Боринская, С. А. Компьютерная геномика: в поисках генов [Текст] / С. А. Боринская, М. С. Гельфанд, А. А. Миронов // Химия и жизнь-XXI век. - 2001. - № 2. - С. 36-40 MeSH-головна: БИОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ -- COMPUTATIONAL BIOLOGY (методы, тенденции) Дод.точки доступу: Гельфанд, М. С. Миронов, А. А. Вільних прим. немає |
Иванов, А. С. Основы вычислительной химии для медико-биологов: Лекция [Текст] / А. С. Иванов // Биомедицинская химия. - 2005. - Т. 51, Вып.2. - С. 152-169 Рубрики: Химия Биология компьютерная Информатика медицинская компьютерная Вільних прим. немає |
Иванов, А. С. Методы экспериментальной валидации потенциальных белков-мишеней для новых лекарственных средств: Обзор [Текст] / А. С. Иванов, А. В. Веселовский, А. И. Арчаков // Биомедицинская химия. - 2005. - Т. 51, Вып.1. - С. 2-18 Рубрики: Геномика Биология компьютерная Биохимия Дод.точки доступу: Веселовский, А. В. Арчаков, А. И. Вільних прим. немає |
Компьютерное конструирование поликетидов с заданными свойствами [Текст] / А. П. Сергейко [и др.] // Биомедицинская химия. - 2007. - Т. 53, № 5. - С. 522-531 Рубрики: Биология компьютерная Макролиды Дод.точки доступу: Сергейко, А. П. Степанчикова, А. В. Соболев, В. Н. Зотчев, С. Б. Лагунин, А. А. Филимонов, Д. А. Поройков, В. В. Вільних прим. немає |
Пятницкий, М. А. Предсказание взаимосвязанных белков методами сравнительной геномики in silico / М. А. Пятницкий, А. В. Лисица, А. И. Арчаков // Биомедицинская химия. - 2009. - Т. 55, № 3. - С. 230-246 Рубрики: Биология компьютерная Белки--генет Дод.точки доступу: Лисица, А. В. Арчаков, А. И. Вільних прим. немає |
Експеримент "in silico" [Текст] // Фармацевт-практик. - 2015. - № 10. - С. 16-17 MeSH-головна: БИОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ -- COMPUTATIONAL BIOLOGY (методы) Вільних прим. немає |
Гарник, Т. П. Терминология и основные принципы биоэнергоинформационной медицины / Т. П. Гарник, З. Д. Скрыпнюк, М. А. Головаха // Фітотерапія. Часопис. - 2018. - N 2. - С. 26-33 MeSH-головна: БИОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ -- COMPUTATIONAL BIOLOGY (методы) ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ОБМЕН -- ENERGY METABOLISM ТЕРМИНОЛОГИЯ -- TERMINOLOGY Анотація: Запропоноване нами розуміння термінології біоенергоінформаційної медицини знімає багато суперечностей в світосприйнятті, інтегрує сучасні наукові знання за інформацією і енергією в живих системах. Визначається, які саме системи організму працюють за загальними для живого і неживого законами обміну інформацією, визначаються хвороби обміну інформацією. Диференціюються поняття інформації та енергії. Предложенное нами понимание терминологии биоэнергоинформационной медицины снимает много противоречий в мировосприятии, интегрирует современные научные знания по информации и энергии в живых системах. Определяется, какие именно системы организма работают по общим для живого и неживого законам обмена информацией, определяются болезни обмена информацией. Дифференцируются понятия информации и энергии. Дод.точки доступу: Скрыпнюк, З. Д. Головаха, М. А. Вільних прим. немає |
Кривомаз, Т. Карты болезней — фармацевтика in silico [Текст] / Т. Кривомаз // Фармацевт практик. - 2018. - № 9. - С. 18-19 MeSH-головна: БАЗЫ ДАННЫХ ГЕНЕТИЧЕСКИЕ -- DATABASES, GENETIC (использование, тенденции) КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ -- COMPUTER SIMULATION (использование, тенденции) БИОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ -- COMPUTATIONAL BIOLOGY (методы, тенденции) БИОМЕДИЦИНСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ -- BIOMEDICAL RESEARCH (методы, тенденции) КРЕМНИЙ -- SILICON (анализ, фармакология) АМИНОКИСЛОТЫ, ПЕПТИДЫ И БЕЛКИ -- AMINO ACIDS, PEPTIDES, AND PROTEINS (анализ, биосинтез, фармакология) МОЛЕКУЛЯРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- MOLECULAR FARMING (методы, тенденции) КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ -- CLUSTER ANALYSIS Кл.слова (ненормовані): ИНТЕРАКТОМИКА Анотація: Колоссальные объемы накопившейся информации об активности генов, взаимодействиях молекул и реакциях метаболизма в человеческом организме все чаще структурируют в виде баз данных открытого доступа. Этому способствуют рост вычислительных мощностей компьютерной техники и разработка новых алгоритмов информационных технологий. На смену методологиям in vivo и in vitro пришли компьютерные модели in silico Вільних прим. немає |
Кривомаз, Т. Программирование клеток [Текст] / Т. Кривомаз // Фармацевт практик. - 2018. - № 10. - С. 20-21 MeSH-головна: ГЕНЕТИЧЕСКИЙ КОД -- GENETIC CODE (генетика, действие лекарственных препаратов, иммунология) БИОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ -- COMPUTATIONAL BIOLOGY МОЛЕКУЛЯРНАЯ СТРУКТУРА -- MOLECULAR STRUCTURE Анотація: Синтетическая биология не только помогает понять фундаментальные принципы организации и работы живых систем, но и пытается их контролировать. Современные биотехнологические методы позволяют создавать новые биосистемы для решения прикладных задач — от лечения заболеваний до реального управления здоровьем человека Вільних прим. немає |
Modulation of structure and folding homologs of Amb a 6 allergen of ambrosia artemisiifolia [Текст] / A. M. Venger [et al.] // Одеський медичний журнал. - 2019. - N 2/3. - С. 4-7. - Бібліогр.: с. 6-7 MeSH-головна: АЛЛЕРГЕНЫ -- ALLERGENS БИОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ -- COMPUTATIONAL BIOLOGY Кл.слова (ненормовані): Ambrosia artemisiifolia Анотація: Amb a 6 allergen of Ambrosia artemisiifolia is a ragweed allergen (a principle cause of late summer hayfever in North America and Europe). The weed has recently become spreading as a neophyte in Europe, while climate change may also affect on the growth of the plant and additionally may also influence pollen allergenicity. In Ukraine, the number of diseases caused by this allergen has recently increased. Still the three-dimensional structure of Amb a 6 allergen has been yet undescribed. The aims of our study were the modulation of the three-dimensional structure and the search of folding-homologs of Amb a 6 allergen of A. artemisiifolia by bioinformatics methods. Material and Methods. Template search with Blast and HHBlits has been performed by the SWISSMODEL template library. Models are built based on the target-template alignment using ProMod3. Coordinates which are conserved between the target and the template are copied from the template to the model. Insertions and deletions are remodelled using a fragment library. Side chains are then rebuilt. Finally, the geometry of the resulting model is regularized by a force field. In case loop modelling with ProMod3 fails, an alternative model is built with PROMOD-II. Results and Discussion. Three-dimensional structure of Amb a 6 allergen has been successfully built. As folding-homologs of Amb a 6 allergen the maize nonspecific-lipid transfer protein was found. This protein has ability to bind and transfer lipids. Information about the three-dimensional structure and partial analogy with nonspecific-lipid transfer protein may help to thoroughly understand the properties and the spatial configuration of Amb a 6 allergen Amb a 6 аллерген Ambrosia artemisiifolia является одной из главных причин аллергических заболеваний в Северной Америке и Европе. Структура данного аллергена неизвестна. Целью нашего исследования была модуляция трехмерной структуры и поиск фолдинговых гомологов аллергена Amb a 6 A. artemisiifolia биоинформатическими методами. Материал и методы. Моделирование структуры и поиск гомологов проводили при помощи программ SWISS-MODEL и ProMod3. Результаты и обсуждение. Создана трехмерная структура аллергена Amb a 6. В качестве фолдинговых гомологов аллергена Amb a 6 был обнаружен белок неспецифического переноса липидов кукурузы Дод.точки доступу: Venger, A. M. Venger, O. O. Zaitsev, A. S. Hruzevskyi, O. A. Вільних прим. немає |
Ковалевська, Л. М. Використання методів біоінформатики для аналізу клітинних сигнальних шляхів / Л. М. Ковалевська, А. С. Матвєєва, О. В. Кашуба // Онкология = Oncology. - 2020. - Том 22, N 3/4. - С. 129-134 MeSH-головна: ЛЕЙКОЗ ЛИМФОЦИТАРНЫЙ ХРОНИЧЕСКИЙ B-КЛЕТОЧНЫЙ -- LEUKEMIA, LYMPHOCYTIC, CHRONIC, B-CELL (генетика, патофизиология) B-ЛИМФОЦИТЫ -- B-LYMPHOCYTES БИОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ -- COMPUTATIONAL BIOLOGY (методы) КЛЕТКИ -- CELLS Анотація: Мета: провести пошук клітинних сигнальних шляхів, які змінено у трансформованих В-лімфоцитах при хронічному лімфолейкозі (ХЛЛ). Об’єкт і методи: аналiз функцiональних зв’язкiв (асоцiацiй) бiлкiв родини транскрипцiйних факторiв SMAD та родини STAT було проведено з використанням бази даних та алгоритму FunCoup. Результати: використовуючи алгоритм FunCoup для аналізу функціональних зв’язків протеїнів родин SMAD і STAT показано, що основну роль у цих клітинних сигнальних шляхах відіграють протеїни SMAD4 та STAT5А. У результаті аналізу стало очевидним, що ці сигнальні шляхи перетинаються зі шляхами, які регулюють структуру хроматину. Вірогідно, що саме неактивність цілих ділянок хроматину зумовлює неможливість транскрипції SMAD4- та STAT5-залежних генів у трансформованих В-клітинах при ХЛЛ Дод.точки доступу: Матвєєва, А. С. Кашуба, О. В. Вільних прим. немає |
Кленіна, О. В. Використання баз даних хемоінформатики та біоінформатики у процесах комп’ютерного конструювання ліків (огляд) [] = Use of chemoinformatics and bioinformatics databases in the processes of computer-aided drug design (review) / О. В. Кленіна, Т. І. Чабан // Фармацевтичний журнал. - 2023. - Т. 78, № 6. - С. 61-82. - Бібліогр.: в кінці ст. MeSH-головна: БИОЛОГИЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ -- COMPUTATIONAL BIOLOGY (методы, тенденции) БАЗЫ ДАННЫХ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИЕ -- DATABASES, PHARMACEUTICAL (тенденции) Анотація: Впровадження методів комп’ютерного моделювання у процес розроблення лікарських засобів (computer-aided drug discovery – CADD) дає змогу мінімізувати час та вартість створення нових біологічно активних речовин порівнюючи з традиційними експериментальними підходами. Процес in silico розроблення ліків включає ідентифікацію біологічних мішеней для потенційних лікарських засобів та створення комбінаторних бібліотек низькомолекулярних сполук із подальшим проведенням їх віртуального скринінгу до обраних макромолекул. Такий підхід є можливим за наявності інформації про тривимірні хімічні структури лігандів та біомолекул. У цьому контексті бази даних хемоінформатики та біоінформатики є високоефективними ресурсами для використання на різних етапах процесу раціонального конструювання ліків Метою цього огляду став розгляд основних підходів у разі застосування методів молекулярного моделювання у процесі раціонального конструювання ліків, а також аналіз та узагальнення інформації про сучасні бази хемоінформатики та біоінформатики, які є у вільному доступі та широко використовуються на всіх етапах пошуку і розроблення потенційних лікарських засобів. У роботі використано комплекс загальнонаукових методів пошуку та систематизації джерел літератури, аналіз та порівняння інформації з різних джерел, узагальнення зі зазначенням тенденцій розвитку, виділення нових та перспективних напрямів досліджень. В огляді охарактеризовано основні сучасні хемоінформатичні та біоінформатичні бази даних, які є у вільному доступі. Ці інформаційні ресурси широко використовуються для проведення ліганд-орієнтованого та рецептор-орієнтованого віртуального скринінгу, що є основними підходами у процесі комп’ютерного конструювання ліків. Успіхи у розвитку органічного синтезу та високопродуктивного скринінгу, експериментальної біології, хімії та медицини, а також розроблення і запровадження нових підходів та інструментів хемоінформатики та біоінформатики, технологій обробки великих даних (Big Data) та досягнень інформаційних технологій створили підґрунтя для розроблення та швидкого наповнення високоефективних і структурованих баз даних. Ресурси баз даних хемоінформатики та біоінформатики, які є у вільному доступі, широко використовуються у процесах in silico розроблення та удосконалення потенційних лікарських засобів The introduction of molecular modeling methods into the computer-aided drug discovery (CADD) process allows to minimize the time and costs for construction and development of new biologically active substances in comparison with traditional experimental approaches. In silico drug development process includes the identification of potential biological targets for drug candidates and the combinatorial libraries creation of low molecular weight compounds followed by their virtual screening to selected macromolecules. This approach becomes possible due to the availability of information about the three-dimensional chemical structures of ligands and biomolecules. In this context, freely available chemoinformatics and bioinformatics databases are the highly effective resources for use at various stages of the rational drug design process The aim of this review was to consider the main approaches towards the application of molecular modeling methods in the process of rational drug discovery, as well as to analyse and summarize information concerning modern chemoinformatics and bioinformatics databases, which are freely available and widely used at all stages of the search and development of potential drug candidates. In the process of the review preparation we used a complex of general scientific methods of searching and systematizing literary references, analysis and comparison of information from various sources, generalization with the indication of development trends, selection of new and promising research directions. This review also describes the main modern freely available chemoinformatics and bioinformatics databases. These information resources are widely used for ligand-based and receptor-based virtual screening, which are the main approaches in the process of computer-aided drag design. Successes in the development of organic synthesis, high-throughput screening, experimental biology, chemistry, and medicine, as well as the development and implementation of new approaches and tools in chemoinformatics and bioinformatics, Big Data and information technologies achievements have created the basis for the development and increasing updating of highly efficient and curated databases. Freely available chemoinformatics and bioinformatics database resources are widely used in the processes of in silico discovery and improvement of potential drug candidate Дод.точки доступу: Чабан, Т. І. Вільних прим. немає |