计算生物学
生物数据分析、可视化和模型和系统
MathWorks®计算生物学产品提供工具来执行各种生物信息学和2022世界杯八强谁会赢?系统药理学分析工作流应用程序。
使用这些工具,您可以执行端到端生物信息学分析本地或在集群环境中。你可以查看和探索集成下一代测序(上天)数据使用一个应用程序,识别差异表达基因或特性,并发现从门店数据拷贝数变异。
使用集成的应用程序或在命令行中,创建和分析动态模型的定量系统药理学(QSP),基于生理药代动力学(PBPK)和药代动力学/药效学(PK / PD)应用程序。例如,您可以运行并行模拟和参数扫描来评估目标可行性和生物多样性的特点。您还可以使用本地和全局灵敏度分析确定关键参数和非线性回归模型参数估计和mixed-effects技术。然后,分享你的工作和模型使用自动生成报告和部署的应用程序。
2022世界杯八强谁会赢?产品计算生物学
主题
新一代测序
- 可视化使用基因组学门店数据查看器应用程序(生物信息学工具箱)
查看门店对齐数据在细胞色素p450基因单核苷酸变异。 - 从RNA-Seq数据识别差异表达基因(生物信息学工具箱)
使用一个负二项模型来测试RNA-Seq数据差异表达基因。 - 从门店读计数功能(生物信息学工具箱)
对齐paired-end读取整个人类基因组和总结。
定量系统药理学
- 使用SimBiology SGLT2抑制合并到生理基础Glucose-Insulin模型模型构建器(SimBiology)
更新glucose-insulin模型集成sodium-glucose co-transporter 2 (SGLT2)受体抑制一个假想的化合物。 - 寻找受体入住率与全球重要参数灵敏度分析使用分析仪SimBiology模型(SimBiology)
执行GSA分析,比如Sobol指标,基本效应,和multiparametric GSA,找到重要的模型参数target-mediated药物代谢模型。 - 探索生物多样性与虚拟病人使用SimBiology模型分析仪(SimBiology)
为模型参数生成样本值来表示虚拟病人,模拟探索肿瘤的生长变化,并研究了剂量方案对肿瘤大小的影响。
PBPK和PK / PD模型
- 创建Receptor-Ligand动力学的模型(SimBiology)
创建和使用SimBiology程序模拟一个简单的receptor-ligand动力学模型。 - NCA参数和计算模型适合分析仪使用SimBiology PK / PD数据模型(SimBiology)
通过执行noncompartmental校准模型参数分析和使用非线性回归拟合实验PKPD数据。 - 药动学模型的人口在新生儿苯巴比妥(SimBiology)
使用临床药代动力学数据进行非线性mixed-effects建模。 - 评估药物的生物利用度(SimBiology)
适合的模型药物的吸收和排泄联合估计其生物利用度。