nucleus or other organelles in them

nucleus or other organelles in them, for example, eukaryotes. Ultimately this research will inform our
understanding of ecosystems and how humans are integrated into these systems.
Here, four primary challenges confront the biology community. These are: developing integrated
ecological observatories and modeling them; modeling microbial macro- and microevolutionary dynamics
and processes; modeling and engineering complex multispecies biological systems for the lab
environment; and developing accurate analysis and annotation of genome and metagenome sequences.
New modeling innovations moving this field ahead can be divided into two categories: ecological and
computational drivers. Ecologically, scientists need to comprehend the relevant measures of the
organisms – genomic, metabolic, and proteomic. Computational drivers are needed to create better
models of organisms that react to changes in the local environment, including complex models based on
the genomic information in an ecological system. These models should include a linkage between
chemical, environmental, geographical, and physical data.
Coupling models of terrestrial and marine microbial communities with the exchanges in the geosphere
and with relevant atmospheric and oceanographic ecosystem processes is a multi-disciplinary, multi-scale
problem that also requires advances in the underlying scientific understanding. However, the
construction of integrated models is critical to exploring parameters and advancing our understanding of
global climate, and the global carbon, nitrogen and phosphorus cycles.
The second major challenge here is modeling microbial macro- and microevolutionary dynamics and
processes that can enhance scientists’ understanding of how diversity in the biosphere reflects
evolutionary processes. While engineering systems require a working knowledge of our actions,
biological systems are self-replicating. Thus, researchers cannot model biological systems using the same
techniques used to model chemical and physical systems, such as partial differential equations.
Coupling models of terrestrial and marine microbial communities with the exchanges in the geosphere
and with relevant atmospheric and oceanographic ecosystem processes is a multi-disciplinary, multi-scale
problem that also requires advances in the underlying scientific understanding. However, the
construction of integrated models is critical to exploring parameters and advancing our understanding of
global climate, and the global carbon, nitrogen and phosphorus cycles.
The second major challenge here is modeling microbial macro- and microevolutionary dynamics and
processes that can enhance scientists’ understanding of how diversity in the biosphere reflects
evolutionary processes. While engineering systems require a working knowledge of our actions,
biological systems are self-replicating. Thus, researchers cannot model biological systems using the same
techniques used to model chemical and physical systems, such as partial differential equations.
A third significant challenge is the modeling and engineering of complex multispecies biological systems
for the lab and environment. This effort is likely to involve bioreactor dynamics, host-viral interactions,
host-predator processes, and process manipulation, and will also include an associated evaluation of
theories, such as community assembly, functional redundancy, and parameter sweeps.
The fourth challenge is developing accurate annotation and analysis of genes in genomes and
metagenomes. A number of sequence similarity-based tools perform functional assignments in current
annotation pipelines. Consequently, the functions of new proteins are extrapolations of existing
annotations. As a result, there are two interrelated parts to the problem of accurate gene annotation:
accurately annotating a set of genes or genomes and extending the annotation to new genes, genomes, and
metagenomes.
Exascale computing capabilities open up considerable possibilities for addressing the complexity of
biological systems and offer the promise of moving towards a predictive science of systems biology.
However, to leverage this capability the biological sciences community will need to embark on a push for
next generation codes and tools explicitly targeting the requirements of exascale systems. A key

Kết quả (Việt) 2:

hạt nhân hoặc cơ quan tử khác trong họ, ví dụ, sinh vật nhân chuẩn. Cuối cùng nghiên cứu này sẽ thông báo cho chúng tôi
sự hiểu biết về hệ sinh thái và làm thế nào con người được tích hợp vào các hệ thống này.
Ở đây, bốn thách thức chính đối đầu với cộng đồng sinh học. Đó là: phát triển tích hợp
đài quan sát sinh thái và mô hình hóa chúng; mô hình động lực học vĩ mô và microevolutionary vi khuẩn
và các quy trình; mô hình và kỹ thuật đa loài phức tạp hệ thống sinh học cho các phòng thí nghiệm
môi trường; và phát triển các phân tích chính xác và chú thích trên các trình tự bộ gen và metagenome.
đổi mới mô hình mới di chuyển lĩnh vực này trước có thể được chia thành hai loại: sinh thái và
điều khiển máy tính. Về mặt sinh thái, các nhà khoa học cần phải hiểu các biện pháp có liên quan của các
sinh vật - gen, chuyển hóa, và proteomic. Trình điều khiển máy tính là cần thiết để tạo ra tốt hơn
mô hình của các sinh vật phản ứng với những thay đổi trong môi trường địa phương, bao gồm các mô hình phức tạp dựa trên
các thông tin di truyền trong một hệ thống sinh thái. Những mô hình này nên bao gồm một liên kết giữa các
hóa chất, môi trường, địa lý, và dữ liệu vật lý.
Mô hình nối của cộng đồng vi khuẩn biển và đất liền với sở giao dịch trong các địa quyển
và các quá trình sinh thái khí quyển và hải dương học có liên quan là một đa ngành, đa quy mô
vấn đề mà cũng đòi hỏi những tiến bộ trong sự hiểu biết về khoa học. Tuy nhiên, việc
xây dựng các mô hình tích hợp là rất quan trọng để khám phá các thông số và thúc đẩy sự hiểu biết của chúng ta về
khí hậu toàn cầu, và các-bon toàn cầu, nitơ và phốt pho chu kỳ.
Thách thức lớn thứ hai ở đây là mô hình động lực học vĩ mô và microevolutionary vi sinh vật và
các quá trình đó có thể nâng cao các nhà khoa học ' hiểu biết về cách đa dạng trong sinh quyển phản ánh
quá trình tiến hóa. Trong khi hệ thống kỹ thuật đòi hỏi một kiến thức làm việc của các hành động của chúng tôi,
các hệ sinh học tự sao chép. Do đó, các nhà nghiên cứu không thể mô hình các hệ thống sinh học bằng cách sử dụng cùng một
kỹ thuật được sử dụng để mô hình hóa các hệ thống hóa học và vật lý, chẳng hạn như phương trình vi phân từng phần.
Mô hình nối của cộng đồng vi khuẩn biển và đất liền với sở giao dịch trong các địa quyển
và các quá trình sinh thái khí quyển và hải dương học có liên quan là một đa -disciplinary, đa quy mô
vấn đề đó cũng đòi hỏi những tiến bộ trong sự hiểu biết về khoa học. Tuy nhiên, việc
xây dựng các mô hình tích hợp là rất quan trọng để khám phá các thông số và thúc đẩy sự hiểu biết của chúng ta về
khí hậu toàn cầu, và các-bon toàn cầu, nitơ và phốt pho chu kỳ.
Thách thức lớn thứ hai ở đây là mô hình động lực học vĩ mô và microevolutionary vi sinh vật và
các quá trình đó có thể nâng cao các nhà khoa học ' hiểu biết về cách đa dạng trong sinh quyển phản ánh
quá trình tiến hóa. Trong khi hệ thống kỹ thuật đòi hỏi một kiến thức làm việc của các hành động của chúng tôi,
các hệ sinh học tự sao chép. Do đó, các nhà nghiên cứu không thể mô hình các hệ thống sinh học bằng cách sử dụng cùng một
kỹ thuật được sử dụng để mô hình hóa các hệ thống hóa học và vật lý, chẳng hạn như phương trình vi phân từng phần.
Một thách thức lớn thứ ba là xây dựng mô hình và kỹ thuật của đa loài phức tạp hệ thống sinh học
cho các phòng thí nghiệm và môi trường. Nỗ lực này là có khả năng liên quan đến động thái phản ứng sinh học, tương tác chủ-virus,
quá trình lưu trữ-động vật ăn thịt, và quá trình thao tác, và cũng sẽ bao gồm một đánh giá liên quan đến các
lý thuyết, như lắp ráp cộng đồng, dư thừa chức năng, và quét tham số.
Thách thức thứ tư là phát triển chú thích chính xác và phân tích của các gen trong bộ gen và
metagenomes. Một số công cụ tương tự dựa trên trình tự thực hiện các bài tập chức năng trong hiện tại
đường ống dẫn chú thích. Do đó, các chức năng của protein mới là ngoại suy của hiện
chú thích. Kết quả là, có hai phần liên quan đến nhau cho vấn đề chú thích gen chính xác:
chú thích chính xác một bộ gen hoặc gen và mở rộng các chú thích để mới gen, gen, và
metagenomes.
Khả năng tính toán Exascale mở ra những khả năng đáng kể để giải quyết sự phức tạp của
các hệ thống sinh học và cung cấp các lời hứa chuyển hướng sang một khoa học tiên đoán của các hệ thống sinh học.
Tuy nhiên, để tận dụng khả năng này của cộng đồng khoa học sinh học sẽ cần phải bắt tay vào một sự thúc đẩy cho
mã thế hệ tiếp theo và các công cụ nhắm mục tiêu một cách rõ ràng các yêu cầu của hệ thống exascale. Một chìa khóa