드라이랩
Dry lab드라이랩은 실험의 성격상 큰 위험을 수반하지 않는 실험실입니다.이는 다양한 유형의 화학물질과 생물학적 위험을 처리해야 하는 습식 실험실과 대조적입니다.드라이랩의 예로는 물리적 영역에서 [1]현상을 시뮬레이션하기 위해 컴퓨터 생성 모델에서 계산 또는 응용 수학 분석을 수행하는 방법이 있습니다.그러한 현상의 예로는 양자 상태를 바꾸는 분자, 블랙홀의 사건 지평선 또는 정상적인 실험실 조건에서는 불가능하거나 너무 위험할 수 있는 어떤 것이 포함된다.이 용어는 주로 전자 장비를 사용하는 실험실(예: 로봇 실험실)을 가리킬 수도 있습니다.드라이랩은 또한 건조한 [2]재료를 보관하기 위한 실험실 공간을 나타낼 수 있습니다.
건식 랩핑은 할당된 실험을 수행하거나 체계적인 검토를 수행하는 대신 허구적(그러나 그럴듯한) 결과를 제공하는 것을 의미할 수도 있다.
실리코 화학에서
컴퓨팅 능력이 기하급수적으로 성장함에 따라 (체외 및 체내와는 대조적으로) 종종 silico라고 불리는 이 연구 접근법은 특히 생물 정보학 분야에서 더 많은 관심을 모았다.좀 더 구체적으로 말하자면, 생물정보학에서는 단백질이나 단백질학이 연구되고 있는데, 이것은 그들의 알려지지 않은 구조와 접힌 패턴에 대한 설명이다.단백질 구조를 설명할 때 일반적인 접근법은 먼저 단백질을 정제하고 결정화한 다음 이러한 정제된 단백질 결정을 통해 X선을 보내 이러한 X선이 어떻게 특정한 패턴으로 회절되는지를 관찰하는 것이었습니다. 즉, X선 결정학이라고 불리는 과정입니다.하지만, 많은 단백질들, 특히 세포막에 내장된 단백질들은 그들의 소수성 특성 때문에 결정화가 거의 불가능하다.라마찬드란 플롯과 질량분석과 같은 다른 기술들이 존재하지만, 이것만으로는 일반적으로 단백질 구조나 접힘 메커니즘의 완전한 해명으로 이어지지 않는다.
분산 컴퓨팅
이러한 기술의 한계를 뛰어넘는 수단으로서 Folding@home, Rosetta@home 등의 프로젝트가 계산 분석을 통해 이 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있으며, 이러한 단백질 구조를 해결하는 방법을 단백질 구조 예측이라고 한다.많은 실험실이 약간 다른 접근방식을 가지고 있지만, 주요 개념은 무수한 단백질 구성으로부터 어떤 구성이 가장 낮은 에너지를 가지고 있는지, 또는 Folding@의 경우 어떤 구성이 가장 낮은 에너지를 가지고 있는지를 찾는 것입니다.집에서는 겸상적혈구 빈혈의 경우처럼 단백질이 잘못 접혀 다른 단백질을 자신에게 집적시킬 수 있는 상대적으로 낮은 단백질 에너지를 찾는다.이 프로젝트들의 일반적인 계획은 소수의 계산들이 일반적으로 가정용 컴퓨터에 구문 분석되거나 계산되기 위해 보내지는 것이고, 그리고 그 컴퓨터는 그 단백질이 그 형태를 유지하는 데 필요한 에너지의 양에 기초하여 특정 단백질이 특정한 형태 또는 형태를 취할 가능성을 분석하는 것이다.이러한 데이터 처리 방식은 일반적으로 분산 컴퓨팅이라고 불립니다.이 분석은 수십만 대의 가정용 컴퓨터가 지원하므로 매우 많은 다른 구성에 대해 수행되며, 약간 다른 구성에 대해 가능한 최저 에너지 또는 최저 에너지 구성 세트를 찾는 것을 목표로 합니다.비록 그렇게 하는 것이 매우 어렵지만, 주어진 단백질에 대해 가능한 거의 무한한 수의 다른 단백질 구성에도 불구하고, 많은 구성의 에너지 분포를 관찰함으로써, 합리적으로 많은 수의 단백질 에너지 샘플링을 가지고, 상대적으로 가까이에서 어떤 구성 요소를 예측할 수 있습니다.on은 구성 범위 내에서 통계적 추론에서 방법을 사용하는 예상 최저 에너지를 갖는다.다른 단백질의 접힘 과정을 돕는 단백질인 소금 농도, pH, 주변 온도 또는 샤페로닌과 같은 다른 요소들이 있는데, 이것은 단백질이 접히는 방식에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.그러나 주어진 단백질이 특히 체외에서 스스로 접히는 것으로 나타난다면 이러한 발견은 더욱 뒷받침될 수 있다.일단 단백질이 어떻게 접히는지 볼 수 있게 되면, 우리는 그것이 촉매로서, 또는 신경수용체와 신경전달물질의 상호작용과 같은 세포 내 통신에서 어떻게 작용하는지를 볼 수 있다.특정 화합물이 어떻게 이러한 단백질의 기능을 강화하거나 예방하는데 사용될 수 있는지 그리고 어떻게 전반적인 단백질이 질병에서 역할을 하는지 또한 훨씬 더 잘 [3]이해될 수 있다.
드라이 랩 접근방식이 구현된 다른 연구 방법이 많이 있습니다.소리, 새로 발견되거나 가상의 화합물의 특성, 양자역학 모형과 같은 다른 물리적 현상들이 최근 이 접근 영역에서 더 많은 관심을 받고 있다[when?].
속임수로서
실제로 실험실을 하지 않고 결과를 주장하는 과정을 말하는 드라이 랩은 오랜 세월 동안 행해져 온 악명 높은 음습한 관행이다.드라이 랩은 오늘날 큰 문제이고 어떤 경우에는 현대 연구에 의문을 제기하는 반면, 그 사용은 아르키메데스가 실제로 실험을 수행하지 않고도 무거운 물체가 더 빨리 떨어지고 가벼운 물체가 더 느리게 떨어진다고 주장한 때로 거슬러 올라간다.그의 실수는 사이먼 스테빈과 갈릴레오 시대에 이르러서야 완전히 수정될 것이다.
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레퍼런스
- ^ "dry lab". Merriam-Webster. Archived from the original on 28 January 2013. Retrieved 22 February 2013.
- ^ "Laboratory: Dry". National Institute of Building Sciences. Retrieved 22 February 2013.
- ^ "Folding@home Diseases Studied FAQ". Stanford University. Archived from the original on 25 August 2012. Retrieved 22 February 2013.
