This research identifies the elements of the methodologies of Newton's discovery of his dynamics. These methodologies involve the transformation of preceding theoretical concepts and the discovery of common cause. This essay consists of two parts within historical case studies of Newton's works. The elements of the method of discovery consists of the transformation of preceding concepts and the identification of common cause in the formation of the research program's hard cores and protective belts. Newton transformed their predecessors' concepts to find out appropriate common causes in his dynamical theory. The transformed theoretical concepts are synthesized to be constructed as the elements of common cause which provide the foundations of Newtonian research programs.
본 논문은 뉴턴의 아이디어가 정교화되면서 뉴턴역학으로 변모하는 과정을 발견법의 요소로 고찰한다. 뉴턴이 사용한 발견법은 코헨에 의해 제안된 선행하는 여러 과학개념과 이론을 '변형재구성'하는 과정으로 집약될 수 있다. 뉴턴은 그의 역학이론을 발견하는 과정에서 아리스토텔레스, 데카르트, 갈릴레오, 케플러 등의 선행 운동이론을 구성하는 개념과 구조들을 변형재구성한다. 뉴턴의 융합은 이전 자연철학자들의 아이디어 중 적절하고 유용한 아이디어를 신중히 선택하여 변형재구성된 이후에만 가능했다. 뉴턴은 선행이론을 구성하는 개념들을 점진적으로 변형재구성하며 이들 개념들을 도약적으로 통합한다. 그 결과 이들 변형재구성된 개념들은 뉴턴의 운동법칙과 시공간 개념으로 통합되며 뉴턴역학의 체계로 완성된다. 본 논문에서는 뉴턴역학의 발견 과정을 라카토슈 연구프로그램의 구성요소로 합리적으로 재구성한다. 이렇게 재구성된 결과를 토대로 뉴턴 역학의 발견과정을 과학이론 발견법의 요소인 변형재구성의 관점에서 분석한다.
Objectives: The systematic review (SR) is a research methodology that aims to synthesize related evidence. Updating previously conducted SRs is necessary when new evidence has been produced, but no consensus has yet emerged on the appropriate update methodology. The authors have developed a new SR update method called 'adaptive meta-analysis' (AMA) using the 'cited by', 'similar articles', and 'related articles' citation discovery tools in the PubMed and Scopus databases. This study evaluates the usefulness of these citation discovery tools for updating SRs. Methods: Lists were constructed by applying the citation discovery tools in the two databases to the articles analyzed by a published SR. The degree of overlap between the lists and distribution of excluded results were evaluated. Results: The articles ultimately selected for the SR update meta-analysis were found in the lists obtained from the 'cited by' and 'similar' tools in PubMed. Most of the selected articles appeared in both the 'cited by' lists in Scopus and PubMed. The Scopus 'related' tool did not identify the appropriate articles. Conclusions: The AMA, which involves using both citation discovery tools in PubMed, and optionally, the 'related' tool in Scopus, was found to be useful for updating an SR.
The process of drug development has seen major changes over the last two decades with the movement away from standard small molecule drug discovery programs, through computer-assisted drug design methodologies towards biotechnologically derived products. The aim of duplication of endogenously active materials to be administered exogenously has enormous impact on development practices and evaluation of safety.(omitted)
The discovery of biochemical and cellular functions of unannotated gene products begins with a database search of proteins with structure/sequence homologues based on known genes. Very recently, a number of frontier groups in structural biology proposed a new paradigm to predict biological functions of an unknown protein on the basis of its three-dimensional structure on a genomic scale. Structural proteomics (genomics), a research area for structure-based functional discovery, aims to complete the protein-folding universe of all gene products in a cell. It would lead us to a complete understanding of a living organism from protein structure. Two major complementary experimental techniques, X-ray crystallography and NMR spectroscopy, combined with recently developed high throughput methods have played a central role in structural proteomics research; however, an integration of these methodologies together with comparative modeling and electron microscopy would speed up the goal for completing a full dictionary of protein folding space in the near future.
Structure-based drug design possibly benefit from in silico methods that precisely predict the binding affinity of small molecules to target macromolecules. There are many limitations arise from the difficulty of predicting the binding affinity of a small molecule to a biological target with the current scoring functions. There is thus a strong interest in novel methodologies based on MD simulations that claim predictions of greater accuracy than current scoring functions, helpful for a regular use designed for drug discovery in the pharmaceutical industry. Herein, we report a short review on free energy calculations using MMPBSA method a useful method in structure based drug discovery.
Computer-aided drug design uses computational chemistry to discover, enhance, or study drugs and related biologically active molecules. It is now proved to be effective in reducing costs and speeding up drug discovery. In this short review, we discussed on the importance of combining molecular docking and molecular dynamics simulation methodologies. We also reviewed the importance of protein flexibility, refinement of docked complexes using molecular dynamics and the use of free energy calculations for the calculation of accurate binding energies has been reviewed.
Type 2 diabetes mellitus is a complex metabolic disorder associated with multiple genetic, developmental and environmental factors. The recent advances in gene expression microarray technologies as well as network-based analysis methodologies provide groundbreaking opportunities to study type 2 diabetes mellitus. In the present study, we used previously published gene expression microarray datasets of human skeletal muscle samples collected from 20 insulin sensitive individuals before and after insulin treatment in order to construct insulin-mediated regulatory network. Based on a motif discovery method implemented by iRegulon, a Cytoscape app, we identified 25 candidate regulons, motifs of which were enriched among the promoters of 478 up-regulated genes and 82 down-regulated genes. We then looked for a hierarchical network of the candidate regulators, in such a way that the conditional combination of their expression changes may explain those of their target genes. Using Genomica, a software tool for regulatory network construction, we obtained a hierarchical network of eight regulons that were used to map insulin downstream signaling network. Taken together, the results illustrate the benefits of combining completely different methods such as motif-based regulatory factor discovery and expression level-based construction of regulatory network of their target genes in understanding insulin induced biological processes and signaling pathways.
GENDISCAN study (Gene Discovery for Complex traits in Asian population of Northeast area) was designed to incorporate methodologies which enhance the power to identify genetic variations underlying complex disorders. Use of population isolates as the target population is a unique feather of this study. However, population isolates may have hidden inbreeding structures which can affect the validity of the study. To understand how this issue may affect results of GENDISCAN, we estimated inbreeding coefficients in two study populations in Mongolia. We analyzed the status of Hardy-Weinberg Equilibrium (HWE), polymorphism information contents (PIC), heterozygosity, allelic diversity, and inbreeding coefficients, using 317 and 1,044 STR (short tandem repeat) markers in Orkhontuul and Dashbalbar populations. HWE assumptions were generally met in most markers (88.6% and 94.2% respectively), and single marker PIC ranged between 0.2 and 0.9. Inbreeding coefficients were estimated to be 0.0023 and 0.0021, which are small enough to assure that conventional genetic analysis would work without any specific modification. We concluded that the population isolates used in GENDISCAN study would not present significant inflation of type I errors from inbreeding effects in its gene discovery analysis.
Park, Hyejin;Kim, Kyeung Kyu;Kim, ChangHoon;Shin, Jae-Min;No, Kyoung Tai
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제34권9호
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pp.2680-2684
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2013
Protein kinases (PKs) are an important source of drug targets, especially in oncology. With 500 or more kinases in the human genome and only few kinase inhibitors approved, kinase inhibitor discovery is becoming more and more valuable. Because the discovery of kinase inhibitors with an increased selectivity is an important therapeutic concept, many researchers have been trying to address this issue with various methodologies. Although many attempts to predict the activity and selectivity of kinase inhibitors have been made, the issue of selectivity has not yet been resolved. Here, we studied kinase selectivity by generating predictive models and analyzing their descriptors by using kinase-profiling data. The 5-fold cross-validation accuracies for the 51 models were between 72.4% and 93.7% and the ROC values for all the 51 models were over 0.7. The phylogenetic tree based on the descriptor distance is quite different from that generated on the basis of sequence alignment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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