Компьютерная система «MGSmodeller» предназначена для создания, вычисления и анализа математических моделей молекулярно–генетических систем. Разработана как ECLIPSE RCP приложение, благодаря чему имеет модульную архитектуру. Данная система содержит следующие модули: «конструктор/редактор моделей», «расчет моделей», «обратная задача», «оптимальное управление». Модуль «конструктор/редактор моделей» позволяет создавать и редактировать модели, используя оригинальный, разработанный авторами, стандарт спецификации моделей «SiBML»[1]. Идеи, вложенные в структуру языка SiBML, помимо стандартного набора функциональности по представлению моделей, позволяют также описывать и моделировать матричные процессы, такие как транскрипция, трансляция, учитывать полиаллельность геномов и ориентацию генов. Что, по сути, позволяет моделировать эксперименты генной инженерии. В системе реализованны средства синтаксического и семантического анализа для языка моделирования. Система "MGSmodeller" также включает: средства конструирования моделей произвольных МГС, средства подготовки моделей для расчета динамики, решения обратных задач и задач оптимального управления. Для расчетов используется метод "Гира". Пользовательский интерфейс системы «MGSmodeller» позволяет наглядно отображать результаты расчёта и анализа математических моделей МГС. Одним из преимуществ данной разработки является возможность объединять несколько готовых моделей, что позволяет реконструировать подсистемы моделируемой МГС независимо друг от друга, и создавать базу готовых моделей, как блоков для создания более сложных систем. Дополнительная информация доступна в следующих публикациях:
1) Лихошвай В.А., Матушкин Ю.Г., Ратушный А.В., Ананько Е.А., Игнатьева Е.В., Подколодная О.В.. Обобщенный химико-кинетический метод моделирования генных сетей // Молекулярная биология, 2001 т. 3. №. 6. с. 1072-1079;
2)Likhoshvai V. and Ratushny A. Generalized Hill function method for modeling molecular processes // Journal of Bioinformatics and Comp. Biology, 2007. V. 5. N.2. P. 521-531.

Разработанная программа предназначена для автоматической реконструкции математической модели генной сети (ГС) на основе её структурно-функциональной организации. Программа позволяет: (1) для определённого набора структурных паттернов ГС генерировать математическую модель; (2) позволяет экспортировать полученную математическая модель в среды моделирования поддерживающие форматы «SiBML» и «SBML» и программный пакет «Mathematica», и (3) формировать базу математических моделей элементарных подсистем ГС.
Подробнее можно узнать в следуюших публикациях:
1) Ф.В. Казанцев, И.Р. Акбердин, К.Д. Безматерных, В.А. Лихошвай. Система автоматизированной генерации математических моделей генных сетей // информационный вестник ВОГиС, Т. 13. N. 1. 2009. С. 163-169
2) Акбердин И.Р., Казанцев Ф.В., Лихошвай В.А., Фадеев С.И., Гайнова И.А., Королев В.К., Медведев А.Е. (2009). Новые компьютерные технологии для построения, анализа и численного исследования математических моделей молекулярно-генетических систем. СибЭМЖ, Том VI, стр. 440-456.

Назначение - восстановление отсутствующих атомов в pdb файлах. Позволяет восстанавливать пропущенные атомы, не лежащие в основной белковой цепи, водороды. Возможно выполнение замен аминокислотных остатков.
Область применения - молекулярная биология, химия
Используемый алгоритм основывается на конформном преобразовании пространства для заданного в amino*.lib файлах образцов аминокислотных остатков к соответствующему аминокислотному остатку в белке. Позиции недостающих атомов восстанавливаются согласно преобразованному образцу.
Инструментальные средства создания - С++
Основывается на коде, опубликованном в "A library of software components for molecular modeling programs" авторов E.S. Fomin, N.A. Alemasov, A.S. Chirtsov and A.E. Fomin, Biophysics. 51, suppl. 1

Назначение - докинг низкомолекулярных лигандов к белкам.
Область применения - молекулярная биология.
Используемый алгоритм - используется случайный поиск позиции лиганда в заданной области пространства. Лиганд рассматривается как гибкий, также случайным образом задаются углы вращения различных молекулярных групп. После случайного позиционирования, выполняется оптимизация геометрии лиганда методом LBFGS. Расчеты выполняются в силовом поле AMBER. Результатом выполнения является заданное число позиций с наименьшей энергией.
Функциональные возможности - докинг в заданной области пространства, докинг по всей поверхности заданного белка.
Инструментальные средства создания - С++.
Основывается на коде, опубликованном в "A library of software components for molecular modeling programs" авторов E.S. Fomin, N.A. Alemasov, A.S. Chirtsov and A.E. Fomin, Biophysics. 51, suppl. 1 (2006) 110-112.

Функциональные возможности - параллельная модификация длиннопериодного 128-битного конгруэнтного генератора псевдослучайных чисел.
Назначение - использование при распределенных вычислениях по методу Монте-Карло.
Область применения - вычислительная математика.
Инструментальные средства создания - Fortran 90.
Использован алгоритм, разработанный автором. Ссылка на публикацию: Marchenko M.A. Mikhailov G.A. Parallel realization of statistical simulation and random number generators. // Russ. J. Numer. Anal. Math.
Modelling. 2002. Vol. 17. № 1. pp.113-124.

Для широкого круга задач, решаемых методом Монте-Карло, оценка с заданной точностью функционала выборочным средним от независимых реализаций случайной оценки требует моделирования очень большого числа реализаций. Во многих случаях моделирование большого числа независимых выборочных реализаций является слишком трудоемким даже при использовании современных мощных однопроцессорных рабочих станций. Эта проблема может быть решена путем распределения моделирования независимых реализаций по независимым процессорам с финальным осреднением. Цель создания системы MONC (сокращение от "Monte Carlo") - разработка универсальной высокопроизводительной системы параллельных вычислений для методов Монте-Карло на базе сети персональных компьютеров. Эта задача актуальна для научных коллективов имеющих в наличии, персональные компьютеры с процессорами, соответствующими по быстродействию процессорам Pentium II - IV и объединенные локальной сетью с протоколом TCP/IP. Система MONC является универсальной, ориентированной на пользователя, которым выступает математик-вычислитель. По сути, система MONC является системой "клиент-сервер" с несколькими "серверами" и одним "клиентом". Система реализована для выполнения на персональных компьютерах, работающих под управлением операционных систем Windows XP или Windows 7 и объединённых локальной сетью на основе протокола TCP/IP. Система MONC распределяет независимые копии задания по персональным компьютерам в сети, отдает команды на их исполнение, следит за ходом выполнения заданий и по завершению выполнения заданий выполняет копирование, и осреднение файлов с результатами расчетов. В системе MONC для распределения псевдослучайных чисел по процессорам рекомендуется использовать bf-генератор. В программе пользователя для распределения псевдослучайных чисел по испытаниям целесообразно использовать lf-генератор. В программе реализован алгоритм, разработанный автором. Опубликовано в следующих статьях: 1. М.А. Марченко. Комплекс программ MONC для распределенных вычислений методом Монте-Карло. // Сиб. ЖВМ - 2004 - т. 7, №. 1, стр. 43-55. 2.) Марченко М.А., Михайлов Г.А. Распределенные вычисления по методу Монте-Карло // Автоматика и телемеханика, 2007, N 5, c. 157-170.