Computational immunology
கல்வித்துறையில், கணக்கீட்டு நோயெதிர்ப்புத் திறன் என்பது நோயெதிர்ப்புத் திறனுக்கான உயர் செயல்திறன் கொண்ட மரபணு மற்றும் உயிர் தகவலியல் அணுகுமுறைகளை உள்ளடக்கிய ஒரு அறிவியல் துறையாகும். நோய்த்தடுப்பு தரவை கணக்கீட்டு சிக்கல்களாக மாற்றுவதும், கணித மற்றும் கணக்கீட்டு அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்தி இந்த சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதும், பின்னர் இந்த முடிவுகளை நோயெதிர்ப்பு ரீதியாக அர்த்தமுள்ள விளக்கங்களாக மாற்றுவதும் இந்தத் துறையின் முக்கிய நோக்கமாகும். நோயெதிர்ப்பு அமைப்பு என்பது மனித உடலின் ஒரு சிக்கலான அமைப்பாகும், மேலும் அதைப் புரிந்துகொள்வது உயிரியலில் மிகவும் சவாலான தலைப்புகளில் ஒன்றாகும். மனித உடலின் பாதுகாப்பின் அடிப்படையிலான வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், நோயெதிர்ப்பு நோய்களுக்கான மருந்துகளை உருவாக்குவதற்கும், ஆரோக்கியத்தை பராமரிப்பதற்கும் நோயெதிர்ப்பு ஆராய்ச்சி முக்கியமானது. மரபணு மற்றும் புரோட்டியோமிக் தொழில்நுட்பங்களில் சமீபத்திய கண்டுபிடிப்புகள் நோயெதிர்ப்பு ஆராய்ச்சியை கடுமையாக மாற்றியுள்ளன. மனித மற்றும் பிற மாதிரி உயிரின மரபணுக்களின் வரிசைமுறை நோயெதிர்ப்பு ஆராய்ச்சி தொடர்பான பெரிய அளவிலான தரவுகளை அதிகளவில் உருவாக்கியுள்ளது, அதே நேரத்தில் விஞ்ஞான இலக்கியங்களில் பெரிய அளவிலான செயல்பாட்டு மற்றும் மருத்துவ தரவுகள் பதிவாகியுள்ளன மற்றும் மருத்துவ பதிவுகளில் சேமிக்கப்படுகின்றன. உயிர் தகவலியல் அல்லது கணக்கீட்டு உயிரியலில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் இந்த பெரிய அளவிலான தரவுகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் ஒழுங்கமைப்பதற்கும் உதவியாக இருந்தன, மேலும் கணக்கீட்டு நோயெதிர்ப்பு அல்லது நோயெதிர்ப்பு தகவலியல் என்று அழைக்கப்படும் புதிய பகுதிக்கு வழிவகுத்தன. கம்ப்யூடேஷனல் இம்யூனாலஜி என்பது உயிர் தகவலியல் ஒரு கிளை மற்றும் இது வரிசை சீரமைப்பு மற்றும் புரத அமைப்பு முன்கணிப்பு கருவிகள் போன்ற ஒத்த கருத்துக்கள் மற்றும் கருவிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது. நோயெதிர்ப்பு என்பது மரபியல் மற்றும் புரோட்டியோமிக்ஸ் போன்ற ஒரு துறையாகும். இது நோயெதிர்ப்பு மண்டலத்தின் செயல்பாடுகளை பெரிய அளவில் பகுப்பாய்வு செய்வதற்காக நோயெதிர்ப்பு மண்டலத்தை கணினி அறிவியல், கணிதம், வேதியியல் மற்றும் உயிர்வேதியியல் ஆகியவற்றுடன் குறிப்பாக இணைக்கும் ஒரு அறிவியல் ஆகும். இது சிக்கலான புரத-புரத தொடர்புகள் மற்றும் நெட்வொர்க்குகளைப் படிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது மற்றும் நோயெதிர்ப்பு மறுமொழிகள் மற்றும் இயல்பான, நோயுற்ற மற்றும் மறுசீரமைப்பு நிலைகளின் போது அவற்றின் பங்கு பற்றிய சிறந்த புரிதலை அனுமதிக்கிறது. கம்ப்யூடேஷனல் இம்யூனாலஜி என்பது இம்யூனாமிக்ஸின் ஒரு பகுதியாகும், இது பெரிய அளவிலான சோதனைத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதில் கவனம் செலுத்துகிறது. கணக்கீட்டு நோயெதிர்ப்பு 90 ஆண்டுகளுக்கு முன்பு மலேரியா தொற்றுநோயியல் கோட்பாட்டு மாதிரியுடன் தொடங்கியது. அந்த நேரத்தில், நோய் பரவுதல் பற்றிய ஆய்வுக்கு வழிகாட்ட கணிதத்தைப் பயன்படுத்துவதில் முக்கியத்துவம் இருந்தது. அப்போதிருந்து, நோய் எதிர்ப்பு அமைப்பு செயல்முறைகள் மற்றும் நோய்களின் மற்ற அனைத்து அம்சங்களையும் உள்ளடக்கும் வகையில் இந்தத் துறை விரிவடைந்துள்ளது. நோயெதிர்ப்பு தரவுத்தளம் வரிசைமுறை மற்றும் புரோட்டியோமிக்ஸ் தொழில்நுட்பத்தில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களுக்குப் பிறகு, மூலக்கூறு மற்றும் நோயெதிர்ப்பு தரவுகளின் உற்பத்தியில் பல மடங்கு அதிகரிப்பு ஏற்பட்டுள்ளது. தரவுகள் மிகவும் மாறுபட்டவை, அவை ஆராய்ச்சியில் அவற்றின் பயன்பாட்டிற்கு ஏற்ப வெவ்வேறு தரவுத்தளங்களில் வகைப்படுத்தப்படலாம். நியூக்ளிக் அமிலங்கள் ஆராய்ச்சி (என்ஏஆர்) தரவுத்தள சேகரிப்பில் இதுவரை மொத்தம் 31 வெவ்வேறு நோயெதிர்ப்பு தரவுத்தளங்கள் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன, அவை பின்வரும் அட்டவணையில் கொடுக்கப்பட்டுள்ளன, மேலும் சில நோயெதிர்ப்பு தொடர்பான தரவுத்தளங்களுடன். அட்டவணையில் கொடுக்கப்பட்டுள்ள தகவல்கள் என்ஏஆர் தரவுத்தள சேகரிப்பில் உள்ள தரவுத்தள விளக்கங்களிலிருந்து எடுக்கப்பட்டுள்ளன. ஒவ்வாமை தகவலுக்கான ஆன்லைன் வளங்களும் http://www.allergen.org இல் கிடைக்கின்றன. அறியப்பட்ட ஒவ்வாமைகளுக்கு இடையிலான குறுக்கு-எதிர்வினை பற்றிய விசாரணைக்கும் புரதங்களில் உள்ள சாத்தியமான ஒவ்வாமை பகுப்பாய்விற்கும் இத்தகைய தரவு மதிப்புமிக்கது. ஒவ்வாமை புரதங்களின் கட்டமைப்பு தரவுத்தளம் (எஸ். டி. ஏ. பி) ஒவ்வாமை புரதங்களின் தகவல்களை சேமிக்கிறது. உணவு ஒவ்வாமை ஆராய்ச்சி மற்றும் வளத் திட்டம் (எஃப். ஏ. ஆர். ஆர். பி) புரத ஒவ்வாமை-ஆன்லைன் தரவுத்தளத்தில் அறிவியல் இலக்கியம் மற்றும் பொது தரவுத்தளங்களிலிருந்து பெறப்பட்ட அறியப்பட்ட மற்றும் உத்தேச ஒவ்வாமைகளின் வரிசைகள் உள்ளன. ஒவ்வாமை ஒரு IgE-மத்தியஸ்த நோயால் ஏற்படும் ஒவ்வாமைகளின் சிறுகுறிப்பை வலியுறுத்துகிறது. கருவிகள் பல்வேறு கணக்கீட்டு, கணித மற்றும் புள்ளிவிவர முறைகள் கிடைக்கின்றன மற்றும் அறிக்கையிடப்படுகின்றன. இந்த கருவிகள் நோயெதிர்ப்பு தரவின் சேகரிப்பு, பகுப்பாய்வு மற்றும் விளக்கத்திற்கு உதவியாக இருக்கும். அவற்றில் உரைச் சுரங்கம், தகவல் மேலாண்மை, வரிசை பகுப்பாய்வு, மூலக்கூறு தொடர்புகளின் பகுப்பாய்வு மற்றும் நோயெதிர்ப்பு அமைப்பு மற்றும் நோயெதிர்ப்பு செயல்முறைகளின் மேம்பட்ட உருவகப்படுத்துதல்களை செயல்படுத்தும் கணித மாதிரிகள் ஆகியவை அடங்கும். நோயெதிர்ப்பு மண்டலத்தில் கட்டமைக்கப்படாத உரை ஆவணங்களிலிருந்து சுவாரஸ்யமான மற்றும் சிக்கலான வடிவங்களைப் பிரித்தெடுப்பதற்கான முயற்சிகள் மேற்கொள்ளப்படுகின்றன. ஒவ்வாமை குறுக்கு-எதிர்வினை தகவல்களை வகைப்படுத்துதல், புற்றுநோயுடன் தொடர்புடைய மரபணு மாறுபாடுகளை அடையாளம் காணுதல் மற்றும் நோயெதிர்ப்பு எபிடோப்புகளின் வகைப்பாடு போன்றவை. இம்யூனோ இன்ஃபர்மேட்டிக்ஸ் கிளஸ்டல் டபிள்யூ, பிளாஸ்ட் மற்றும் ட்ரீவ்யூ போன்ற அடிப்படை உயிர் தகவலியல் கருவிகளையும், ஐஜி மற்றும் டிஆர் வரிசை பகுப்பாய்விற்கான எபிமெட்ரிக்ஸ், ஐஎம்ஜிடி/வி-கியூஇஎஸ்டி, ஐஎம்ஜிடி/கொலியர்-டி-பெர்ல்ஸ் மற்றும் ஐஜி மாறி கள அமைப்பு பகுப்பாய்விற்கான ஐஎம்ஜிடி/ஸ்ட்ரக்சரல் க்வெரி போன்ற சிறப்பு நோயெதிர்ப்பு தகவலியல் கருவிகளையும் பயன்படுத்துகிறது. வரிசை ஒப்பீட்டை நம்பியிருக்கும் முறைகள் வேறுபட்டவை மற்றும் எச். எல். ஏ வரிசை பாதுகாப்பை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், மனித நோயெதிர்ப்பு குறைபாடு வைரஸ் (எச். ஐ. வி) வரிசைகளின் தோற்றத்தை சரிபார்க்க உதவுவதற்கும், ஹெபடைடிஸ் பி வைரஸ் பாலிமரேஸ் எதிர்ப்பை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான ஒத்த மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. புரத-புரத தொடர்புகள் மற்றும் நெட்வொர்க்குகளில் கவனம் செலுத்தும் சில கணக்கீட்டு மாதிரிகளும் உள்ளன. டி மற்றும் பி செல் எபிடோப் மேப்பிங், புரோட்டியோசோமல் பிளவு தள முன்கணிப்பு மற்றும் டிஏபி-பெப்டைட் முன்கணிப்பு ஆகியவற்றிற்கும் கருவிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பல்வேறு மூலக்கூறு இலக்குகளை கணிக்க மாதிரிகளை வடிவமைக்கவும் நியாயப்படுத்தவும் சோதனைத் தரவு மிகவும் முக்கியமானது. கணக்கீட்டு நோயெதிர்ப்பு கருவிகள் என்பது சோதனை தரவுகளுக்கும் கணித ரீதியாக வடிவமைக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு கருவிகளுக்கும் இடையிலான விளையாட்டு ஆகும். ஒவ்வாமை, நோயெதிர்ப்பு மண்டலத்தின் ஒரு முக்கியமான பொருள் என்றாலும், தனிநபர்களிடையே கணிசமாக வேறுபடுகிறது மற்றும் சில நேரங்களில் மரபணு ரீதியாக ஒத்த தனிநபர்களிடையே கூட வேறுபடுகிறது. புரத ஒவ்வாமை ஆற்றலின் மதிப்பீடு மூன்று முக்கிய அம்சங்களில் கவனம் செலுத்துகிறதுஃ (i) நோயெதிர்ப்பு திறன்; (ii) குறுக்கு-எதிர்வினை; மற்றும் (iii) மருத்துவ அறிகுறிகள். நோயெதிர்ப்பு திறன் என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட ஒவ்வாமைக்கு ஒரு IgE ஆன்டிபாடி உற்பத்தி செய்யும் B செல் மற்றும்/அல்லது ஒரு T செல்லின் பதில்களால் ஏற்படுகிறது. எனவே, நோயெதிர்ப்பு திறன் ஆய்வுகள் முக்கியமாக ஒவ்வாமைக்கான பி-செல்கள் மற்றும் டி-செல்களின் அங்கீகார தளங்களை அடையாளம் காண்பதில் கவனம் செலுத்துகின்றன. ஒவ்வாமைகளின் முப்பரிமாண கட்டமைப்பு பண்புகள் அவற்றின் ஒவ்வாமை தன்மையைக் கட்டுப்படுத்துகின்றன. நோயெதிர்ப்பு தகவலியல் கருவிகளின் பயன்பாடு புரத ஒவ்வாமைத்தன்மையைக் கணிக்க பயனுள்ளதாக இருக்கும், மேலும் அவை மனித பயன்பாட்டிற்காக பரந்த அளவில் வெளியிடப்படுவதற்கு முன்பு புதிய உணவுகளைத் திரையிடுவதில் பெருகிய முறையில் முக்கியத்துவம் பெறும். எனவே, மரபணு மாற்றப்பட்ட மருந்துகள் மற்றும் உணவுகளில் சாத்தியமான ஒவ்வாமைகளை அடையாளம் காண உதவும் வகையில், நம்பகமான பரந்த அடிப்படையிலான ஒவ்வாமை தரவுத்தளங்களை உருவாக்குவதற்கும், நன்கு சரிபார்க்கப்பட்ட முன்கணிப்பு கருவிகளுடன் இவற்றை இணைப்பதற்கும் பெரிய முயற்சிகள் நடந்து வருகின்றன. முன்னேற்றங்கள் முதன்மை கட்டத்தில் இருந்தாலும், உலக சுகாதார அமைப்பு மற்றும் உணவு மற்றும் வேளாண் அமைப்பு ஆகியவை மரபணு மாற்றப்பட்ட உணவுகளின் ஒவ்வாமை மதிப்பீடு செய்வதற்கான வழிகாட்டுதல்களை முன்மொழிந்துள்ளன. கோடெக்ஸ் அலிமென்டேரியஸின் கூற்றுப்படி, ஒரு புரதம் 6 தொடர்ச்சியான அமினோ அமிலங்களின் அடையாளத்தைக் கொண்டிருந்தால் அல்லது அறியப்பட்ட ஒவ்வாமையுடன் 80 அமினோ அமில சாளரத்தின் மீது 35 சதவீதம் வரிசை ஒற்றுமையைக் கொண்டிருந்தால் அது ஒவ்வாமை ஆகும். விதிகள் இருந்தாலும், அவற்றின் உள்ளார்ந்த வரம்புகள் வெளிப்படத் தொடங்கியுள்ளன, மேலும் விதிகளுக்கான விதிவிலக்குகள் நன்கு பதிவாகியுள்ளன தொற்று நோய்கள் மற்றும் புரவலன் பதில்கள் தொற்று நோய்கள் மற்றும் புரவலன் பதில்கள் பற்றிய ஆய்வில், கணித மற்றும் கணினி மாதிரிகள் ஒரு பெரிய உதவியாக உள்ளன. இந்த மாதிரிகள் தொற்று நோயின் நடத்தை மற்றும் பரவலை வகைப்படுத்துவதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருந்தன, புரவலனில் உள்ள நோய்க்கிருமியின் இயக்கவியல் மற்றும் நோய்க்கிருமியின் நிலைத்தன்மைக்கு உதவும் புரவலன் காரணிகளின் வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம். உருமாறும் விலங்குகளில் பிளாஸ்மோடியம் ஃபால்சிபாரம் மற்றும் நெமடோட் தொற்று ஆகியவை எடுத்துக்காட்டுகளில் அடங்கும். மரபியல் மற்றும் புரோட்டியோமிக்ஸை உயிர் தகவலியல் உத்திகளுடன் ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் பல்வேறு நோய்க்கிருமிகளுக்கான நோயெதிர்ப்பு மறுமொழிகளைப் புரிந்துகொள்வதில் நிறைய செய்யப்பட்டுள்ளது. நோய்க்கிருமிகளின் பெரிய அளவிலான பரிசோதனையில் பல உற்சாகமான முன்னேற்றங்கள் தற்போது நடைபெறுகின்றன. தேசிய ஒவ்வாமை மற்றும் தொற்று நோய்கள் நிறுவனம் (என்ஐஏஐடி) ஏ-சி வகை நோய்க்கிருமிகளின் பி மற்றும் டி செல் எபிடோப்புகளின் முறையான வரைபடத்திற்கான முயற்சியைத் தொடங்கியுள்ளது. இந்த நோய்க்கிருமிகளில் பேசிலஸ் ஆந்த்ராசிஸ் (ஆந்த்ராக்ஸ்), க்ளோஸ்ட்ரிடியம் போடுலினம் டாக்ஸின் (போடுலிஸம்), வேரியோலா மேஜர் (பெரியம்மை), பிரான்சிஸெல்லா துலாரென்சிஸ் (துலரேமியா), வைரஸ் இரத்தப்போக்கு காய்ச்சல்கள், பர்க்ஹோல்டேரியா சூடோமல்லி, ஸ்டேஃபிளோகோகஸ் என்ட்ரோடாக்ஸின் பி, மஞ்சள் காய்ச்சல், காய்ச்சல், ரேபிஸ், சிக்குன்குனியா வைரஸ் போன்றவை அடங்கும். இன்ஃப்ளூயன்ஸா ஏ பதிவுகளின் தானியங்கி பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் குணப்படுத்துதலுக்கான விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள் தெரிவிக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த வளர்ச்சி ஒரு வழிமுறையின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுக்கும், இது நோய்க்கிருமி வரிசைகளின் பாதுகாக்கப்பட்ட பகுதிகளை அடையாளம் காண உதவும், மேலும் தடுப்பூசி வளர்ச்சிக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும். தொற்று நோய் பரவுவதைக் கட்டுப்படுத்த இது உதவியாக இருக்கும். பாதுகாக்கப்பட்ட எச். எல். ஏ பிணைப்பின் புரதப் பகுதிகளிலிருந்து தடுப்பூசி இலக்குகளை அடையாளம் காண்பதற்கான ஒரு முறை மற்றும் வைரஸ் நோய்க்கிருமிகளுக்கு எதிரான பரந்த நடுநிலையான ஆன்டிபாடிகளின் குறுக்கு-எதிர்வினையின் கணக்கீட்டு மதிப்பீடு ஆகியவை எடுத்துக்காட்டுகளில் அடங்கும். பொது சுகாதாரத்தில் சிக்கலான பிரச்சினைகளைத் தீர்க்க உதவும் நோயெதிர்ப்பு தகவலியல் பயன்பாடுகளின் சக்தியை இந்த எடுத்துக்காட்டுகள் விளக்குகின்றன. நோயெதிர்ப்பு தகவலியல் கண்டுபிடிப்பு செயல்முறையை வியத்தகு முறையில் துரிதப்படுத்தலாம் மற்றும் தடுப்பூசி வளர்ச்சிக்குத் தேவையான நேரத்தைக் குறைக்கலாம். SARS-CoV-2, டெங்கு வைரஸ் மற்றும் லீஷ்மேனியாவுக்கு எதிரான தடுப்பூசியை வடிவமைக்க நோயெதிர்ப்பு தகவல் கருவிகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. நோயெதிர்ப்பு அமைப்பு செயல்பாடு இந்த தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி நோயெதிர்ப்பு மண்டலத்தின் பின்னணியில் உள்ள மாதிரியை அறிய முடியும். இது டி-செல்-மத்தியஸ்த ஒடுக்கம், புற நிணநீர் செல்கள் இடம்பெயர்வு, டி-செல் நினைவகம், சகிப்புத்தன்மை, தைமிக் செயல்பாடு மற்றும் ஆன்டிபாடி நெட்வொர்க்குகள் ஆகியவற்றை மாதிரியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. வெவ்வேறு தூண்டுதல்களுக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் நோய்க்கிருமி நச்சுத்தன்மை மற்றும் டி-செல் நினைவகத்தின் இயக்கவியலை கணிப்பதற்கு மாதிரிகள் உதவியாக இருக்கும். நோயெதிர்ப்பு வலையமைப்பு மற்றும் நோயெதிர்ப்பு சக்தியில் குறிப்பிட்ட தன்மையின் தன்மையைப் புரிந்துகொள்ள உதவும் பல மாதிரிகளும் உள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, டிஏபி பெப்டைட் போக்குவரத்து மற்றும் எச்எல்ஏ வகுப்பு I ஆன்டிஜென் விளக்கக்காட்சிக்கு இடையிலான செயல்பாட்டு உறவை ஆராய்வது பயனுள்ளதாக இருந்தது. டிஏபி என்பது எண்டோபிளாஸ்மிக் ரெட்டிகுலமுக்குள் ஆன்டிஜெனிக் பெப்டைடுகளை கொண்டு செல்வதற்கு பொறுப்பான ஒரு டிரான்ஸ்மெம்பிரேன் புரதமாகும், அங்கு எம்எச்சிசி வகுப்பு I மூலக்கூறுகள் அவற்றை பிணைத்து டி செல்களுக்கு வழங்க முடியும். டிஏபி அனைத்து பெப்டைடுகளையும் சமமாக பிணைக்காததால், டிஏபி-பிணைப்பு இணைப்பு ஒரு குறிப்பிட்ட பெப்டைடின் எம்எச்ஸி வகுப்பு I பாதையை அணுகும் திறனை பாதிக்கலாம். செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு (ஏஎன்என்), ஒரு கணினி மாதிரி மனித டிஏபி உடன் பெப்டைட் பிணைப்பு மற்றும் எம்எச்ஸி வகுப்பு I பிணைப்புடன் அதன் உறவை ஆய்வு செய்ய பயன்படுத்தப்பட்டது. டிஏபி-க்கான எச்எல்ஏ-பிணைப்பு பெப்டைடுகளின் தொடர்பு இந்த முறையைப் பயன்படுத்தி சம்பந்தப்பட்ட எச்எல்ஏ சூப்பர் வகைக்கு ஏற்ப வேறுபடுவது கண்டறியப்பட்டது. இந்த ஆராய்ச்சி பெப்டைட் அடிப்படையிலான நோயெதிர்ப்பு-சிகிச்சை மருந்துகள் மற்றும் தடுப்பூசிகளின் வடிவமைப்பில் முக்கியமான தாக்கங்களை ஏற்படுத்தக்கூடும். சிக்கலான நோயெதிர்ப்பு தொடர்புகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கான மாடலிங் அணுகுமுறையின் சக்தியை இது காட்டுகிறது. கொடுக்கப்பட்ட நோய்க்கிருமியின் பெப்டைடுகளுக்கு குறிப்பிட்ட நோயெதிர்ப்பு மறுமொழி இயக்கவியல் பற்றிய விரிவான தகவல்களை வழங்கக்கூடிய கணினி உருவகப்படுத்துதல்களுடன் பெப்டைட் முன்கணிப்பு கருவிகளை ஒருங்கிணைக்கும் முறைகளும் உள்ளன. புற்றுநோய் தகவலியல் புற்றுநோய் என்பது உடல் சார்ந்த பிறழ்வுகளின் விளைவாகும், இது புற்றுநோய் உயிரணுக்களுக்கு ஒரு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட வளர்ச்சி நன்மையை வழங்குகிறது. சமீபத்தில் புதிய பிறழ்வுகளைத் தீர்மானிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. ஒவ்வொரு குறிப்பிட்ட புற்றுநோய் மற்றும் அவற்றின் சிகிச்சைகள் தொடர்பான பிறழ்வுகளை அடையாளம் காண உலகளவில் மரபியல் மற்றும் புரோட்டியோமிக்ஸ் நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. புற்றுநோய் உயிரணுக்களில் வளர்ச்சி மற்றும் மேற்பரப்பு ஆன்டிஜென்களைக் கணிக்க கணக்கீட்டு கருவிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பிறழ்வுகள் மற்றும் புற்றுநோய் அபாயத்தை மதிப்பிடுவதற்கான இலக்கு அணுகுமுறையை விளக்கும் வெளியீடுகள் உள்ளன. ஒரு குறிப்பிட்ட மரபணு அறியப்பட்ட புற்றுநோயை ஏற்படுத்தும் மரபணுக்களை எவ்வளவு நெருக்கமாக ஒத்திருக்கிறது என்பதைக் குறிக்க அல்காரிதம் கேன்ப்ரெடிக்ஷன் பயன்படுத்தப்பட்டது. புற்றுநோய் நோய்த்தடுப்பு நோய்க்கு மிகவும் முக்கியத்துவம் கொடுக்கப்பட்டுள்ளது, அது தொடர்பான தரவு வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. புரதம்-புரதம் தொடர்பு நெட்வொர்க்குகள் மனிதர்களில் ட்யூமரிஜெனெசிஸ் பற்றிய மதிப்புமிக்க தகவல்களை வழங்குகின்றன. புற்றுநோய் புரதங்கள் மனித இன்டராக்டோமில் உள்ள சாதாரண புரதங்களிலிருந்து வேறுபட்ட ஒரு நெட்வொர்க் டோபோலஜியை வெளிப்படுத்துகின்றன. கட்டி தடுப்பூசியின் வெற்றியை அதிகரிப்பதில் நோயெதிர்ப்பு தகவலியல் பயனுள்ளதாக உள்ளது. சமீபத்தில், தடுப்பூசி உத்திகளால் தூண்டப்பட்ட செயற்கை நோய் எதிர்ப்பு சக்திக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் புரவலன் நோயெதிர்ப்பு அமைப்பு இயக்கவியலை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான முன்னோடி பணிகள் நடத்தப்பட்டுள்ளன. பிற உருவகப்படுத்துதல் கருவிகள் குறிப்பிட்ட எச். எல். ஏ-வைச் சார்ந்த நோயெதிர்ப்பு குறிப்பிட்ட புற்றுநோய் எதிர்ப்பு பதில்களை முன்னறிவிக்க கணிக்கப்பட்ட புற்றுநோய் பெப்டைடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த வளங்கள் எதிர்காலத்தில் கணிசமாக வளர வாய்ப்புள்ளது மற்றும் நோயெதிர்ப்பு தகவல் தொழில்நுட்பம் இந்த களத்தில் ஒரு பெரிய வளர்ச்சிப் பகுதியாக இருக்கும். கம்ப்யூடேஷனல் உயிரியல் நோயெதிர்ப்பு மரபியல் புற்றுநோய் நோய் எதிர்ப்பு சக்தி குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் பாஸ்டன் பல்கலைக்கழக கம்ப்யூடேஷனல் நோயெதிர்ப்பு மையத்திற்கான மையம் யார்க் கம்ப்யூடேஷனல் நோயெதிர்ப்பு ஆய்வக நோயெதிர்ப்பு மென்பொருள் மற்றும் வலை சேவைகள் கஜேந்திர பால் சிங் ராகவா குழுவிலிருந்து VacTarBac முக்கிய நோய்க்கிருமிகளுக்கு எதிராக கணிக்கப்பட்ட தடுப்பூசி வேட்பாளர்களுக்கான வலை அடிப்படையிலான தளம். உயிர் தகவலியல் நோய்த்தடுப்பு நோயியல் கிளைகள் மரபியல் கணக்கீட்டு ஆய்வுத் துறைகள்