Computational immunology : models and tools

ایمونولوژی محاسباتی: مدل‌ها و ابزارها شامل چارچوب روش‌شناختی و کاربرد ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته برای مطالعه فرآیندهای ایمونولوژیک در سطح سیستم، همراه با مفهوم مدل‌سازی چند مقیاسی است.

تاکید کتاب بر مطالعات موردی منتخب و کاربرد به روزترین فناوری‌ها در مدل‌سازی محاسباتی، بحث در مورد موضوعاتی مانند مدل‌سازی محاسباتی و استفاده از آن در تحقیقات ایمنی‌شناسی، زیرساخت‌های بیوانفورماتیک، مدل‌سازی مبتنی بر ODE، مدل‌سازی مبتنی بر عامل، و محاسبات با کارایی بالا، تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی چند مقیاسی.

همچنین تمرین‌های مدل‌سازی با استفاده از ابزارها و مدل‌های اخیر وجود دارد که خوانندگان را به درک کامل و کاربردی هدایت می‌کند.

این کتاب منبع ارزشمندی برای ایمونولوژیست‌ها، زیست‌شناسان محاسباتی، بیوانفورماتیکان، بیوتکنولوژیست‌ها است. ، و دانشمندان کامپیوتر، و همچنین همه کسانی که مایلند دانش خود را در مدلسازی سیستم ها گسترش دهند.

• مطالعات موردی با سطوح مختلف پیچیدگی را ارائه می دهد
• نمای مفصلی در مورد ارائه می دهد. ابزارهای پیشرفته برای مدل‌سازی که برای تجربی‌گرایان با مهارت‌های محاسباتی محدود مفید است
• استفاده از شبیه‌سازی برای تولید فرضیه را بررسی می‌کند و به خواننده کمک می‌کند تا با ارزش‌ترین نکات در زمینه‌های تجربی را درک کند

Computational Immunology: Models and Tools encompasses the methodological framework and application of cutting-edge tools and techniques to study immunological processes at a systems level, along with the concept of multi-scale modeling.

The book's emphasis is on selected cases studies and application of the most updated technologies in computational modeling, discussing topics such as computational modeling and its usage in immunological research, bioinformatics infrastructure, ODE based modeling, agent based modeling, and high performance computing, data analytics, and multiscale modeling.

There are also modeling exercises using recent tools and models which lead the readers to a thorough comprehension and applicability.

The book is a valuable resource for immunologists, computational biologists, bioinformaticians, biotechnologists, and computer scientists, as well as all those who wish to broaden their knowledge in systems modeling.

• Offers case studies with different levels of complexity
• Provides a detailed view on cutting-edge tools for modeling that are useful to experimentalists with limited computational skills
• Explores the usage of simulation for hypothesis generation, helping the reader to understand the most valuable points on experimental setting