本発明は、一般に、特定の細胞、例えば、それに限定されるわけではないが、癌細胞のアポトーシスを誘導させるのに有用な治療分子およびそれを生成するおよび／または選択する方法に関する。本発明は、さらに、細胞、例えば、癌細胞のアポトーシスを誘導する方法およびそのために有用な医薬組成物を提供する。本発明は、さらに、生存促進タンパク質の選択的阻害により特定の細胞のアポトーシスを誘導することができる治療剤を生成するかまたは選択する方法を提供する。本発明は、さらに、構造−結合特徴に基づいた治療分子デザインへのコンピュータによるアプローチを提供する。 （もっと読む）

コンピュータ（４）は、鋼ボリューム（１）の現在の開始状態（ＺＡ）とボリューム表面を介して鋼ボリューム（１）に対し作用する現在の少なくとも１つの影響量（Ｗ）とに基づき、熱伝導方程式と相転移方程式とを解くことにより、鋼ボリューム（１）の結果状態（ＺＦ）を算出する。前記状態（ＺＡ，ＺＦ）は、鋼ボリューム（１）の少なくとも１つのボリューム要素（９）に対し、鋼の内部で可動な可動合金要素の局所的濃度分布（Ｋ）と、鋼のモデリングされた相の局所的成分（ｐ１，ｐ２，ｐ３）と、鋼の局所的エネルギー収支を表わす量（Ｈ）とを含んでいる。相はオーステナイトと他の相、通常はフェライトまたはセメンタイトとを含んでいる。前記転移方程式の範囲内で、可動合金要素のどの濃度（ｋ１，ｋ３；ｋ２，ｋ４）がオーストナイトと他の相との間の界面（１１，１２）の両側にあるかを算出する。さらに、ステファン問題を解くことにより、観察対象であるボリューム要素（９）のオーステナイト領域において可動合金要素の濃度分布（Ｋ）が変化しているかどうか、および、どのように変化しているかを算出し、且つそれによって界面（１１，１２）が変位しているかどうか、および、どの程度（δｘ’，δｘ”）変位しているかを算出する。次に、界面（１１，１２）の位置に基づいて相の局所的成分（ｐ１，ｐ２，ｐ３）を算出する。
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アドヘシンおよびアドヘシン様タンパク質を同定するためのコンピュータを利用した方法であって、属性が（i）アミノ酸頻度、（ii）マルチプレット頻度、（iii）ジペプチド頻度、（iv）電荷組成および（v）疎水性組成である、ニューラルネットワークソフトウェアのタンパク質配列の配列に基づく属性をコンピュータで計算するステップと、コンピュータで計算された５つの属性の各々について、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）をトレーニングするステップと、（Ｐ_ａｄ）≧０．５１としてアドヘシンである確率を有するアドヘシンおよびアドヘシン様タンパク質を同定するステップとを含む方法、本方法を実施するためのコンピュータシステムならびにアドヘシンおよびアドヘシン様タンパク質をコードする遺伝子およびタンパク質。
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本発明は、系の状態を特定の指標を用いて効率よく意味のある分析をするためのツールを提供する。ある系由来の指標の時系列データについて、ある特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出し、これを用いて系の状態を記述するイベントディスクリプタを生成することによって、解決される。従って、本発明は、少なくとも１つの系に関するイベントディスクリプタを生成する方法であって：(A) 少なくとも１つの系由来の少なくとも１つの指標の時系列データを得る工程と、(B) 該指標に関し、少なくとも１つの特徴的挙動を提供する工程と、(C)該時系列データにおいて、該特徴的挙動を有する部分をイベントタイミングとして抽出して、該イベントタイミングにより記述されるイベントディスクリプタを生成する工程と、を包含する方法を提供する。 （もっと読む）

複数の化合物および複数の蛋白質の相互作用に対して、化学物質および生命工学の各情報を統合したデータベースの構築およびそれらを使用し、計算速度と精度を兼ね備えた網羅的な相互作用の解析方法の確立。
蛋白質のアミノ酸配列情報、化合物の構造情報および蛋白質と化合物の相互作用情報が相互に関連づけられているデータに基づき、任意で該当させた蛋白質およびその類縁情報を持った蛋白質群に対して相互作用する化合物群を、任意の化合物群に対して識別し得る構造活性相関モデルと、該蛋白質およびその類縁蛋白質群に対して相互作用する化合物群の中から、該蛋白質に相互作用する化合物群を識別し得る構造活性相関モデルとを組み合わせて予測する方法。 （もっと読む）

特定の生物学的状態のモデルが作出されうる。上記モデルは未知の生物学的サンプルが特定の生物学的状態を示すかどうかを決定するために使用されうる。これは生物学的サンプル又は上記生物学的サンプルに関連するデータを受容することによりなされうる。上記データが受容された後、上記データは上記モデルに入力されうる。１の態様において、上記生物学的サンプルに関連するデータの取得は第一の場所で行われ、及び上記データを上記モデルに入力することは上記第一の場所とは異なる第二の場所で行われる。上記データが上記モデルと同様に位置しなければ、上記モデルに影響することが許容される場合、上記データは識別パターン内の特定のクラスターの位置に対して固有の効果を有するであろう。モデリングソフトウェアはモデルに対しての、受容されたそれぞれのサンプルが上記モデルの位置に対して有する正味の効果の跡を追うことができる。上記モデルが事前に決定された許容性の外側にずれた場合、上記モデルは更新されうる。さまざまなビジネス関係が、患者に診断を提供するための全体の方法のさまざまな段階を負うよう作出されうる。
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生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬する生産・物流シミュレータ（１００）と、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込んで作成された数式モデル（１１０）を保持する数式モデル保持装置と、上記数式モデル（１１０）に対して所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置（１２０）とを設け、上記最適化計算装置（１２０）によって得られた物流指示を上記生産・物流シミュレータ（１００）に与えてシミュレーションを実行させるようにして、１回のシミュレーションを行うだけで最適な解が得られるようにする。 （もっと読む）

品目および品目注文について価格設定を計算する自動価格設定システムによって計算される取引を作成し、監視し、最適化するソフトウェアアプリケーションが、アプリケーションにアクセスし指示を与えるグラフィカルユーザインターフェースと、規則および規則に関連した属性を有する１組の助言因子と、シーケンス中の助言因子の少なくとも１つを使って結果を計算する１組の関連した計算シーケンスと、計算シーケンスの組によって返された結果を最適化する少なくとも１つの順位づけ因子とを有する。グラフィカルユーザインターフェースを介して操作を行うユーザが、取引に関連づけられた可能な１つまたは複数のオプションに因子によって関連した１組の計算シーケンスを開始し、計算シーケンスは、ユーザ考慮のためのデータ構造のリストを返すのに協働し、データ構造のリストは、１つまたは複数の目標に基づく属性によって順位づけられる。 （もっと読む）

ＲＮＡｉ試薬のＲＮＡｉ効力を予測するためのアルゴリズムを製造する方法。また提供されるのは、ＲＮＡｉ試薬のＲＮＡｉ効力を予測する方法および、このようなアルゴリズムを使用して、特定の標的遺伝子の発現を阻害する方法である。 （もっと読む）

遺伝子発現測定から遺伝子ネットワークを正確に推定することは、生物情報科学分野における大きい課題である。探索空間を生物学的に有意味な部分空間まで縮小して、生物学的に関連する情報により制約された推定モデルを用いて、線形時間で部分空間内における最適解を発見する一般的な方法を提示する。イースト菌および枯草菌データへ適用して本方法の有効性を示した。また、遺伝子ネットワーク関係のデータおよび結果を与えて保存すべく適合されたシステムおよび記憶媒体を提供する。
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