Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин)
Материал из MachineLearning.
(→Литература) |
(оформление, уточнение) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{TOCright}} | {{TOCright}} | ||
- | |||
- | Курс читается студентам 6-го курса кафедры | + | Курс читается студентам 6-го курса кафедры «[[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)|Интеллектуальные системы]]» [[ФУПМ]] [[МФТИ]]. |
== Аннотация == | == Аннотация == | ||
- | Современную биологию отличает накопление огромных массивов разнородных данных при практически полном отсутствии каких-либо фундаментальных теоретических | + | Современную биологию отличает накопление огромных массивов разнородных данных при практически полном отсутствии каких-либо фундаментальных теоретических обобщений. В такой ситуации методы [[интеллектуальный анализ данных|интеллектуального анализа данных]] являются основным инструментом исследователя. |
- | + | Данный курс рассчитан на будущих специалистов в области математики и информатики, и его цель — на примере конкретной прикладной области — биоинформатики — показать, каким образом математик должен вникать в специфику предметной области, чтобы суметь адекватным образом приспособить известные ему методы для решения прикладных и исследовательских задач. | |
- | Задача лектора - наиболее полно отразить принципиально важные особенности рассматриваемых задач. Задача студента - выбрать наиболее интересную для себя задачу, сформулировать возможные подходы к её решению и предложить оптимальный вариант решения этой задачи. | + | Задача лектора - наиболее полно отразить принципиально важные особенности рассматриваемых задач. |
+ | Задача студента - выбрать наиболее интересную для себя задачу, сформулировать возможные подходы к её решению и предложить оптимальный вариант решения этой задачи. | ||
- | В курсе лекций рассматриваются уникальные особенности биологических данных, приводящие к | + | В курсе лекций рассматриваются уникальные особенности биологических данных, приводящие к оригинальным постановкам задач распознавания и классификации. |
+ | Следует отметить, что практически для всех рассматриваемых в курсе здач пока еще не было предложено точных и математически обоснованных решений. | ||
+ | В этом смысле курс представляет обширное поле деятельности для самостоятельной научной работы студентов. | ||
- | Формулируется система задач распознавания, отражающая структуру биологических систем и дающая основу для построения проблемно-ориентированных теорий. Рассматриваются основы формализма, разрабатываемого для решения задач биоинформатики. Данный формализм основан на теории универсальных и локальных органичений в рамках алгебраического подхода к распознаванию. Уделяется внимание биомедицинским приложениям результатов интеллектуального анализа биологических данных. | + | Формулируется система задач распознавания, отражающая структуру биологических систем и дающая основу для построения проблемно-ориентированных теорий. Рассматриваются основы формализма, разрабатываемого для решения задач биоинформатики. |
+ | Данный формализм основан на теории универсальных и локальных органичений в рамках алгебраического подхода к распознаванию. | ||
+ | Уделяется внимание биомедицинским приложениям результатов интеллектуального анализа биологических данных. | ||
== Организационная часть == | == Организационная часть == | ||
- | Данный курс следует расматривать как область практического приложения знаний, накопленных студентами за 5 лет обучения в МФТИ. Поэтому, курс | + | Данный курс следует расматривать как область практического приложения знаний, накопленных студентами за 5 лет обучения в МФТИ. |
+ | Поэтому, курс является не только общеобразовательным, но и научно-исследовательским, предполагающим самостоятельное решение практических задач по выбору студентов. | ||
- | Семестровый курс содержит 32 часа лекций. В ходе лекций будут объявляться практические задания. Курс ориентирован на активно воспринимающего материал студента. Студенты могут сами формулировать темы исследовательских задач. После выбора задачи, обсуждаются требования к работе. До начала устного экзамена (билет + собеседование) необходимо сдать отчет об исследовательской работе (3-4 стр), проведенной по выбранной задаче | + | Семестровый курс содержит 32 часа лекций. |
+ | В ходе лекций будут объявляться практические задания. | ||
+ | Курс ориентирован на активно воспринимающего материал студента. | ||
+ | Студенты могут сами формулировать темы исследовательских задач. | ||
+ | После выбора задачи, обсуждаются требования к работе. | ||
+ | До начала устного экзамена (билет + собеседование) необходимо сдать отчет об исследовательской работе (3-4 стр), проведенной по выбранной задаче. | ||
<!-- 32 часа практических занятий. --> | <!-- 32 часа практических занятий. --> | ||
Строка 24: | Строка 34: | ||
=== Лекция 1. Проблемная область - биология === | === Лекция 1. Проблемная область - биология === | ||
- | Биология | + | Биология как проблемная область. |
+ | О данных и методах из области биологии. | ||
+ | Уровни биологических систем и уровни данных. | ||
+ | Взаимосвязь различных задач интеллектуального анализа биологических данных, системы задач распознавания и классификации. | ||
=== Лекция 2. От клеточной биологии к задачам распознавания === | === Лекция 2. От клеточной биологии к задачам распознавания === | ||
- | Клетка. Методы исследований клеток. Основные компоненты и процессы в клетках, их биологические роли и взаимодействия. ДНК. РНК. Аминокислоты и белки. Клеточная биология и система задач распознавания. | + | Клетка. Методы исследований клеток. |
+ | Основные компоненты и процессы в клетках, их биологические роли и взаимодействия. | ||
+ | ДНК. РНК. Аминокислоты и белки. | ||
+ | Клеточная биология и система задач распознавания. | ||
=== Лекция 3. Биологические данные, объекты и подходы к формализации задач === | === Лекция 3. Биологические данные, объекты и подходы к формализации задач === | ||
- | '''Биологические объекты и их описания. Базы данных в биологии.''' | + | '''Биологические объекты и их описания. Базы данных в биологии.''' |
- | === Лекция 4. Задачи | + | Объемы данных и степень их интеграции (связности). Противоречивость множеств прецедентов. |
- | '''Макромолекулы как текстовые строки. Базы данных GENBANK, TREMBL, UNIPROT.''' Экспериментальные методы секвенирования. Алгоритмы выравнивания и сравнения символьных последовательностей. Верификация данных из разных уровней иерархии клеточных процессов. Классификация последовательностей как подход к решению задач | + | |
+ | === Лекция 4. Задачи 1D→1D: сравнение символьных последовательностей === | ||
+ | '''Макромолекулы как текстовые строки. Базы данных GENBANK, TREMBL, UNIPROT.''' | ||
+ | |||
+ | Экспериментальные методы секвенирования. | ||
+ | Алгоритмы выравнивания и сравнения символьных последовательностей. | ||
+ | Верификация данных из разных уровней иерархии клеточных процессов. | ||
+ | Классификация последовательностей как подход к решению задач 1D→ххх. | ||
=== Лекция 5. Задачи 1Dднк. === | === Лекция 5. Задачи 1Dднк. === | ||
- | '''Лексический анализ символьных последовательностей.''' Что такое ген? От гена к белку. | + | '''Лексический анализ символьных последовательностей.''' |
- | Задача распознавания гена. Промотер. Задача | + | |
+ | Что такое ген? От гена к белку. Эукариоты, прокариоты. Транскрипция, сплайсинг, деградация, трансляция. | ||
+ | Задача распознавания гена. Промотер. Задача 1Dднк→1Dрнк (сайты сплайсинга, экзоны). | ||
+ | Задача инициации транскрипции. Сайты факторов транскрипции. | ||
=== Лекция 6. Задачи 1Dднк и 3Dднк === | === Лекция 6. Задачи 1Dднк и 3Dднк === | ||
- | '''Лексический анализ текстовых строк.''' Суперскручивание ДНК. Сайты нуклеосом. Структура генома: последовательность и ориентация генов. | + | '''Лексический анализ текстовых строк.''' |
- | Репликация и рекомбинация ДНК. Сайты SNP. Регионы рекомбинации. Генетика и эпигенетика.CpG и сайты метилирования ДНК | + | |
+ | Суперскручивание ДНК. Сайты нуклеосом. | ||
+ | Структура генома: последовательность и ориентация генов. | ||
+ | Репликация и рекомбинация ДНК. Сайты SNP. Регионы рекомбинации. | ||
+ | Генетика и эпигенетика. | ||
+ | CpG и сайты метилирования ДНК. | ||
=== Лекция 7. Задачи 1Dрнк, 2Dрнк, 3Dрнк === | === Лекция 7. Задачи 1Dрнк, 2Dрнк, 3Dрнк === | ||
- | '''Классификация символьных последовательностей. База данных PDB. ''' | + | '''Классификация символьных последовательностей. База данных PDB.''' |
- | + | ДНК и РНК. Распознавание классов РНК. | |
- | + | Задача 1Dрнк→1Dб: альтернативный сплайсинг. | |
- | + | Задача 1Dрнк→2Dрнк: вторичная структура РНК. | |
+ | Задачи 1Dрнк, 2Dрнк →3Dрнк. | ||
+ | Задачи 1Dрнк, 2Dрнк →Фрнк. | ||
- | === Лекция | + | === Лекция 8. Рентгено-структурный анализ и ЯМР белков, задачи 3Dб→3Dб и 3Dб→2Dб === |
- | ''' | + | '''Анализ и классификация трехмерных объектов. База данных PDB.''' |
- | + | Химическое строение молекул белка. Уровни структуры белка. | |
- | + | Рентгеноструктурный анализ белков. | |
+ | Белковый ЯМР. | ||
+ | Задачи 3D→3D. | ||
+ | Задачи 3D→2D. | ||
- | === Лекция | + | === Лекция 9. Задачи 1Dб→1Dб === |
- | '''Классификация символьных последовательностей.''' Задачи | + | '''Лексический анализ символьных последовательностей. Базы данных NCBI.''' |
+ | |||
+ | Распознавание сигнальных пептидов. | ||
+ | Трансмембранные спирали. Разбиение на домены. Пост-трансляционные модификации. | ||
+ | Установление функциональных сайтов и «функционально-значимых участков». | ||
+ | О 1D детерминантах стабильности белка. | ||
+ | |||
+ | === Лекция 10. Задача распознавания вторичной структуры — основы формализма === | ||
+ | '''Перекодировка символьных последовательностей. База данных PDB.''' | ||
+ | |||
+ | Задачи 1Dб→2Dб. | ||
+ | Задача 1Dб→2Dб как перевод символьных последовательностей. Постановка задачи, исходные данные. | ||
+ | Основы формализма проблемно-ориентированной теории. | ||
+ | О задачах 1D→3D. | ||
+ | |||
+ | === Лекция 11. Задачи 1Dб→Ф и 3D→Ф и задача аннотации генома === | ||
+ | '''Классификация символьных последовательностей.''' | ||
+ | |||
+ | Задачи 3D→Л и 3D→Ф: биофизический анализ структуры белка. | ||
+ | Задача 1D→Л и о «случайных» последовательностях. | ||
+ | 1D>Ф — задача аннотации генома, основы проблемно-ориентированного формализма. | ||
=== Лекция 12. Анализ и синтез биологических сетей === | === Лекция 12. Анализ и синтез биологических сетей === | ||
- | '''Молекулярная сеть-смешанный граф. Базы данных REACTOME, KYOTO.''' Молекулярные сети клетки. Функциональная геномика, задача синтеза сетей и... ловушки. Транскриптомика, | + | '''Молекулярная сеть-смешанный граф. Базы данных REACTOME, KYOTO.''' |
- | протеомика, метаболомика. Исследования «стимул-отклик» в масштабе клетки. Задача поиска «биомаркеров» для медицинской диагностики. | + | |
+ | Молекулярные сети клетки. | ||
+ | Функциональная геномика, задача синтеза сетей и... ловушки. | ||
+ | Транскриптомика, протеомика, метаболомика. | ||
+ | Исследования «стимул-отклик» в масштабе клетки. | ||
+ | Задача поиска «биомаркеров» для медицинской диагностики. | ||
=== Лекция 13. Молекулярная фармакология и хемоинформатика === | === Лекция 13. Молекулярная фармакология и хемоинформатика === | ||
- | '''Молекулы - связные графы, но... Базы данных PUBCHEM, PDB, CSD. '''Физико-химическое моделирование и хемоинформатика. | + | '''Молекулы - связные графы, но... Базы данных PUBCHEM, PDB, CSD.''' |
+ | |||
+ | Физико-химическое моделирование и хемоинформатика. | ||
+ | Формула→3Dл. | ||
+ | Задачи 3Dл→3Dл. | ||
+ | 3Dл→физ.-хим. свойства. | ||
+ | 3Dл→белки-рецепторы. 3Dл→константы взаимодействия. | ||
+ | Хемоинформатика, задачи формула→ххх. | ||
=== Лекция 14. Биомедицинские и генетические исследования === | === Лекция 14. Биомедицинские и генетические исследования === | ||
- | '''Задачи классификации разнородных признаковых описаний. Базы данных NCBI (DBGAP).''' Главная последовательность ( | + | '''Задачи классификации разнородных признаковых описаний. Базы данных NCBI (DBGAP).''' |
- | уровни | + | |
+ | Главная последовательность (генетика→экспрессия, экспрессия→уровни/акт белков, генетика→уровни/акт белков, уровни белков→метаболиты, метаболиты→симптоматика, симптоматика→симптоматика, симптоматика→заболевание). | ||
+ | Генетика (генетика→метаболиты, генетика→симптоматика, генетика→заболевание). | ||
+ | Поиск биомаркеров (пост-геномная диагностика): экспрессия→заболевание, уровни белков→заболевание, метаболиты→заболевание. | ||
=== Лекция 15. Анализ текстов, использование баз данных === | === Лекция 15. Анализ текстов, использование баз данных === | ||
- | '''Анализ текстовых строк, natual language processing. База данных PUBMED/MEDLINE.''' Биомедицина. Нахождение надежных диагностических исследований. Извлечение информации о генетических ассоциациях. Выяснение диагноза по заключению врача. Информатика («вычислительная лингвистика»). | + | '''Анализ текстовых строк, natual language processing. База данных PUBMED/MEDLINE.''' |
- | Контекст-зависимая расшифровка аббревиатур. Концептуализация абстрактов с использованием онтологий терминов. Установление значимости соотношений терминов. Установление функциональных взаимоотношений между белками и генами. Замечание о научной этике. Экспертный анализ. | + | |
+ | Биомедицина. | ||
+ | Нахождение надежных диагностических исследований. | ||
+ | Извлечение информации о генетических ассоциациях. | ||
+ | Выяснение диагноза по заключению врача. | ||
+ | Информатика («вычислительная лингвистика»). | ||
+ | Контекст-зависимая расшифровка аббревиатур. | ||
+ | Концептуализация абстрактов с использованием онтологий терминов. | ||
+ | Установление значимости соотношений терминов. | ||
+ | Установление функциональных взаимоотношений между белками и генами. | ||
+ | Замечание о научной этике. | ||
+ | Экспертный анализ. | ||
=== Лекция 16. Био-логика и алгоритмы === | === Лекция 16. Био-логика и алгоритмы === | ||
- | '''О поиске новых принципов построения алгоритмов.''' | + | '''О поиске новых принципов построения алгоритмов.''' |
- | + | Коллектив — индивид — коллектив. | |
+ | Нейроны и их реальные сети – избегая редукционизм. | ||
+ | «Генетические алгоритмы» и генетика. | ||
+ | Клетка и... экономическая система. | ||
+ | Artificial life — living and artificial. | ||
+ | Клетки и... теория электрических цепей? | ||
- | + | == Литература == | |
- | + | ||
- | + | ||
- | + | По ряду не зависящих от лектора причин, в настоящее время на русском языке не имеется литературы по биоинформатике, хотя бы в части отвечающей целям и задачам курса. | |
+ | Существует значительное количество исследовательских статей на английском языке по отдельным вопросам курса. | ||
+ | Для ознакомления с проблемной областью, могут быть использованы приводимые ниже монографии лектора. | ||
+ | Однако данные работы (а) написаны на английском и (б) их целевой аудиторией являются врачи и специалисты в области биомедицины. | ||
+ | Поэтому, наилучшей стратегией обучения является аккуратное посещение предлагаемого курса лекций и, конечно, сохранение внимания во время лекции... | ||
- | Torshin I.Yu. '''Bioinformatics in the Post-Genomic Era: The Role of Biophysics''', 2006 Nova Biomedical Books, NY, ISBN: 1-60021-048. | + | #''Torshin I.Yu.'' '''Bioinformatics in the post-genomic era: sensing the change from molecular genetics to personalized medicine.''' Nova Biomedical Books, NY, USA, 2009, In “Bioinformatics in the Post-Genomic Era” series, ISBN: 978-1-60692-217-0. |
+ | #''Torshin I.Yu.'' '''Bioinformatics in the post-genomic era: physiology and medicine.''' Nova Biomedical Books, NY, USA (2007), ISBN: 1600217524. | ||
+ | #''Torshin I.Yu.'' '''Bioinformatics in the Post-Genomic Era: The Role of Biophysics''', 2006 Nova Biomedical Books, NY, ISBN: 1-60021-048. | ||
[[Категория:Учебные курсы]] | [[Категория:Учебные курсы]] |
Версия 15:09, 12 сентября 2010
Курс читается студентам 6-го курса кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ.
Аннотация
Современную биологию отличает накопление огромных массивов разнородных данных при практически полном отсутствии каких-либо фундаментальных теоретических обобщений. В такой ситуации методы интеллектуального анализа данных являются основным инструментом исследователя. Данный курс рассчитан на будущих специалистов в области математики и информатики, и его цель — на примере конкретной прикладной области — биоинформатики — показать, каким образом математик должен вникать в специфику предметной области, чтобы суметь адекватным образом приспособить известные ему методы для решения прикладных и исследовательских задач.
Задача лектора - наиболее полно отразить принципиально важные особенности рассматриваемых задач. Задача студента - выбрать наиболее интересную для себя задачу, сформулировать возможные подходы к её решению и предложить оптимальный вариант решения этой задачи.
В курсе лекций рассматриваются уникальные особенности биологических данных, приводящие к оригинальным постановкам задач распознавания и классификации. Следует отметить, что практически для всех рассматриваемых в курсе здач пока еще не было предложено точных и математически обоснованных решений. В этом смысле курс представляет обширное поле деятельности для самостоятельной научной работы студентов.
Формулируется система задач распознавания, отражающая структуру биологических систем и дающая основу для построения проблемно-ориентированных теорий. Рассматриваются основы формализма, разрабатываемого для решения задач биоинформатики. Данный формализм основан на теории универсальных и локальных органичений в рамках алгебраического подхода к распознаванию. Уделяется внимание биомедицинским приложениям результатов интеллектуального анализа биологических данных.
Организационная часть
Данный курс следует расматривать как область практического приложения знаний, накопленных студентами за 5 лет обучения в МФТИ. Поэтому, курс является не только общеобразовательным, но и научно-исследовательским, предполагающим самостоятельное решение практических задач по выбору студентов.
Семестровый курс содержит 32 часа лекций. В ходе лекций будут объявляться практические задания. Курс ориентирован на активно воспринимающего материал студента. Студенты могут сами формулировать темы исследовательских задач. После выбора задачи, обсуждаются требования к работе. До начала устного экзамена (билет + собеседование) необходимо сдать отчет об исследовательской работе (3-4 стр), проведенной по выбранной задаче.
План лекций
Лекция 1. Проблемная область - биология
Биология как проблемная область. О данных и методах из области биологии. Уровни биологических систем и уровни данных. Взаимосвязь различных задач интеллектуального анализа биологических данных, системы задач распознавания и классификации.
Лекция 2. От клеточной биологии к задачам распознавания
Клетка. Методы исследований клеток. Основные компоненты и процессы в клетках, их биологические роли и взаимодействия. ДНК. РНК. Аминокислоты и белки. Клеточная биология и система задач распознавания.
Лекция 3. Биологические данные, объекты и подходы к формализации задач
Биологические объекты и их описания. Базы данных в биологии.
Объемы данных и степень их интеграции (связности). Противоречивость множеств прецедентов.
Лекция 4. Задачи 1D→1D: сравнение символьных последовательностей
Макромолекулы как текстовые строки. Базы данных GENBANK, TREMBL, UNIPROT.
Экспериментальные методы секвенирования. Алгоритмы выравнивания и сравнения символьных последовательностей. Верификация данных из разных уровней иерархии клеточных процессов. Классификация последовательностей как подход к решению задач 1D→ххх.
Лекция 5. Задачи 1Dднк.
Лексический анализ символьных последовательностей.
Что такое ген? От гена к белку. Эукариоты, прокариоты. Транскрипция, сплайсинг, деградация, трансляция. Задача распознавания гена. Промотер. Задача 1Dднк→1Dрнк (сайты сплайсинга, экзоны). Задача инициации транскрипции. Сайты факторов транскрипции.
Лекция 6. Задачи 1Dднк и 3Dднк
Лексический анализ текстовых строк.
Суперскручивание ДНК. Сайты нуклеосом. Структура генома: последовательность и ориентация генов. Репликация и рекомбинация ДНК. Сайты SNP. Регионы рекомбинации. Генетика и эпигенетика. CpG и сайты метилирования ДНК.
Лекция 7. Задачи 1Dрнк, 2Dрнк, 3Dрнк
Классификация символьных последовательностей. База данных PDB.
ДНК и РНК. Распознавание классов РНК. Задача 1Dрнк→1Dб: альтернативный сплайсинг. Задача 1Dрнк→2Dрнк: вторичная структура РНК. Задачи 1Dрнк, 2Dрнк →3Dрнк. Задачи 1Dрнк, 2Dрнк →Фрнк.
Лекция 8. Рентгено-структурный анализ и ЯМР белков, задачи 3Dб→3Dб и 3Dб→2Dб
Анализ и классификация трехмерных объектов. База данных PDB.
Химическое строение молекул белка. Уровни структуры белка. Рентгеноструктурный анализ белков. Белковый ЯМР. Задачи 3D→3D. Задачи 3D→2D.
Лекция 9. Задачи 1Dб→1Dб
Лексический анализ символьных последовательностей. Базы данных NCBI.
Распознавание сигнальных пептидов. Трансмембранные спирали. Разбиение на домены. Пост-трансляционные модификации. Установление функциональных сайтов и «функционально-значимых участков». О 1D детерминантах стабильности белка.
Лекция 10. Задача распознавания вторичной структуры — основы формализма
Перекодировка символьных последовательностей. База данных PDB.
Задачи 1Dб→2Dб. Задача 1Dб→2Dб как перевод символьных последовательностей. Постановка задачи, исходные данные. Основы формализма проблемно-ориентированной теории. О задачах 1D→3D.
Лекция 11. Задачи 1Dб→Ф и 3D→Ф и задача аннотации генома
Классификация символьных последовательностей.
Задачи 3D→Л и 3D→Ф: биофизический анализ структуры белка. Задача 1D→Л и о «случайных» последовательностях. 1D>Ф — задача аннотации генома, основы проблемно-ориентированного формализма.
Лекция 12. Анализ и синтез биологических сетей
Молекулярная сеть-смешанный граф. Базы данных REACTOME, KYOTO.
Молекулярные сети клетки. Функциональная геномика, задача синтеза сетей и... ловушки. Транскриптомика, протеомика, метаболомика. Исследования «стимул-отклик» в масштабе клетки. Задача поиска «биомаркеров» для медицинской диагностики.
Лекция 13. Молекулярная фармакология и хемоинформатика
Молекулы - связные графы, но... Базы данных PUBCHEM, PDB, CSD.
Физико-химическое моделирование и хемоинформатика. Формула→3Dл. Задачи 3Dл→3Dл. 3Dл→физ.-хим. свойства. 3Dл→белки-рецепторы. 3Dл→константы взаимодействия. Хемоинформатика, задачи формула→ххх.
Лекция 14. Биомедицинские и генетические исследования
Задачи классификации разнородных признаковых описаний. Базы данных NCBI (DBGAP).
Главная последовательность (генетика→экспрессия, экспрессия→уровни/акт белков, генетика→уровни/акт белков, уровни белков→метаболиты, метаболиты→симптоматика, симптоматика→симптоматика, симптоматика→заболевание). Генетика (генетика→метаболиты, генетика→симптоматика, генетика→заболевание). Поиск биомаркеров (пост-геномная диагностика): экспрессия→заболевание, уровни белков→заболевание, метаболиты→заболевание.
Лекция 15. Анализ текстов, использование баз данных
Анализ текстовых строк, natual language processing. База данных PUBMED/MEDLINE.
Биомедицина. Нахождение надежных диагностических исследований. Извлечение информации о генетических ассоциациях. Выяснение диагноза по заключению врача. Информатика («вычислительная лингвистика»). Контекст-зависимая расшифровка аббревиатур. Концептуализация абстрактов с использованием онтологий терминов. Установление значимости соотношений терминов. Установление функциональных взаимоотношений между белками и генами. Замечание о научной этике. Экспертный анализ.
Лекция 16. Био-логика и алгоритмы
О поиске новых принципов построения алгоритмов.
Коллектив — индивид — коллектив. Нейроны и их реальные сети – избегая редукционизм. «Генетические алгоритмы» и генетика. Клетка и... экономическая система. Artificial life — living and artificial. Клетки и... теория электрических цепей?
Литература
По ряду не зависящих от лектора причин, в настоящее время на русском языке не имеется литературы по биоинформатике, хотя бы в части отвечающей целям и задачам курса. Существует значительное количество исследовательских статей на английском языке по отдельным вопросам курса. Для ознакомления с проблемной областью, могут быть использованы приводимые ниже монографии лектора. Однако данные работы (а) написаны на английском и (б) их целевой аудиторией являются врачи и специалисты в области биомедицины. Поэтому, наилучшей стратегией обучения является аккуратное посещение предлагаемого курса лекций и, конечно, сохранение внимания во время лекции...
- Torshin I.Yu. Bioinformatics in the post-genomic era: sensing the change from molecular genetics to personalized medicine. Nova Biomedical Books, NY, USA, 2009, In “Bioinformatics in the Post-Genomic Era” series, ISBN: 978-1-60692-217-0.
- Torshin I.Yu. Bioinformatics in the post-genomic era: physiology and medicine. Nova Biomedical Books, NY, USA (2007), ISBN: 1600217524.
- Torshin I.Yu. Bioinformatics in the Post-Genomic Era: The Role of Biophysics, 2006 Nova Biomedical Books, NY, ISBN: 1-60021-048.