A New Kind of Computational Biology / Pal Chaudhuri, Parimal  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : A New Kind of Computational Biology : Cellular Automata Based Models for Genomics and Proteomics Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pal Chaudhuri, Parimal, ; Ghosh, Soumyabrata, ; Dutta, Adip, ; Pal Choudhury, Somshubhro, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XX, 335 p. 147 ilustraciones, 99 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1316395-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ciencias de la Computación  Bioinformática  Genética microbiana  Proteínas  Teoría de la Computación  Biología Computacional y de Sistemas  Bioquímica de proteínas Clasificación: 40.151 Resumen: Este libro refleja más de tres décadas de investigación sobre autómatas celulares (CA) y casi una década de trabajo sobre la aplicación de CA para modelar cadenas biológicas, que forma la base de ''Un nuevo tipo de biología computacional'' del que fue pionera la startup. Arriba, CARLBio. Después de una breve introducción a la teoría y la biología funcional de los autómatas celulares (CA), se informa sobre el modelado de cadenas biológicas básicas con CA, comenzando con los nucleótidos básicos que conducen a modelos de CA de codones y anticodones. Deriva un modelo CA más complejo de ADN, ARN, todo el proceso de traducción para la formación de aminoácidos y la evolución de la proteína hasta su estructura y función únicas. En capítulos posteriores también se modela la interacción de las proteínas con otras biomoléculas. El único conocimiento previo que se supone necesario es un conocimiento universitario de programación informática y biología. El libro adopta un enfoque práctico de "hágalo usted mismo" para permitir a los lectores aplicar el método proporcionado para derivar las reglas de CA y comprender cómo se relacionan con las "reglas" físicas observadas en biología. En un solo marco, los autores han presentado dos ramas de la ciencia: Computación y Biología. En lugar de un modelo riguroso de dinámica molecular, que los autores describen como un modelo de abajo hacia arriba, o confiar en la inteligencia artificial (IA) y el lenguaje de máquina (ML) de la nueva era de arriba hacia abajo que dependen de una amplia disponibilidad de datos de calidad, este libro toma lo mejor de los enfoques Top-Down y Bottom-up y establece cómo se representa el comportamiento de moléculas complejas en CA. Las reglas de CA se derivan del conocimiento básico de la interacción y la construcción molecular observadas en el mundo biológico, pero se asignan a algunos subconjuntos de resultados conocidos para derivar y predecir resultados. Este libro es útil para estudiantes, investigadores y profesionales de la industria que desean explorar el modelado y la simulación de sistemas complejos del mundo físico desde una perspectiva diferente. Plantea la inevitable pregunta: "¿Son la vida y el universo nada más que una colección de sistemas continuos que procesan información?". Nota de contenido: Chapter 1. Introduction to Biological Strings and Cellular Automata Preliminaries -- Chapter 2. Cellular Automata Modelling for Biological Strings -- Chapter 3. Codon String of mRNA Modelled with Cellular Automata -- Chapter 4. Developing the Cellular Automata Model for a Peptide Chain of Amino Acids -- Chapter 5. In-silico Protein Structure Synthesis and its Relevance in Biological Functions -- Chapter 6. Analysis of DNA String with Cellular Automata Framework. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book reflects more than three decades of research on Cellular Automata (CA), and nearly a decade of work on the application of CA to model biological strings, which forms the foundation of 'A New Kind of Computational Biology' pioneered by the start-up, CARLBio. After a brief introduction on Cellular Automata (CA) theory and functional biology, it reports on the modeling of basic biological strings with CA, starting with the basic nucleotides leading to codon and anti-codon CA models. It derives a more involved CA model of DNA, RNA, the entire translation process for amino acid formation and the evolution of protein to its unique structure and function. In subsequent chapters the interaction of Proteins with other bio-molecules is also modeled. The only prior knowledge assumed necessary is an undergraduate knowledge of computer programming and biology. The book adopts a hands-on, "do-it-yourself" approach to enable readers to apply the method provided to derive the CA rulesand comprehend how these are related to the physical 'rules' observed in biology. In a single framework, the authors have presented two branches of science – Computation and Biology. Instead of rigorous molecular dynamics modeling, which the authors describe as a Bottoms-Up model, or relying on the Top-Down new age Artificial Intelligence (AI) and Machine Language (ML) that depends on extensive availability of quality data, this book takes the best from both the Top-Down and Bottoms-up approaches and establishes how the behavior of complex molecules is represented in CA. The CA rules are derived from the basic knowledge of molecular interaction and construction observed in biological world but mapped to a few subset of known results to derive and predict results. This book is useful for students, researchers and industry practitioners who want to explore modeling and simulation of the physical world complex systems from a different perspective. It raises the inevitable the question – 'Are life and the universe nothing but a collection of continuous systems processing information'. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] A New Kind of Computational Biology : Cellular Automata Based Models for Genomics and Proteomics [documento electrónico] / Pal Chaudhuri, Parimal, ; Ghosh, Soumyabrata, ; Dutta, Adip, ; Pal Choudhury, Somshubhro,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2018 . - XX, 335 p. 147 ilustraciones, 99 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1316395-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ciencias de la Computación  Bioinformática  Genética microbiana  Proteínas  Teoría de la Computación  Biología Computacional y de Sistemas  Bioquímica de proteínas Clasificación: 40.151 Resumen: Este libro refleja más de tres décadas de investigación sobre autómatas celulares (CA) y casi una década de trabajo sobre la aplicación de CA para modelar cadenas biológicas, que forma la base de ''Un nuevo tipo de biología computacional'' del que fue pionera la startup. Arriba, CARLBio. Después de una breve introducción a la teoría y la biología funcional de los autómatas celulares (CA), se informa sobre el modelado de cadenas biológicas básicas con CA, comenzando con los nucleótidos básicos que conducen a modelos de CA de codones y anticodones. Deriva un modelo CA más complejo de ADN, ARN, todo el proceso de traducción para la formación de aminoácidos y la evolución de la proteína hasta su estructura y función únicas. En capítulos posteriores también se modela la interacción de las proteínas con otras biomoléculas. El único conocimiento previo que se supone necesario es un conocimiento universitario de programación informática y biología. El libro adopta un enfoque práctico de "hágalo usted mismo" para permitir a los lectores aplicar el método proporcionado para derivar las reglas de CA y comprender cómo se relacionan con las "reglas" físicas observadas en biología. En un solo marco, los autores han presentado dos ramas de la ciencia: Computación y Biología. En lugar de un modelo riguroso de dinámica molecular, que los autores describen como un modelo de abajo hacia arriba, o confiar en la inteligencia artificial (IA) y el lenguaje de máquina (ML) de la nueva era de arriba hacia abajo que dependen de una amplia disponibilidad de datos de calidad, este libro toma lo mejor de los enfoques Top-Down y Bottom-up y establece cómo se representa el comportamiento de moléculas complejas en CA. Las reglas de CA se derivan del conocimiento básico de la interacción y la construcción molecular observadas en el mundo biológico, pero se asignan a algunos subconjuntos de resultados conocidos para derivar y predecir resultados. Este libro es útil para estudiantes, investigadores y profesionales de la industria que desean explorar el modelado y la simulación de sistemas complejos del mundo físico desde una perspectiva diferente. Plantea la inevitable pregunta: "¿Son la vida y el universo nada más que una colección de sistemas continuos que procesan información?". Nota de contenido: Chapter 1. Introduction to Biological Strings and Cellular Automata Preliminaries -- Chapter 2. Cellular Automata Modelling for Biological Strings -- Chapter 3. Codon String of mRNA Modelled with Cellular Automata -- Chapter 4. Developing the Cellular Automata Model for a Peptide Chain of Amino Acids -- Chapter 5. In-silico Protein Structure Synthesis and its Relevance in Biological Functions -- Chapter 6. Analysis of DNA String with Cellular Automata Framework. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book reflects more than three decades of research on Cellular Automata (CA), and nearly a decade of work on the application of CA to model biological strings, which forms the foundation of 'A New Kind of Computational Biology' pioneered by the start-up, CARLBio. After a brief introduction on Cellular Automata (CA) theory and functional biology, it reports on the modeling of basic biological strings with CA, starting with the basic nucleotides leading to codon and anti-codon CA models. It derives a more involved CA model of DNA, RNA, the entire translation process for amino acid formation and the evolution of protein to its unique structure and function. In subsequent chapters the interaction of Proteins with other bio-molecules is also modeled. The only prior knowledge assumed necessary is an undergraduate knowledge of computer programming and biology. The book adopts a hands-on, "do-it-yourself" approach to enable readers to apply the method provided to derive the CA rulesand comprehend how these are related to the physical 'rules' observed in biology. In a single framework, the authors have presented two branches of science – Computation and Biology. Instead of rigorous molecular dynamics modeling, which the authors describe as a Bottoms-Up model, or relying on the Top-Down new age Artificial Intelligence (AI) and Machine Language (ML) that depends on extensive availability of quality data, this book takes the best from both the Top-Down and Bottoms-up approaches and establishes how the behavior of complex molecules is represented in CA. The CA rules are derived from the basic knowledge of molecular interaction and construction observed in biological world but mapped to a few subset of known results to derive and predict results. This book is useful for students, researchers and industry practitioners who want to explore modeling and simulation of the physical world complex systems from a different perspective. It raises the inevitable the question – 'Are life and the universe nothing but a collection of continuous systems processing information'. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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