LINUX.ORG.RU

Задача реверс-инжиниринга биологической системы

 ,


0

4

При выполнении кандидатской по молекулярной биологии встала задача реверс-инжиниринга биологической системы (конкретнее - аппарат биосинтеза белка у бактерий) с целью разбирательства в тонкостях механизмов и созданию количественного предиктора. Встал вопрос: какие не_спекулятивные дисциплины (типа теории управления, системной инженерии, теории сложных систем) тут полезны, если с молекулярной биологией и биоинформатикой нормально?


В смысле аппарат биосинтеза белка? Рибосому? По ней вроде бы до фига всего написано, нет?

KblCb ★★★★★ ()
Последнее исправление: KblCb (всего исправлений: 1)

Что вы понимаете под термином «реверс-инжиниринг»?

Axon ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от KblCb

лично я понял, что автор хочет предсказать сколько белка Х произведёт бактерия если воздействовать на неё образом Y. И всё это с помощью одной из теорий системного aнализа.

hope13 ★★★ ()
Последнее исправление: hope13 (всего исправлений: 1)

Мне кажется, пока вы не сформулируете «проблему» в терминах биологии и не опишите в тех же терминах результат, который хотите получить, говорить о том, какие мат. дисциплины могут пригодится для решения задачи будет преждевременно. Но да, теория управления конечно подойдет, хотя бы потому, что это одна из теорий «обо всем».

kvitaliy ()

Начни с философии. Конкретно, наверное, с гносеологии.

Она поможет тебе сформулировать проблему так, чтобы академики поняли.

А вот затем уже теорию управления, мат. статистику, физическую химию и всё остальное по предметной области.

Aceler ★★★★★ ()

Ну так «идентификация систем» вестимо.

1) Идентификация структуры (+ априорные сведения) — есть несколько статистических алгоритмов которые позволяют оценить структуру системы.

Например http://www.bnlearn.com/ при достаточном числе данных позволяют метаболитическую сеть восстановить http://casp.rnet.missouri.edu/download/metabolic_network/documentation/docume...

2) Идентификация коэфициентов в уравнении известной структуры — методы решения обратных задач (всяческая регуляризация), методы оптимизации вокруг очень быстрого решателя прямой задачи, фильтры Калмана по линеаризованной задаче и т.п.

Например http://cran.r-project.org/web/packages/FKF/FKF.pdf

psv1967 ★★★★★ ()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.