szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
computational biology (tsz. computational biologies)
- (informatika) A computational biology (számítógépes biológia) egy multidiszciplináris tudományterület, amely biológiai problémák megoldását célozza számítógépes modellezéssel, szimulációval, algoritmusokkal és statisztikai módszerekkel.
Lényege: biológiai rendszerek viselkedésének megértése és előrejelzése számítástechnikai eszközökkel.
🧬 1. Mi a számítógépes biológia célja?
- Nagy biológiai adatok (big data) elemzése és értelmezése
- Genetikai és fehérjeinformáció modellezése
- Sejtszintű és rendszerszintű folyamatok leírása
- Betegségek, mutációk, gyógyszerek hatásának szimulációja
- Evolúciós folyamatok, populációdinamika és ökológiai modellek vizsgálata
| Tulajdonság
|
Bioinformatika
|
Computational Biology
|
| Fő fókusz
|
Adatkezelés, adatelemzés
|
Modellezés, szimuláció, elmélet
|
| Alkalmazás
|
Genomok, fehérjeszekvenciák
|
Sejtciklus, anyagcsere, hálózatok
|
| Eszközök
|
Adatbázisok, statisztikai módszerek
|
Egyenletek, algoritmusok, gépi tanulás
|
| Példa
|
BLAST keresés, szekvencia összehasonlítás
|
Sejtszintű modell, populációdinamika
|
🧬 3. Főbb alkalmazási területek
3.1 Genomika és szekvenálás
- DNS-szekvencia elemzés (pl. génazonosítás, mutációk)
- Emberi és más fajok genomjának összehasonlítása
- SNP-k és genetikai variációk elemzése
3.2 Fehérjestruktúra és -funkció
- Fehérje-hajtogatás modellezése
- Aktív helyek, funkciós domének keresése
- Szerkezet–funkció kapcsolatok elemzése
3.3 Rendszerbiológia
- Sejtszintű folyamatok (pl. jelátvitel, anyagcserehálózatok)
- Dinamikus rendszerek és szabályozás modellezése
- Hálózatelemzés: fehérje–fehérje kölcsönhatások (PPI), génhálózatok
3.4 Szintetikus biológia
- Új genetikai hálózatok tervezése
- Génkörök szimulációja
- Génszerkesztés modellezése (pl. CRISPR rendszerek)
3.5 Evolúció és filogenetika
- Evolúciós fák készítése, rokonsági kapcsolatok feltérképezése
- Evolúciós modellek, szelekciós nyomások vizsgálata
3.6 Epidemiológia és járványterjedés
- Fertőző betegségek matematikai modellezése (pl. SIR modellek)
- Vírusterjedés szimulációja (pl. COVID-19 modellek)
- Oltási stratégiák hatékonyságának előrejelzése
🧩 4. Tipikus módszerek és eszközök
4.1 Statikus adatelemzés
- Genomikus szekvenciák összehasonlítása (BLAST, ClustalW)
- Motívumkeresés, génexpressziós profilok elemzése
4.2 Dinamikus modellezés
- ODE-k (ordinárius differenciálegyenletek) sejtciklus, jelátvitel modellezéséhez
- Stochasztikus modellek (pl. Gillespie-algoritmus) kis sejtszámnál
4.3 Hálózatelemzés
- Molekuláris hálózatok: metabolikus, regulációs
- Hálózati topológia: csomópontok, élek, centralitás
4.4 Gépi tanulás és mesterséges intelligencia
- Betegségosztályozás (pl. rákszűrés) gépi tanulási modellekkel
- Fehérje–ligand predikciók deep learning modellek segítségével
- Sejttípusok klaszterezése egysejt-RNS-seq adatokból
💻 5. Eszközök és nyelvek
| Eszköz / Nyelv
|
Használat
|
| Python (BioPython)
|
Szekvencia-elemzés, szimulációk
|
| R (Bioconductor)
|
Génexpressziós adatok, statisztikai elemzés
|
| MATLAB
|
Dinamikus modellek (ODE, PDE)
|
| CellDesigner, COPASI
|
Biokémiai hálózatmodellezés
|
| GROMACS
|
Molekuladinamika, fehérjeszimuláció
|
| Rosetta
|
Fehérjehajtogatás, docking
|
| SBML, SBOL
|
Modellek szabványos leírására szolgáló formátumok
|
🔬 6. Modellezési példák
Példa 1: SIR modell (járványterjedés)
# Egyszerű SIR modell Pythonban (ODE)
def SIR_model(y, t, beta, gamma):
S, I, R = y
dSdt = -beta*S*I
dIdt = beta*S*I - gamma*I
dRdt = gamma*I
return
Példa 2: Génhálózat szabályozása
- Pl.: represszor/aktivátor hatása egy génexpressziós hálózatban
- ODE-alapú dinamikus modellek – koncentráció/idő grafikonokkal
🧪 7. Adattípusok
- Genomikus: DNS/RNS szekvenciák
- Proteomikus: fehérjeszerkezetek, tömegspektrometria
- Transzkriptomikus: génexpressziós szintek (pl. RNA-seq)
- Metabolomikus: anyagcsere-követés
- Klinikai: betegadatok, biomarkerek
📚 8. Tudományos jelentősége
- Alapkutatás: biológiai rendszerek mélyebb megértése
- Orvoslás: precíziós medicina, biomarkerek, betegspecifikus modellek
- Gyógyszerfejlesztés: célpont-azonosítás, szerkezetalapú tervezés
- Mezőgazdaság: génszerkesztett növények, hozamnövelés
- Környezettan: mikrobiom, populációdinamika, szennyezőanyag-hatás
📌 9. Összefoglalás
A computational biology a biológiai tudomány új irányát képviseli: számítógépes eszközökkel teszi lehetővé a komplex élő rendszerek modellezését, szimulációját és elemzését. Segítségével megérthetjük a gének, fehérjék, sejtek és szervezetek működését, akár nagy mennyiségű adatok alapján, akár elméleti modellek útján.