Биоинформатика для открытия лекарств: Анализ метаболических путей

Понимание того, как патогены взаимодействуют с клетками хозяина, является ключом к разработке эффективных методов лечения. Вычислительная биоинформатика путей позволяет исследователям наносить на карту эти сложные биологические сети и выявлять точки уязвимости для новых лекарств, не полагаясь исключительно на медленные, дорогостоящие лабораторные испытания. В этом текстовом курсе вы перейдете от любопытного новичка к пониманию того, как анализ метаболических путей используется для обнаружения лекарственных мишеней для вирусов, таких как SARS-CoV-2. Вы научитесь ориентироваться в биологических базах данных, анализировать метаболические сети и оценивать потенциальные терапевтические цели с помощью структурированных письменных объяснений и пошаговых аналитических обзоров. Что вы узнаете: Понимание основополагающих принципов биоинформатики путей и моделирования метаболических сетей; Исследуйте основные биологические базы данных, такие как KEGG и Reactome, чтобы получить данные о путях; Анализ взаимодействий хозяина-патогена для выявления критических метаболическим узких мест; Примените вычислительные методы для оценки и ранжирования потенциальных лекарств Практика интерпретации геномных и метаболических данных с использованием современных концепций анализа данных. Курс начинается с основных терминов, определения метаболических путей и основ вирусной репликации. Затем вы перейдете к практическим вычислительным методам, изучая сетевой анализ и запросы в базы данных, прежде чем завершить письменное пошаговое руководство по поиску мишеней для вирусных патогенов. Этот курс предназначен для начинающих в биоинформатике, студентов биологических наук или энтузиастов программирования, заинтересованных в вычислительной биологии, без предварительного опыта в области биологии или программирования. Начните читать сегодня, чтобы открыть основы вычислительной разработки лекарств.