RSG - Iran

🖥 Algorithmic, Theoretical & Mathematical Bioinformatics & Bio-inspired Computing

🔹 بیوانفورماتیک الگوریتمی و محاسبات الهام‌گرفته از زیست؛ علوم کامپیوتر، ریاضیات و زیست‌شناسی را برای تحلیل داده‌های پیچیده زیستی ترکیب می‌کند. روش‌های الگوریتمی، مانند sequence alignment، و مدل‌های ریاضی به تفسیر داده‌ها کمک می‌کنند، در حالی که تکنیک‌های الهام‌گرفته از زیست، مانند الگوریتم‌های ژنتیک، از سیستم‌های زیستی برای حل مسئله تقلید می‌کنند.

🔹 از نظر فنی، الگوریتم‌های تحلیل توالی و مدل‌های ریاضی، سیستم‌های زیستی را به صورت کمی (quantitative) بیان می‌کنند. محاسبات الهام‌گرفته از زیست از روش‌هایی مانند هوش ازدحامی(swarm intelligence) برای بهینه‌سازی راه‌حل‌ها استفاده می‌کنند. این تکنیک‌ها در ژنومیکس، پروتئومیکس و زیست‌شناسی سیستم‌ها برای پیش‌بینی عملکرد ژن و مدل‌سازی فرآیندهای سلولی به کار می‌روند.

🔹 پایگاه‌های داده تخصصی مانند GenBank، UniProt و KEGG داده‌های زیستی را ذخیره و سازماندهی می‌کنند. پایگاه‌های فراداده (Meta-databases) اطلاعات را ادغام می‌کنند و پایگاه‌های داده تخصصی از طراحی الهام‌گرفته از زیست پشتیبانی می‌کنند. این منابع برای تحلیل محاسباتی حیاتی هستند.

🔹 این ادغام، زمینه‌هایی مانند کشف دارو و پزشکی شخصی را پیشرفت می‌دهد. با ادغام دقت ریاضی با بینش‌های زیستی، محققان مدل‌های دقیق و مداخلات هدفمند را توسعه می‌دهند، که برای مدیریت حجم رو به افزایش داده‌های زیستی ضروری است.

🔹 پایگاه‌های داده کلیدی مانند GenBank، PDB و KEGG داده‌های زیستی ضروری را ذخیره می‌کنند، در حالی که ابزارهایی مانند BLAST و Clustal Omega تحلیل توالی را امکان‌پذیر می‌سازند. محاسبات الهام‌گرفته از زیست از الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم‌های ژنتیک و بهینه‌سازی ازدحام ذرات(particle swarm optimization) استفاده می‌کنند. چارچوب‌های توسعه مانند TensorFlow و پلتفرم‌های محاسبات با کارایی بالا، از جمله GPUها و محاسبات ابری، از تحقیقات پیشرفته زیست‌شناسی محاسباتی پشتیبانی می‌کنند.

🔗 Telegram
🔗 LinkedIn
🔗 Instagram

❤‍🔥10😍1

www.tgoop.com/RSGIran/547

1.6K viewsMar 31 at 14:48

🖥 Algorithmic, Theoretical & Mathematical Bioinformatics & Bio-inspired Computing

🔹 بیوانفورماتیک الگوریتمی و محاسبات الهام‌گرفته از زیست؛ علوم کامپیوتر، ریاضیات و زیست‌شناسی را برای تحلیل داده‌های پیچیده زیستی ترکیب می‌کند. روش‌های الگوریتمی، مانند sequence alignment، و مدل‌های ریاضی به تفسیر داده‌ها کمک می‌کنند، در حالی که تکنیک‌های الهام‌گرفته از زیست، مانند الگوریتم‌های ژنتیک، از سیستم‌های زیستی برای حل مسئله تقلید می‌کنند.

🔹 از نظر فنی، الگوریتم‌های تحلیل توالی و مدل‌های ریاضی، سیستم‌های زیستی را به صورت کمی (quantitative) بیان می‌کنند. محاسبات الهام‌گرفته از زیست از روش‌هایی مانند هوش ازدحامی(swarm intelligence) برای بهینه‌سازی راه‌حل‌ها استفاده می‌کنند. این تکنیک‌ها در ژنومیکس، پروتئومیکس و زیست‌شناسی سیستم‌ها برای پیش‌بینی عملکرد ژن و مدل‌سازی فرآیندهای سلولی به کار می‌روند.

🔹 پایگاه‌های داده تخصصی مانند GenBank، UniProt و KEGG داده‌های زیستی را ذخیره و سازماندهی می‌کنند. پایگاه‌های فراداده (Meta-databases) اطلاعات را ادغام می‌کنند و پایگاه‌های داده تخصصی از طراحی الهام‌گرفته از زیست پشتیبانی می‌کنند. این منابع برای تحلیل محاسباتی حیاتی هستند.

🔹 این ادغام، زمینه‌هایی مانند کشف دارو و پزشکی شخصی را پیشرفت می‌دهد. با ادغام دقت ریاضی با بینش‌های زیستی، محققان مدل‌های دقیق و مداخلات هدفمند را توسعه می‌دهند، که برای مدیریت حجم رو به افزایش داده‌های زیستی ضروری است.

🔹 پایگاه‌های داده کلیدی مانند GenBank، PDB و KEGG داده‌های زیستی ضروری را ذخیره می‌کنند، در حالی که ابزارهایی مانند BLAST و Clustal Omega تحلیل توالی را امکان‌پذیر می‌سازند. محاسبات الهام‌گرفته از زیست از الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم‌های ژنتیک و بهینه‌سازی ازدحام ذرات(particle swarm optimization) استفاده می‌کنند. چارچوب‌های توسعه مانند TensorFlow و پلتفرم‌های محاسبات با کارایی بالا، از جمله GPUها و محاسبات ابری، از تحقیقات پیشرفته زیست‌شناسی محاسباتی پشتیبانی می‌کنند.

🔗 Telegram
🔗 LinkedIn
🔗 Instagram

BY RSG - Iran