مدل‌سازی سیستم‌های زیستی
مدلسازی سیستم‌های بیولوژیکی از کاربردهای مهم زیست‌شناسی سیستمی و زیست‌شناسی ریاضیاتی است. هدف سیستم‌های محاسباتی زیستی پیاده‌سازی و استفاده از الگوریتم‌های کارآمد، ساختمان داده‌ها، و ابزارهای تصویرسازی و ابزارهای ارتباطات با هدف شبیه‌سازی کامپبوتری سیستم‌های زیستی است. این مدلسازی شامل استفاده از شبیه‌سازی‌های کامپیوتری سیستم‌های بیولوژیکی من جمله زیرسیستم‌های سلولی (مثل شبکه‌های متابولیت‌ها و آنزیم‌های دخیل در متابولیسم (سوخت و ساز) گذرگاه‌های سیگنالینگ و شبکه‌های تنظیمی ژن) به منظور تحلیل و هم چنین تصویرسازی ارتبطات پیچیدهٔ بین این فرآیندهای سلولی است.
حیات مصنوعی یا تکامل مجازی در تلاش است که فرآیندهای تکاملی را به وسیلهٔ شبیه‌سازی کامپیوتری شکل‌های سادهٔ (مصنوعی) زندگی درک کند.
همان‌طور که می‌دانیم ویژگی‌های بروزیافته در یک سیستم پیچیده نتیجهٔ فعل و انفعال بین اجزای یکپارچه و ساده‌تر است. سیستم‌های زیستی نمونه‌های مهم و متعددی از ویژگی‌های ناشی از فعل و انفعالات پیچیده اجزا را آشکار می‌کنند. مطالعهٔ سنتی سیستم‌های بیولوژیکی نیازمند روش‌هایی تقلیلی است که در آن مقادیر داده‌ها به صورت دسته‌بندی شده جمع‌آوری می‌شوند مثل غلظت در طول زمان در پاسخ به محرکی خاص.
کامپیوترها برای تحلیل و مدلسازی این داده‌ها حیاتی هستند. هدفساخت مدل‌های بی درنگ و دقیقی از پاسخ یک سیستم به محرک‌های محیطی و درونی است، مثل مدل سلول سرطانی به منظور یافتن ضعف‌ها در گذرگاه‌های سیگنالینگ آن یا مدلسازی جهش‌های کانال یونی برای مشاهدهٔ اثرات آن بر قلب و عملکرد قلب تپنده.
فرمت استانداردی که تاکنون به صورت گسترده برای ذخیره‌سازی وتبادل مدل‌ها پذیرفته شده، زبان نشانه گذاری زیست سیستمی (SBML) است. وب سایت SBML.org شامل یک راهنما برای بسیاری از بسته‌های نرم‌افزاری مهم مورد استفاده در زیست‌شناسی سیستمی محاسباتی است. زبانهای دیگر نشانه گذاری با تاکیدات مختلف شامل BioPAX و CellML هستند.
مدلسازی سلول یک وظیفهٔ چالشی زیست‌شناسی سیستمی و زیست‌شناسی ریاضیاتی است که شامل استفاده از شبیه‌سازی‌های کامپیوتری تعداد زیادی از زیرسیستم‌های سلولی مثل شبکه‌های متابولیتی و آنزیم‌های دخیل در سوخت و ساز، مسیرهای سیگنالینگ و شبکه‌های تنظیم کنندهٔ ژن به منظور تحلیل و تصویرسازی ارتباطات پیچیدهٔ این فرآیندهای سلولی است.
شبکه پیچیده‌ای از واکنش‌های بیوشیمیایی/فرآیندهای حمل و نقل و سازماندهی مکانی آن‌ها، توسعه مدل پیش‌بینی کننده یک سلول زنده را همان‌طور که توسط بنیاد ملی علوم (NSF) در سال ۲۰۰۶ ذکر شده، تبدیل به یک چالش بزرگ برای قرن ۲۱ کرده‌است.
مدلی محاسباتی که برای سلول باکتری مایکوپلاسما ژنیتالیوم توسط دانشمندان دانشگاه استنفورد و مؤسسهٔ جی کریگ ونتر پیشنهاد شده‌است شامل تمام ۵۲۵ ژن آن، محصولات ژنی و تعاملات آن‌ها است و در ۲۰ ژوئیه ۲۰۱۲ در مجلهٔ سلول چاپ شده‌است.
یک مدل کامپیوتری پویا از سیگنالینگ درون سلولی، پایه و اساس داروهای Merrimack به منظور هدفیابی برای داروهای سرطان MM-111 بود.
محاسبات غشایی به منظور مدلسازی غشای سلول هستند
شبیه‌ساز متن باز C. elegans در سطح سلولی توسط انجمن OpenWorm دنبال شده‌است. تا کنون موتور فیزیک Gepetto ساخته شده و مدل‌های کانکتوم‌های عصبی و سلول‌های عضلانی در فرمت NeuroML ایجاد شده‌است.
پیش بینی ساختار پروتئین در حقیقت پیش‌بینی ساختار سه بعدی یک پروتئین از توالی آمینو اسیدی یا پیش‌بینی ساختار سوم پروتئین از ساختار اولیه آن است. این یکی از مهم‌ترین اهداف دنبال شده توسط بیوانفورماتیک و شیمی نظری است. پیش‌بینی ساختار پروتئین از اهمیت بالایی در پزشکی (برای مثال، در طراحی دارو) و بیوتکنولوژی (برای مثال، در طراحی آنزیم‌های جدید) برخوردار است. هر دو سال، عملکرد روش‌های فعلی در آزمایش CASP ارزیابی می‌شود.
پروژه مغز آبی تلاش برای ایجاد یک مغز مصنوعی توسط مهندسی معکوس مغز پستانداران در سطح مولکولی است. هدف از این پروژه که در ماه مه سال ۲۰۰۵ توسط مؤسسه مغز و ذهن پلی تکنیک اکول لوزان، سوئیس، تأسیس شده‌است، مطالعه اصول معماری و کاربردی مغز است. این پروژه توسط مدیر مؤسسه، هنری مارکرام رهبری می‌شود. این شبیه‌سازی به کمک استفاده از یک ابرکامپیوتر ژن آبی و اجرای نرم‌افزار نورون مایکل هاینز انجام می‌شود که تنها شامل شبکه‌های عصبی مصنوعی ساده نیست بلکه شامل یک مدل بیولوژوکی نسبتاً واقعی از سلول‌های عصبی است. طرفداران این پروژه امیدوار هستند که توسط آن از ماهیت آگاهی مطلع شوند.. پروژه مغز بشر بر مبنای کار پروژه مغز آبی ساخته شده‌است. این یکی از شش طرح آزمایشی است که در برنامه پژوهشی فن آوری‌های ظهورشونده کمیسیون اروپا، برای بودجه میلیارد یورویی رقابت می‌کند.
دهه گذشته شاهد ظهور تعداد فزاینده‌ای از شبیه‌سازی‌های سیستم ایمنی بدن بود.
پروژه کبد مجازی یک پروژهٔ ۴۳ میلیون یورویی است که بودجهٔ آن توسط دولت آلمان تأمین شده و از هفتاد گروه تحقیقاتی در سراسر آلمان تشکیل شده‌است. هدف از این پروژه ساخت مدل ریاضیاتی پویایی است که نشان دهندهٔ فیزیولوژی، مورفولوژی و عملکرد کبد انسان است.
درختان الکترونیکی (e-درختان) معمولاً با استفاده از سیستم های-ال رشد را شبیه‌سازی می‌کنند. سیستم‌های ال در زمینه علم پیچیدگی و حیات بسیار مهم هستند. هنوز نیاز به ابداع یک سیستم پذیرفته شده جهانی برای توصیف تغییر در مورفولوژی گیاهی در سطح سلولی یا مدولار هستیم. الگوریتم‌های تولید درختی که به‌طور گسترده پیاده‌سازی شده‌اند در مقالات "Creation and Rendering of Realistic Trees", and Real-Time Tree Rendering توصیف شده‌اند
مدل‌های اکوسیستم بیان ریاضی اکوسیستم‌ها هستند. به‌طور معمول آن‌ها شبکه‌های غذایی پیچیده را به اجزای اصلی آن‌ها یا سطوح غذایی ساده کرده و آن را به عنوان کمیت تعداد ارگانیسمها، زیست توده یا موجودی/غلظت برخی عناصر شیمیایی مربوطه (برای مثال کربن یا گونه‌های مغذی مانند نیتروژن یا فسفر) در نظر می‌گیرند.
ورود هر نوع ماده خارجی به آب، هوا و خاک به میزانی که کیفیت فیزیکی، شیمیایی یا بیولوژیکی اجزای محیط را تغییر داده و به حال موجودات زنده مضر باشد، آلودگی نام دارد. مباحثی مرتبط که در بوم آلاینده شناسی مطرح می‌شود شامل مواد آلاینده طبیعی، مواد آلاینده مصنوعی، تقسیم‌بندی آلودگیها، اثرات مواد آلاینده و آلودگی توسط مواد رادیواکتیو می‌باشد. هدف از مدل‌ها در بوم آلاینده شناسی است فهم، شبیه‌سازی و پیش‌بینی اثرات ناشی از سموم در محیط زیست است. رایج‌ترین مدل‌های موجود اثرات را در یکی از سطوح متعدد و مختلف سازمان‌های زیستی (به عنوان مثال موجودات زنده یا جمعیت) توصیف می‌کنند. توسعهٔ این مدل‌ها در جهت پیش‌بینی اثرات در مقیاس‌های زیستی از چالش‌های موجود است. بوم آلاینده‌شناسی تعدادی از این مدل‌ها را مورد بحث قرار داده و ارتباط به تعدادی دیگر را فراهم می‌کند.
ظهور مجدد برخی از بیماری‌های عفونی گذشته و پیدایش بیماری‌های عفونی جدید توجه ویژه سامانه‌های بهداشتی را به مسایل مربوط به بیماری‌های عفونی معطوف ساخته است این امکان وجود دارد که پیشرفت بسیاری از بیماری‌های عفونی را برای اطلاع از احتمالهمه گیری یا برای کمک به مدیریت آن‌ها توسط واکسیناسیون به صورت ریاضی مدل کرد. این زمینه در تلاش برای پیدا کردن پارامترهای مختلف بیماری‌های عفونی و استفاده از این پارامترها برای محاسبه اثرات توده‌ای برنامهٔ واکسیناسیون است.