Descripción
Una visión general de los algoritmos importantes para la biología estructural computacional que aborda temas como la RMN y el diseño y análisis de proteínas. Utilizar las herramientas de la tecnología de la información para comprender la maquinaria molecular de la célula ofrece tanto desafíos como oportunidades a los científicos computacionales. Durante la última década, se han desarrollado algoritmos novedosos tanto para analizar datos biológicos como para problemas de biología sintética como la ingeniería de proteínas. Este libro explica los fundamentos algorítmicos y los enfoques computacionales subyacentes a áreas de la biología estructural, incluyendo la RMN (resonancia magnética nuclear); la cristalografía de rayos X; y el diseño y análisis de proteínas, péptidos y moléculas pequeñas.
Cada capítulo ofrece una descripción concisa de conceptos importantes, centrándose en un tema clave en el campo. Cuatro capítulos ofrecen un curso corto sobre cuestiones algorítmicas y computacionales relacionadas con la biología estructural por RMN, lo que proporciona al lector un conjunto de herramientas útiles para abordar los fascinantes pero espinosos problemas computacionales en esta área. Un tema recurrente es la comprensión de la interacción entre los experimentos biofísicos y los algoritmos computacionales. El texto enfatiza los fundamentos matemáticos de la biología estructural, manteniendo un equilibrio entre los algoritmos y una comprensión matizada de los datos experimentales. Se destacan tres áreas emergentes, particularmente fértiles para los estudiantes de investigación: la metodología de RMN, el diseño de proteínas y otras moléculas, y el modelado de la flexibilidad de las proteínas.
La próxima generación de biólogos estructurales computacionales necesitará formación en algoritmos geométricos, algoritmos de aproximación demostrablemente buenos, computación científica y una serie de técnicas para manejar el ruido y la incertidumbre en la geometría combinatoria y la biofísica computacional. Este libro es una guía esencial para jóvenes científicos en su camino hacia el éxito en la investigación en este apasionante campo.
Autor: Bruce R. Donald
Editorial: MIT Press
Publicado: 15/08/2023
Páginas: 464
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.94 lbs
Tamaño: 9.00 alto x 8.00 ancho x 1.00 profundo
ISBN13: 9780262548793
ISBN10: 0262548798
Categorías BISAC:
- Ciencia | Ciencias de la Vida | Biología Molecular
- Informática | Programación | General
Cada capítulo ofrece una descripción concisa de conceptos importantes, centrándose en un tema clave en el campo. Cuatro capítulos ofrecen un curso corto sobre cuestiones algorítmicas y computacionales relacionadas con la biología estructural por RMN, lo que proporciona al lector un conjunto de herramientas útiles para abordar los fascinantes pero espinosos problemas computacionales en esta área. Un tema recurrente es la comprensión de la interacción entre los experimentos biofísicos y los algoritmos computacionales. El texto enfatiza los fundamentos matemáticos de la biología estructural, manteniendo un equilibrio entre los algoritmos y una comprensión matizada de los datos experimentales. Se destacan tres áreas emergentes, particularmente fértiles para los estudiantes de investigación: la metodología de RMN, el diseño de proteínas y otras moléculas, y el modelado de la flexibilidad de las proteínas.
La próxima generación de biólogos estructurales computacionales necesitará formación en algoritmos geométricos, algoritmos de aproximación demostrablemente buenos, computación científica y una serie de técnicas para manejar el ruido y la incertidumbre en la geometría combinatoria y la biofísica computacional. Este libro es una guía esencial para jóvenes científicos en su camino hacia el éxito en la investigación en este apasionante campo.
Autor: Bruce R. Donald
Editorial: MIT Press
Publicado: 15/08/2023
Páginas: 464
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.94 lbs
Tamaño: 9.00 alto x 8.00 ancho x 1.00 profundo
ISBN13: 9780262548793
ISBN10: 0262548798
Categorías BISAC:
- Ciencia | Ciencias de la Vida | Biología Molecular
- Informática | Programación | General