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计算生物学和计算化学应用综述
1,2,3 助理教授，昌迪加尔药学院，兰德兰，莫哈里，旁遮普邦 140307，印度。摘要：该综述使用计算机科学、信息学、统计学和应用数学中的最新方法来解决重要的生物学问题，适当地总结了生物科学、化学科学及其计算机应用。序列比对、基因发现、人类基因组计划、蛋白质结构比对、蛋白质结构预测、基因表达预测、蛋白质-蛋白质相互作用和进化建模是该主题的一些主要研究项目。人类基因组计划确定了整个人类基因序列（大约 30 亿个碱基对），在其研究中广泛使用了生物信息学。它对该领域的主要贡献是对疾病的理解和新有效药物的开发。生物信息学、计算生物学和生物信息学基础设施这三个术语涵盖了几乎相同的内容。使用计算机来学习分子结构和相互作用被称为计算化学、遗传学和计算医学。过去几十年来，由于计算机和软件的惊人进步，这一领域得到了扩展，计算机效率得到提高，并且人们能够计算分子特性，以用于各种与化学相关的应用。 关键词：计算化学、计算生物学、计算技术的应用。 1. 简介 药物遗传化学或计算药物化学：该科学应用领域的目标是通过融合药理学和化学，或者更确切地说是整合遗传学、化学和药理学，来创造和开发新型治疗分子。在药物化学中，人们会识别、合成和开发新型化合物，以优化其药效同时最大限度地减少其副作用。为了研究所使用的药物及其生物学效应，人们采用了许多化学和技术技术，以及新颖的计算机化学应用 [1]。结构-效应关系 (SAR) 和数量结构-效应关系 (QSAR) 是这些方法中最重要的两种。用作药物的大多数化合物都是有机化合物，可进一步分为生物物质（如胰岛素和英夫利昔单抗）和微小有机分子（如阿托伐他汀和氯吡格雷）[2, 3]。药物化学专门涉及微小有机分子、生物化学、酶学和某些天然产物领域的药物发现和开发。超级计算机或超级计算机是一种具有超强功能的计算机，可以处理和存储大量数据、信息和程序。1929 年，
模块指南高性能计算/量子计算
本讲座的重点在于第二步，即介绍量子计算。因此，将解释量子比特、量子比特寄存器、量子门和相应的酉矩阵，从简单的门（如 Hadamard、CNOT、Pauli 等）开始，然后构建更复杂的门。此外，还介绍了张量积这一有用的数学工具，用于为多个量子比特构建量子矩阵。所有主题都附有大量练习。在第二步之后，学生可以推导出量子门的矩阵表示，并从门的输入中推导出门的输出。因此，从处于某个初始状态的少量量子比特（一个小的量子比特寄存器）开始，然后通过作用于量子比特寄存器的初始状态的量子门，学生可以根据给定的量子门导出量子比特寄存器的新状态。专业技能：在“高性能计算/量子计算的物理学”模块中，学生可以使用量子比特寄存器和量子门来开发或理解量子算法。方法论技能：学生学习了数学和物理方法（例如，用于解决薛定谔方程、用于推导量子门矩阵）以开发更复杂的量子门。社交技能：学生以团队形式合作解决练习中给出的任务。因此，学生们学习如何有效地在跨国团队中合作。个人技能：经过本次讲座，学生可以解决和理解量子物理问题，并且能够阅读和理解有关量子计算的科学文章。
形式、功能、思维：什么无法计算（什么可以计算）
Stuart A. Newman * 纽约医学院，纽约瓦尔哈拉 10595 美国 ____________________________________________________________________________________ 摘要 本文使用发育生物学和认知领域的例子，详细研究了计算和动态系统模型对生物体的适用性。发育形态发生取决于发育组织固有的物质特性，这是一种非计算方式，但细胞分化利用染色质可修改的记忆库和类似程序的函数调用，通过后生动物独有的发育基因共表达系统，具有准计算基础。多吸引子动力学模型被认为不适用于发展的整体特性，并且有人认为，与计算主义一样，动态主义同样不适合解释认知现象。有人提议将大脑和其他神经组织视为具有固有属性的新型可兴奋物质，从而能够增强整个生命之树中基于细胞的基础认知能力。
