法对疾病基因鉴定

计算生物学是基因组学的核心,我们试图整合和分析大型和复杂的数据集,以获得对生物过程和疾病的更完整的系统认识。这是由开发和应用复杂的计算工具和管道用于研究不同范围的数据集,包括靶向和全基因组测序,转录组测序,染色质状态和转录因子结合位点(TFBS)分析,宏基因组学和单因素测序,细胞omics。我们的科学家在生物学,计算机科学,数学和统计学方面拥有丰富的专业知识,可以解决基因组生物学和医学中的问题,并与实验小组合作紧密合作

计算和系统生物学将数学,统计和计算方法与分子生物学相结合,以了解和控制调节人类生物过程的复杂系统。在这个研究轨道上,您将接受基因组生物学,生物技术仪器仪表,生物信息学以及统计和计算建模方面的培训。应用领域包括疾病建模,开发解码遗传信息的分析方法,药物设计和个性化医疗信息系统的开发。

计算和系统生物学是生物结构和细胞系统可视化的发展。我们的专家在期限内提供解决方案,准确性,确保学生在作业中获得良好的成绩。如果您需要本课题的学习材料或作业帮助,您可以登录www.homeworkchina.com并利用我们的服务。我们考虑到学生提出的要求,并以高效率为您写出解决方案。全球学生(来自美国,阿联酋,英国,澳大利亚和加拿大等国家)使用我们的服务,并通过我们专业化的服务始终保持100%的满意度。我们的专家为您提供您选择的引用格式的解决方案。您也可以通过电子邮件或实时聊天与我们联系,以便查询。我们全天候提供帮助。

计算生物学领域涉及生物,行为和社会领域研究中数据分析,理论方法,数学模型和计算模拟的开发与应用。这是一个广泛的领域,可以用于生物化学,计算机科学,应用数学和动画等等。

这个行业通常被称为生物信息学,尽管在技术上有一些区别。然而,由于在科学界的多个部门中使用建模和/或计算,计算生物学领域日益重要。

这一领域主要受数据收集能力指数增长的推动。数据收集的实际方法已经变得如此多样化,导致的生物学知识飞速发展。在未来十年内,对计算生物学家的需求可能会更多。目前和未来的理论可以适用于微生物分类等领域,理论可以进一步应用于健康和环境相关的主题,如使用新分类的微生物来控制或预防广泛的疾病。

Posted on March 27, 2017 in 生物学

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