У чым галоўнае адрозненне біяфізікі ад структурнай біялогіі?


адказ 1:

Паколькі гэтыя пытанні часта ўзнікаюць у нейкай форме, гэтая непрыгожая графіка маю лепшую здагадку пра сувязь паміж гэтымі сумежнымі сферамі:

  1. Структурная біялогія - гэта вывучэнне структуры біямалекул і таго, як гэтая структура ўплывае на іх функцыі. Ён прадстаўлены фіялетавым кружком пасярэдзіне. Гэта інтэрфейс паміж двума асноўнымі напрамкамі біяфізікі і вылічальнай біялогіі. Біяфізіка - гэта прымяненне фізічных метадаў да біялогіі. Асноўнае прымяненне - структурная біялогія. Структурная біялогія - гэта мэта, тое, што вы хочаце ведаць, у той час як біяфізіка, па сутнасці, з'яўляецца метадам. Біяфізіка складаецца з дзвюх асноўных галін: клеткавай і малекулярнай біяфізікі. Структурная біялогія з'яўляецца неад'емнай часткай малекулярнай біяфізікі. Структурная біялогія па-ранейшаму адыгрывае падначаленую ролю ў біяфізіцы клетак (даследаванне арганізацыі біялагічных мембран, верагодна, будзе прыкладам біялогіі будовы клетак). Сістэма біялогіі - гэта невялікая частка біяфізікі клетак, якая, хутчэй за ўсё, будзе прадстаўлена на Quora ў параўнанні з іншымі сферамі (гл. Наколькі вялікая супольнасць біёлагаў па сістэмах?) Сінтэтычная біялогія, якая спрабуе перарабіць часткі жывых сістэм, магчыма, можа быць падмноствам Разглядаюцца сістэмы біялогіі. Вылічальная біялогія прымяняецца да структурнай біялогіі двума спосабамі: малекулярная дынаміка спрабуе мадэляваць структуры са ступенню рэальнасці з дапамогай камп'ютэрных мадэляванняў, якія набліжаюць рэальныя фізічныя сілы. Другая галіна, якая на самой справе не мае назвы, спрабуе мадэляваць фізічныя структуры без дакладнага мадэлявання асноўнай фізікі (гл. Вылічальная біялогія: якія функцыі ацэнкі на аснове ведаў пры складанні бялкоў?) І якія алгарытмы выкарыстоўваюцца ў гульні foldit? Прызнаць розніцу паміж гэтым падыходам і малекулярнай дынамікай). Біяінфарматыка мае мноства азначэнняў і некаторыя лічаць сінонімам вылічальнай біялогіі. Я думаю, што існуе дакладнае адрозненне паміж некаторымі праблемамі, дзе праблема можа быць вырашана абстрактна без глыбокага разумення асноўнай біялогіі (выраўноўванне паслядоўнасці) і праблемамі, дзе гэта немагчыма (структурная біялогія). Я маю на ўвазе ІТ-інтэнсіўную вобласць, якая займаецца праблемамі, прыдатнымі для абстрактнага падыходу да біяінфарматыкі, іншыя людзі маюць іншае вызначэнне.

У якасці канчатковай нататкі запазычыць адказ Крыстафера Ванланга: Ці існуе разгалінаванне паміж біяфізікай і біяхіміяй? Гэтыя адрозненні важныя толькі пры падачы артыкула ў часопіс.


адказ 2:

Відавочна, што шмат (павялічваецца) перакрыццяў. Ёсць добрая прычына, па якой мая доктарская праграма атрымала назву "Структурная і вылічальная біялогія і малекулярная біяфізіка", каб ахопліваць усе асновы. Гістарычна я б сказаў, што "структурная біялогія" галоўным чынам азначае эксперыментальную працу з рэнтгенаўскай крышталяграфіяй, ЯМР, крыё-ЭМ, СОЭ і таму падобным. З іншага боку, біяфізіка звычайна ставіцца да ўсіх метадаў, якія ўжываюць фізічныя прынцыпы з нуля, што асабліва дастасавальна ў кантэксце структурнай біялогіі, як правіла, на атамным або малекулярным узроўні, і, такім чынам, "малекулярная біяфізіка" (альбо мой пераважны тэрмін) "біямалекулярная фізіка") у (не так шмат прыкладаў лабараторый, якія займаюцца немалекулярнай (макра-?) "біяфізікай", гэта значыць даследаваннямі ціску ў лёгкіх і г.д., таму што гэта не мае далёка ідучых эфектаў і таму не мае аднолькава высокага міждысцыплінарнага значэння). Большасць даследаванняў "малекулярнай біяфізікі" выкарыстоўваецца для вывучэння структуры або функцыі біялагічных малекул, такіх як ДНК, бялкі і г.д. Полі на аснове асноўнай квантавай механікі Абмежавальным фактарам з'яўляецца наша прымяненне фізікі (дакладнасць сілы поля) і часовых маштабаў вылічэння, бо мы нядаўна дасягнулі дыяпазону мікрасекунд, у якім уся хімія і біялогія на самай справе пачынаецца з мадэлявання агульнага атама МД здарыцца.

Аднак гэтыя палі ўсё часцей зліваюцца, калі (1) дакладнасць сілы паляпшаецца, (2) структурныя біёлагі прызнаюць дакладнасць гэтых метадаў і менш скептычна настроены, і (3) алгарытмы адаптацыі становяцца больш складанымі і на фізічнай аснове. Адзін з метадаў, які мы выкарыстоўвалі ў маёй лабараторыі, - гэта MDFF (Molecular Dynamics Flexible Fitting) і з'яўляецца добрым прыкладам вобласці з вялікай колькасцю перакрыццяў.