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云之南

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关于我

专业背景:计算机科学 研究方向与兴趣: JavaEE-Web软件开发, 生物信息学, 数据挖掘与机器学习, 智能信息系统 目前工作: 基因组, 转录组, NGS高通量数据分析, 生物数据挖掘, 植物系统发育和比较进化基因组学

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系统生物学建模和分析  

2011-07-31 09:46:44|  分类: 计算系统生物学 |  标签: |举报 |字号 订阅

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系统生物学建模和分析-21世纪的分子技术

目录

[隐藏]

系统生物学Systems Biology

什么是系统生物学-综合生物学–预言生物学,挑战

SB的含义、实践和挑战

SB的实践和挑战

SB的进化

生物学SB与统计异位显性SB,和更为现代的合成生物学

多角度了解系统生物学

SB的图、书和其他的比喻

基于功能框架理解SB

从分子生物学演化到系统生物学

复杂问题的研究方法

简约SB

强有力的合并

整合途径寻求复杂的次序

在系统层分析生物学

药物发现

细胞核


方法

灵活的网络

计算生物学的开放论坛

分析科学的重要性

在医学系统生物学中分析的角色

在SB背后的生物学研究


通向SB

DNA和分子革命, 计算生物学和生物信息学

研究复杂问题的研究方法

自然

生物学的复杂性


生物学研究方法和途径的演变

功能基因组

从综合病症家族到功能基因组

功能基因组潜力的最大化

基因组学和SB

系统的基因组范围的基因功能的筛选

系统决定基因进化和功能

生物学的系统和成分

从组学到系统


基因组学广泛渗透到医学各个方面

生理学的复兴-SB的兴起


基因组学进入药物学

对营养学的组学

毒理学组学和系统毒理学

流行病分子学、遗传学和SB


遗传流行病挑战:如何分析大量的关系到复杂疾病的SNP

SB是理解疾病和治疗的新途径

SB是复杂疾病的遗传学研究的途径

人类cytome项目和SB

从蛋白质到器官疗法项目


基因组的研究途径- 大规模数据分析

微阵列数据的比较和计算


微阵列数据分析方法

高斯处理从微阵列基因表达数据的发现Biomarker

从微阵列抽取功能和调控次序


通过多源的高通量数据推断蛋白质-蛋白质交互作用

在高通量数据概要的上下文中综合分析基因组范围的实验

上下文的基因组试验的整合分析

分析工具

?


微阵列数据的信息处理

SB数据的对象模型协议

SB中量化建模的国际联盟


SB数据的对象模型

数据库与微阵列数据分析之间的有力链接

全球交互网络的本地模拟

当前SB中的专利应用

生物数据的整合分析

注释语义分析

建模和模拟

为什么要建模, 加速SB研究效力

任务重大: 21世纪breaking生物编码

译码生命的新途径

生物学建模的坚硬问题

复杂性多因素关系, 活的(动物模型)行为(取代人类模型) ,时间过程,从基因到显性多层次数据和信息, 并带有噪声和不一致,

生物复杂性建模的挑战

在SB 老鼠行为的分析

代谢物压性 – 从SB到诊断

基因型-显型的联合

关于人类调控通道特性的语义相似性的测量评价

利用生物信息学途径和生物信息资源

生物模型和模拟: 测量-推理和验证

对SB的类似Turing的测试


预测蛋白质-蛋白质相互作用的Refined phylogenetic profiles方法

矩阵算法

用基因组序列的比较分析探查并行的功能模块

模拟微管


网络生物学:理解细胞功能

生理周期的新模型研究

Motif和计算意义

反馈环路

利用合并发现蛋白质与蛋白质的交互

并发成分的分析

细胞层的动力模型整合到工程的蛋白质治疗的设计

其他…

各种网络模型

网络

从单基因到协同表达的网络

生物网络的模块化起源

基于网络的分析

各种建模和模拟其他…


调控网络

生物化学构建转录调控网络


代谢网络

代谢通道


信号网络


信号通道

调整网络

实现可计算模型

计算机的信号通道成分

可编程的基因表达

拓扑理论预测蛋白质交互网络

语义网络模拟信号通道

数学模型

Bayesian统计表示的基因调控网

随机差分表示调控网

基因组数据融合的统计框架

算法

微分网络分析

利用人工神经网络设计基因组siRNA库


通向4D的细胞系统

利用面向对象的计算机建模模拟复杂细胞内过程

动态模型

时间分析信号网络

分时

生物学研究的新途径: 信息学技术与工具

为互用的生物信息的应用的WEB服务的情节

电子生物学的代理整合的理论和数据

模拟,捕获,和发布proteomics试验数据

利用过程图-生物网络的特性表示

能够概念的生物学的数据整合和可视系统


整合的组学信息是基因组学和SB之间的桥梁

整合生物数据库

计算机安全潜在的障碍

基因网络全球化

?


整合生物信息数据: 通过WEB服务器和用XML交换发布

通过WEB服务器和XML发布和整合生物信息数据


使用标准: XML标准散发2D电泳数据

组学的数据标准

生物学本体

新发现与预言-生物学分析与综合- 信息学和生物学相互推进

利用信息学理论,方法和途径进行生物学研究: 生物学分析,发现与合成 信息学和生物学->SB(system) ,工程与治疗-> SB(synthesis)

“组学”与WEB服务器

组科学omic


组科学的整合信息

大规模的整合数据库支持药物发现

WEB服务提供信息

细胞信号的电子数据源


组学推进WEB服务器演变

信息应用推进蛋白质功能研究和预测

重建转录通道特性

高通量数据的系统分析和量化评价预测基因功能

构建能发现新知识的信息资源

寻求数据共享


功能注释

基于知识的解释

GO术语影射基因表达数据的功能分析评价


用基因本体区分基因表达模式

对基因表达模式的革命性途径

基于本体的模式识别硅片上的基因功能预测

生成有规定特性结构布的尔网络

公共开放的海量光谱数据表示和蛋白质研究应用


生物体行为-相互作用的计算机模型


计算机SB的形式语言

利用语言整合病理数据


生物建模的途径和方法

预测分析方法


文本挖掘工具

利用自动的NLP

评价知识发现的计算工具

功能注释平台


机器学习途径分段蛋白质物质数据

识别生物医学文本中名字:机器学习途径

分类决策的规则


代谢分析报告和标准简要推荐

需要公共proteomics仓库

通向Proteomics数据标准


推进WEB技术

新发现与预言: 生物学分析,综合

最小细胞的综合

了解细胞

收集和组织系统的蛋白质数据的集

模拟

在系统层次上的生物学教育

活细胞的单分子成像

跨越实验室,基因组空间和时间的模拟数据

先进的药物发展的推理和机制整合途径

新药物发现

分析基因组

基因组上下文分析

从微阵列数据分析基因选择途径

组织化学和细胞化学的组学

生物标记发现和挑战

利用文本挖掘和序列分析发现蛋白质功能区

利用文本挖掘

利用信息融合聚类多样化基因组数据


脑功能的计算生物学

发现疾病基因

免疫

理解疾病和治疗

心血管疾病

全细胞的计算模型

肿瘤疾病


更为现代的合成生物学Synthetic biology

生物学和SB的整合

从多标尺方法学到SB

SB中的基础问题

通向计算的SB

通向构建硅片细胞

SB 急速或马拉松赛跑

合成生物学: 生命设计

蛋白质组和SB的桥梁

SB是基因组范围的合成生物学的基础

建模和模拟的计算理论

工程生物学的基础

代谢网络的功能化学计量分析

确认用网络传播的远程蛋白质的同族

按化学计量建模

遗传相关研究的WEB工具

生物学模型和模拟-合成生物学

计算机建模: 概念模型

为基因调控网络发现的基于计算机的微阵列实验设计的进化研究

通道知识库效验案例研究

从验尸的数据研究和活组织的研究

生物网络的电路图

生理学的计算模型

?

识别

调控网络

调控网络实验设计

毒理学复制的响应模型

建立有效率的蛋白交互网络的图形发布

对遗传网络模型的重复叠代和数学分析

快速网络motif检测工具

从成分到信号网络中的调控motifs


从合成的交互预测基因功能

遗传学 如何绘制和研究动态复杂特性的遗传学架构

基因组,进化和演变SB


推理细胞内网络交互

人类EGF-ErbB受体的交互

细胞周期规则的数学模型

基于机械的复杂生物医学系统的模拟

理解细胞语言- SB中的Metabolomics,模拟和机器学习

通过生物网络比较模拟细胞机制

利用组学法则模拟基因表达控制

模块化基因调控

分层次的多标志的基因功能的预言

来自有时间进程基因表达的profiles到混合活动模型和基因调控网络的推理


在十字路口的分子SB


预言人类响应

动态模型

药物 临床试验的模拟

生理学

受体

蛋白质交互和网络分析


药物筛选


软件


对标准的标准化

药物发现SB


基于WEB环境的细胞网络动态建模和模拟



生物医学信息学协作

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会议

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