Отделение вычислительной биологии НЦБИ
Исследования в области вычислительной биологии NCBI (CBB) сосредоточены на теоретических, аналитических и прикладных вычислительных подходах к широкому кругу фундаментальных проблем молекулярной биологии и медицины.
Обзор Исследований
Исследовательская программа в области вычислительной биологии осуществляется старшими исследователями, следователями по стажировке, штатными учеными, аспирантами и студентами. Программа ориентирована на теоретические, аналитические и прикладные подходы к широкому кругу фундаментальных проблем молекулярной биологии.
Специалисты группы сосредоточены на анализе последовательностей, анализе структуры и функций белков, химической информатике и анализе генома. Научные интересы также охватывают широкий круг тем вычислительной биологии и информатики. К ним относятся, но не ограничиваются ими, алгоритмы поиска баз данных, идентификация сигналов последовательности, математические модели эволюции, статистические методы в вирусологии, динамическое поведение систем химических реакций, статистические алгоритмы поиска текста, предсказание структуры и функций белков, сравнительная геномика, таксономические деревья, популяционная генетика и системная биология.
Многие из фундаментальных исследовательских проектов, проводимых исследователями CBB, служат для расширения и укрепления набора общедоступных баз данных и программных прикладных инструментов NCBI. Совместные исследовательские усилия исследователей NCBI, а также с внешним исследовательским сообществом привели к разработке инновационных алгоритмов (BLAST, PSI-BLAST, VAST и COGs), новых исследовательских подходов (text neighbouring) и фундаментальных ресурсов (PubChem и CDD), которые трансформировали область вычислительной биологии. Алгоритмы и приложения, разрабатываемые в настоящее время, обладают потенциалом для дальнейшего развития научных открытий.
Члены CBB вносят значительный вклад в достоверность и надежность онлайн-ресурсов NCBI, проверяя качество и точность данных, хранящихся в базах данных, а также точность информации, используемой для аннотирования данных. Члены также обеспечивают руководство и руководство для заочного сообщества, планируя и организуя научные консорциумы для определения наиболее эффективного использования общественных ресурсов последовательности для крупномасштабной или высокопроизводительной экспериментальной биологии. Исследователи сотрудничают, чтобы определить новые области исследований и определить соответствующие вычислительные механизмы для их решения.