Network Biology
网络生物学
基本信息
- 批准号:1540285
- 负责人:
- 金额:$ 2.5万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2015
- 资助国家:美国
- 起止时间:2015-05-01 至 2016-04-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Computational molecular biology has developed dramatically over the last two decades, and is by now an established discipline providing many insights into the mechanisms of disease and the functioning of living cells. Network Biology aims to understand the web of interactions among cellular components, which affect all activities and disease. Only by understanding these interactions (among genes, proteins, RNAs, complexes and other molecules) can a higher level of understanding of organismal function, dynamics and development be achieved. Further, cellular networks provide a holistic framework within which to interpret other high-throughput heterogeneous measurements (e.g., expression levels, mutations, chemical modifications, etc.) that are being collected across organisms, individuals, cell types and conditions, and increasingly at the level of individual cells. It is expected that this workshop will enhance communication among biologists, medical scientists, computer scientists and mathematicians interested in network biology.This workshop will bring together a diverse set of scientists focused on inferring and analyzing cellular networks, using a wide range of techniques including wet-lab experiments, graph algorithms, combinatorial optimization, machine learning and statistics. This activity can be of great benefit both to theoretical computer science, via the exposure to and infusion of new problems, and to computational biologists, who will be exposed to state of the art theoretical developments.
计算分子生物学在过去的二十年里得到了巨大的发展,到目前为止,它已经成为一门成熟的学科,为疾病的机制和活细胞的功能提供了许多见解。网络生物学旨在了解影响所有活动和疾病的细胞成分之间相互作用的网络。只有了解了这些相互作用(基因、蛋白质、rna、复合物和其他分子之间的相互作用),才能对生物体的功能、动力学和发育有更高的认识。此外,细胞网络提供了一个整体框架,在其中解释其他高通量异质测量(例如,表达水平,突变,化学修饰等),这些测量正在跨生物体,个体,细胞类型和条件收集,并且越来越多地在个体细胞水平上收集。希望这次研讨会能加强对网络生物学感兴趣的生物学家、医学科学家、计算机科学家和数学家之间的交流。本次研讨会将汇集一组不同的科学家,专注于推断和分析蜂窝网络,使用广泛的技术,包括湿实验室实验,图算法,组合优化,机器学习和统计学。这项活动对理论计算机科学(通过接触和注入新问题)和计算生物学家(他们将接触到最新的理论发展)都有很大的好处。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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