Inżynieria biomedyczna i telemedycyna

Biolodzy używają produktów firmy MathWorks do analizy danych i modelowania matematycznego, co pozwala na lepsze zrozumienie i przewidywanie zachowań biologicznych. MathWorks dostarcza jednolitego, zintegrowanego środowiska wspierającego farmakokinetykę (PK), bioinformatykę, biologię systemów, przetwarzanie obrazów biologicznych i biostatystykę.

Możliwe jest użycie produktów MathWorks przeznaczonych dla biologii obliczeniowej w następujących zastosowaniach:

importowanie, analiza, modelowanie danych i prezentacja wyników;
automatyzacja pracy;
dostosowywanie algorytmów i narzędzi krytycznych w tworzeniu innowacyjnych metod;
wykorzystanie sprawdzonych, komercyjnie wspieranych algorytmów i narzędzi.

Analiza danych w biologii obliczeniowej

Poprzez zapewnienie zintegrowanego środowiska dla biologii obliczeniowej, produkty firmy MathWorks eliminują konieczność pracy z wieloma oddzielnymi, niekompatybilnymi narzędziami przeznaczonymi do importu, analizy i udostępniania wyników.

Możliwe jest:

pobieranie danych z wielu źródeł – baz danych, plików w różnych formatach, bezpośrednio z aparatury;
udostępnianie wyników poprzez automatycznie generowane raporty HTML i wizualizację danych;
zrównoleglenie obliczeń redukujące czas ich wykonania;
automatyzacja analizy w procesach wsadowych i ciągłych;
wykonanie szeregu analiz, w tym: nieliniowych modeli efektów mieszanych, sekwencji genetycznych, mikromacierzy, drzewa filogenetycznego, spektrometrii masowej i ontologii genów.

Modelowanie matematyczne w biologii obliczeniowej

Produkty MathWorks dostarczają jednolitego środowiska wspierającego wiele różnych typów modeli, takich jak modele farmakokinetyczne (PK) i modele biologii systemów. Zintegrowane środowisko umożliwia tworzenie i analizę modeli, dzięki którym można przewidywać i badać charakterystykę systemu biologicznego.

Graficzne i skryptowe narzędzia modelowania w SimBiology pozwalają na:

analizę i wizualizację danych zewnętrznych, identyfikację modelu PK (z użyciem PK Wizard) i dopasowywanie modelu do danych;
implementację sieci reakcji w celu badania dynamiki systemu;
łączenie modeli takich jak PK z sieciami biochemicznymi;
udostępnianie wyników poprzez automatycznie generowane raporty.