Projekti / Programi
Matematične in računske metode za samosestavljanje poliedrov
Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
1.07.01 |
Naravoslovje |
Računalniško intenzivne metode in aplikacije |
Algoritmi |
Koda |
Veda |
Področje |
1.01 |
Naravoslovne vede |
Matematika |
načrtovanje nanostruktur, samosestavljanje, polipeptidi, poliedri, simetrija, protein, sintetična biologija, obvita vijačnica, strogi obhod, topofold, origami, algoritmi, modeliranje, programska oprema, topološka teorija grafov, praporni grafi, vzporedno računanje, ravninska tlakovanja
Raziskovalci (11)
št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
1. |
34561 |
dr. Nino Bašić |
Matematika |
Vodja |
2020 - 2023 |
79 |
2. |
01467 |
dr. Vladimir Batagelj |
Matematika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
972 |
3. |
04967 |
dr. Andrej Brodnik |
Računalniško intenzivne metode in aplikacije |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
446 |
4. |
06628 |
dr. Roman Jerala |
Biokemija in molekularna biologija |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
1.166 |
5. |
24997 |
dr. Klavdija Kutnar |
Matematika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
250 |
6. |
37987 |
dr. Fabio Lapenta |
Biokemija in molekularna biologija |
Raziskovalec |
2020 |
52 |
7. |
53353 |
Klemen Mezgec |
Biokemija in molekularna biologija |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
3 |
8. |
01941 |
dr. Tomaž Pisanski |
Matematika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
865 |
9. |
36549 |
dr. Jernej Rus |
Matematika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
10 |
10. |
38337 |
dr. Žiga Strmšek |
Biokemija in molekularna biologija |
Raziskovalec |
2021 - 2023 |
58 |
11. |
23555 |
dr. Jernej Vičič |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2020 - 2023 |
183 |
Organizacije (3)
Povzetek
Glavni cilj tega projekta je nadaljnji razvoj obstoječih matematičnih modelov za samosestavljanje nanostruktur in tudi kreiranje novih modelov. Za izdelavo teh modelov bomo na veliko uporabljali praporne grafe in rezultate iz topološke teorije grafov. S tem bo vzpostavljena močnejša povezava med topološko teorijo grafov in sintetično biologijo. Vse to bo implementirano v obliki uporabniku prijazne in dobro dokumentirane knjižnice za Python oz. SageMath, kar bo raziskovalcem omogočilo izvajanje poskusov "in silico". V to programsko knjižnico bodo vključene nove podatkovne strukture in algoritmi, ki bodo razviti za ta namen. Pričujoča programska knjižnica bo uporabljena za reševanje več praktičnih problemov samosestavljanja v sintetični biologiji s čimer bomo prikazali njeno uporabno vrednost. Za (računsko intenzivne) enumeracije strogih obhodov na velikih poliedrih, ki doslej niso bile mogoče, bodo razviti vzporedni algoritmi, ki jih bomo poganjali na večprocesorskih sistemih in računalniških gručah. Obravnavali bomo tudi ravninske samosestavljive nanostrukture z vidika matematične teorije tlakovanj. Matematična orodja in programska oprema, ki bosta razviti pri tem projektu, bosta imeli neposredne aplikacije na področju sintetične biologije.