Компьютеры и суперкомпьютеры в биологии

Компьютеры и суперкомпьютеры в биологии

Компьютеры и суперкомпьютеры в биологии
Под. ред. В.Д. Лахно и М.Н. Устинина
Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002, 528 с.

 

Оглавление

ЧАСТЬ I. СТРУКТУРА И ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ДНК И БЕЛКОВ, ПЕРЕНОС ЗАРЯДА В ДНК, РЕАКЦИОННЫЙ ЦЕНТР ФОТОСИНТЕЗА 13
Предисловие к первой части 15
ГЛАВА 1. В.Д. Лахно. Вычислительные задачи компьютерной биологии 18
   1.1 Введение 18
   1.2. Задачи компьютерной биологии 18
   1.3. Первичные структуры 20
   1.4. Рентгеноструктурный анализ белков 24
   1.5. Фолдинг белков 26
   1.6. Моделирование структуры и динамики макромолекул 27
   1.7. Прикладные задачи компьютерной биологии 29
   Литература 33
ГЛАВА 2. А.А. Зимин, В.Д. Лахно, Н.Н. Назипова. Биологические макромолекулы: структура, формы и функции 35
   2.1. Введение 35
   2.2. Нуклеиновые кислоты (ДНК и РНК) 35
   2.3. Белки 40
   2.4. Пространственные структуры молекул биополимеров и методы их исследования 44
   2.5. Методы определения первичных структур молекул ДНК, РНК и белков 47
   Литература 53
ГЛАВА 3. В.Ю. Лунин. Определение пространственной структуры биологических макромолекул 55
   3.1. Введение 55
      3.1.1. Основы рентгеноструктурного анализа 55
      3.1.2. Современные проблемы макромолекулярной кристаллографии 58
      3.1.3. Основные стадии рентгеноструктурного анализа 59
      3.1.4. Различные уровни описания структуры белковых молекул 60
      3.1.5. Основные этапы расшифровки структуры по данным рентгеновского рассеяния 62
      3.1.6. Как “увидеть” функцию трех переменных 65
      3.1.7. Фазовая проблема рентгеноструктурного анализа 67
   3.2. Фазовая проблема 70
      3.2.1. Терминология и обозначения 72
      3.2.2. Дополнительная информация об исследуемом объекте 75
   3.3. Прямое определение фаз при низком разрешении 86
      3.3.1. Основные определения 87
      3.3.2. Процедура ab-initio определения фаз 88
      3.3.3. Использование гистограмм синтезов Фурье 91
      3.3.4. Определение фаз на основе свойств связности 96
      3.3.5. Определение фаз на основе максимизации правдоподобия 101
      3.3.6. Использование псевдо-моделей 103
      3.3.7. Комбинация методов. Определение низкоугловых фаз для рибосомальной частицы T50S 106
      3.3.8. Определение структуры частицы липопротеина низкой плотности (LDL) 107
   3.4. Методы модификации электронной плотности 108
      3.4.1. Запись ограничений в виде функционального уравнения 109
      3.4.2. Уравнения для структурных факторов 111
      3.4.3. Итерационная процедура уточнения значений фаз 112
      3.4.4. Определение значений фаз как проблема минимизации 113
   3.5. Н.Л. Лунина. Использование метода FAM 114
      3.5.1. Основные положения 114
      3.5.2. Описание FAM – метода и результаты его тестирования 117
   Литература 130
ГЛАВА 4. В.Д. Лахно. Динамика переноса дырки в нуклеотидных последовательностях 137
   4.1. Введение 137
   4.2. Квантово-механическая модель 139
   4.3. Параметры модели 143
   4.4. Перенос дырки из состояния, близкого к релаксированному 146
   4.5. Перенос дырки из нерелаксированного состояния 155
   4.6. Сравнение теории с экспериментом 157
   4.7. Осциллирующая природа переноса заряда в ДНК 161
   4.8. Обобщение модели 164
   4.9. Сравнение с другими подходами 165
   4.10. Перспективы развития теории 167
   Литература 167
ГЛАВА 5. В.Д. Лахно, Н.С. Фиалко. Перенос заряда в ДНК на большое расстояние 172
   5.1. Введение 172
   5.2. Математическая модель 174
   5.3. Некоторые частные случаи 176
   5.4. Рассматриваемая система 179
   5.5. Стоячая уединенная волна 181
   5.6. Движущийся солитон 182
   5.7. Моделирование переноса в однородной цепочке 184
   5.8. Моделирование донора и акцептора 186
   5.9. Обсуждение результатов 191
   Литература 193
ГЛАВА 6. В.Д. Лахно. Моделирование первичных процессов переноса заряда в реакционном центре фотосинтеза 195
   6.1. Введение 195
   6.2. Первичные процессы переноса в фотореакционном центре фотосинтеза 196
   6.3. Математическая модель 197
   6.4. Параметры электронного переноса 199
   6.5. Результаты численных расчетов 200
   6.6. Возможности более детального учета структурных и динамических свойств фотореакционного центра 202
   6.7. Дальнейшие обсуждения и сравнение с другими подходами 205
   6.8. Заключительные замечания 206
   Литература 206
ГЛАВА 7. Д.А. Тихонов. Метод интегральных уравнений теории жидкости для изучения гидратации макромолекул 209
   7.1. Введение 209
   7.2. Уравнения RISM для исследования сольватации (гидратации) макромолекул 211
   7.3. Численная схема 213
   7.4. Дальнейшие приближения в методе RISM делающие его более эффективным в вычислительном отношении 221
   7.5. Алгоритм решения уравнений RISM методом Ньютона-Крылова 222
   7.6. Результаты расчетов 225
   7.7. Заключение 229
   Приложение. Нестационарные итерационные методы решения СЛАУ “Методы подпространств Крылова” 230
   Литература 233
ГЛАВА 8. А.В. Теплухин, Ю.С. Лемешева. Изучение строения водной оболочки двуспиральных B-ДНК poly(dA):poly(dT) с помощью моделирования на параллельных вычислительных системах 234
   8.1. Введение 234
   8.2. Состояние проблемы 235
   8.3. Методы и алгоритмы для компьютерных экспериментов 236
   8.4. Результаты исследований 237
   Литература 239
Цветные иллюстрации

 
ЧАСТЬ II. БИОИНФОРМАТИКА, КОМПЬЮТЕРНАЯ ЭКОЛОГИЯ И МЕДИЦИНА

 

 241
Предисловие ко второй части 243
ГЛАВА 1. Ю.Е. Елькин. Волны возбуждения в биологических системах и кинематический подход к их изучению 247
   1.1. Введение: автоколебания и автоволны в природе 247
   1.2. Автоволновые образы на плоскости и работа сердца 250
      1.2.1. Пейсмекер 250
      1.2.2. Два пейсмекера 250
      1.2.3. Спиральная волна 251
   1.3. О математических методах исследования автоволн 253
   1.4. Кинематический подход 255
      1.4.1. Геометрическое описание волн возбуждения 255
      1.4.2. О точном решении стационарных кинематических уравнений 260
      1.4.3. Некоторые результаты применения геометрических методов 263
      1.4.4. Сравнение альтернативных геометрических подходов 265
      1.4.5. О распространении обобщенной кинематики на трехмерный случай 268
   1.5. Заключение 269
   Литература 270
ГЛАВА 2. А.Р. Сковорода. Ранняя неинвазивная диагностика тканевых аномалий как задача вычислительной математики 274
   2.1. Введение 274
   2.2. Основные соотношения, механические характеристики и экспериментальные данные 275
   2.3. Реконструкция модуля сдвига объекта исследования по данным о его деформированном состоянии 283
   2.4. Заключительные замечания 292
А.Н. Клишко. Методы количественной оценки упругих характеристик мягких биологических тканей 294
   2.5. Оценка упругих свойств тканей методом вдавливания штампа на основе тестирования послеоперационных образцов 294
   2.6. Резонансный метод определения модуля сдвига упругого слоя 299
      2.6.1. Задача о динамическом равновесии пластинки, нагруженной осесимметричными периодическими внешними силами 299
      2.6.2. Задача о динамическом равновесии упругого слоя при осесимметричном нагружении одной из его границ 301
      2.6.3. Определение резонансных частот тонкой пластинки, лежащей на упругом слое и нагруженной периодической внешней силой 309
   Литература 313
ГЛАВА 3. М.Н. Устинин, С.А. Махортых, А.М. Молчанов, М.М. Ольшевец, А.Н. Панкратов, Н.М. Панкратова, В.И. Сухарев, В.В. Сычев. Задачи анализа данных магнитной энцефалографии 327
   3.1. Введение 327
   3.2. Моделирование биомагнитной активности мозга 331
   3.3. Решение прямых и обратных задач магнитной энцефалографии 338
      3.3.1. Решение обратной задачи 339
      3.3.2. Процедура подгонки момента 340
      3.3.3. Подгонка амплитуды диполя 341
   3.4. Исследование динамических характеристик данных МЭГ 342
      3.4.1. Вычисление корреляционной размерности сигнала 342
      3.4.2. Алгоритм вычисления размерности аттрактора 345
   3.5. Заключение 347
   Литература 348
ГЛАВА 4. Л.Г. Ханина, А.С. Комаров, В.Э. Смирнов, М.В. Бобровский, И.Е. Сизов, Е.М.Глухова. Вычислительная экология 350
   4.1. Введение. Вычислительная экология: определение, основные задачи 350
   4.2. Базы данных 351
   4.3. Динамическое моделирование 356
      4.3.1. Методологические аспекты создания имитационных моделей сложных систем 356
      4.3.2. Моделирование лесных экосистем 359
      4.3.3. Математическая демография растений 365
   4.4. Многомерный анализ экологических данных 371
      4.4.1. Основные методы многомерного анализа экологических данных 371
      4.4.2. Классификация описаний растительности 372
      4.4.3. Выделение функциональных групп видов 374
   4.5. Пространственный анализ экологических данных 376
      4.5.1. Основные методы пространственного анализа экологических данных 376
      4.5.2. Применение ГИС-технологий для оценки биоразнообразия растительности 379
   4.6. Визуализация 381
   4.7. Заключение 383
   Литература 383
ГЛАВА 5. Н.Н. Назипова, М.Н. Устинин. Решение задач расшифровки генетической информации, заложенной в биологических последовательностях 392
   5.1. Введение 392
   5.2. Выделение на протяженной генетической последовательности белок-кодирующих областей 396
      5.2.1. Постановка задачи 396
      5.2.2. Методы распознавания кодирующих участков, использующие статистические характеристики кодирующих участков геномов 397
      5.2.3. Меры кодирования 401
      5.2.4. Эффективность мер кодирования 412
      5.2.5. Математические методы распознавания генов, используемые в современных программах 413
   5.3. Приписывание функции генам 416
   5.4. Заключение 419
   Литература 422
ГЛАВА 6. Т.В. Астахова, Н.В. Олейникова, М.А. Ройтберг. Сравнительный анализ информационных биополимеров 433
   6.1. Введение: Развитие методов анализа биополимеров 433
   6.2. Другой подход к проблеме выравнивания аминокислотных последовательностей. Парето-оптимальные выравнивания 439
   6.3. Распознавание белок-кодирующих областей в последовательностях ДНК – важная задача анализа биологических последовательностей 442
   6.4. Современные задачи сравнительного анализа биологических последовательностей, предпосылки для применения параллельных вычислений 447
   6.5. Исследование достоверности выравнивания аминокислотных последовательностей 449
      6.5.1. Источник структурно адекватных выравниваний 449
      6.5.2. Мера сходства последовательностей 450
      6.5.3. Мера сходства выравниваний. Понятие “острова” 451
      6.5.4. Зависимость степени сходства структурного и последовательностного выравнивания от степени сходства исследуемых белков 452
      6.5.5. Детальное изучение выравниваний. Угаданые “острова” 453
   Литература 455
ГЛАВА 7. М.Н. Устинин, И.А. Никонов, М.М. Ольшевец. Цифровая диагностика и телемедицина 458
   7.1. Введение 458
   7.2. Цифровая рентгенография 459
   7.3. Программное обеспечение цифровой рентгеновской приставки 462
   7.4. Основные операции обработки цифровых рентгеновских снимков 465
   7.5. Аппроксимация цифровых рентгеновских снимков в базисах всплесков 470
   Литература 474
ГЛАВА 8. С.В. Филиппов, Е.В. Соболев. Использование технологий профессиональной компьютерной графики для визуализации результатов научных исследований 476
   8.1. Введение 476
   8.2. Компоузинг 477
      8.2.1. Adobe After Effects® 478
      8.2.2. Discreet Combustion® 486
   8.3. 3D-моделирование и анимация 490
   8.4. Рендеринг 495
   8.5. Заключение 496
   Литература 497
Глоссарий

 

 498