Вообще компьютерные симуляции играют огромную роль в современной биологии, предоставляя ученым возможность изучать сложные системы, моделировать процессы и предсказывать поведение всяких хитрых

Пример №1. Симуляции молекулярной динамики используются для изучения фолдинга белков (того, как они из первичной цепочки аминокислот приобретают сложную трехмерную структуру, которая уже может выполнять задачи в организме). Это помогает в проектировании лекарств и понимании того, как мутации могут влиять на структуру и функцию белков. За открытия в этой сфере в этом году вручили сразу две Нобелевки.

Пример №2. Агентные симуляции для моделирования генетического дрейфа и естественного отбора в виртуальных популяциях, что позволяет предсказывать адаптивные изменения и изучать генетическое разнообразие.

А теперь по-простому: биологи изучают, как в целом ведут себя популяции разных размеров и состава, моделируя эволюцию и естественный отбор по отдельным признакам и изучая как полезные гены распространяются в этих популяциях со временем.

Очень похожее моделирование также позволяет лучше понять, куда именно движутся в своем развитии реальные экосистемы и как на них действуют антропогенные факторы.

Пример №3. Моделирование метаболических сетей для изучения эффектов метаболических заболеваний или воздействия определенных веществ на метаболические пути.

По простому: реальные организмы устроены чертовски сложно и моделирование известных ученым метаболических путей и процессов помогает взглянуть на картину как бы целиком, примерно поняв как они друг с другом сопрягаются в реальном организме в норме и в случае какой-нибудь болезни.

Пример №4. Симуляции для изучения того, как раковые клетки взаимодействуют с окружающими их здоровыми тканями и лекарственными средствами, помогают оптимизировать стратегии химиотерапии.

Пример №5. Симуляции нейронных сетей для изучения паттернов активности в головном мозге, что важно для понимания таких заболеваний, как эпилепсия и шизофрения.

Пример №6. Использование алгоритмов машинного обучения на больших геномных наборах данных для предсказания предрасположенности к наследственным заболеваниям и изучения эволюции генов.

Источник: vk.com

Комментарии: