Жүйелік биология: Биологиялық жүйелерді модельдеу, компьютерлік симуляция, метаболизм, гендік реттеу, күрделі байланыстарды талдау – маңызды зерттеулер.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Биологиялық жүйелерді модельдеу – жүйелік биология мен математикалық биологияның маңызды міндеті. Есептеу жүйелік биологиясы биологиялық жүйелерді компьютерлік модельдеу мақсатымен тиімді алгоритмдер, дерек құрылымдары, визуализация және коммуникация құралдарын жасауға және пайдалануға бағытталған. Ол биологиялық жүйелердің, соның ішінде жасушалық ішкі жүйелердің (мысалы, метаболиттер мен ферменттердің желілері, метаболизм, сигналдық трансляция жолдары және гендік реттеу желілері) компьютерлік симуляцияларын қолдануды қамтиды, бұл жасушалық процестердің күрделі байланыстарын талдау және визуализациялау үшін қажет. Күрделі жүйенің күтпеген пайда болатын қасиеті, қарапайым, біріккен бөліктердің себеп-салдарлық өзара әрекеттесуінің нәтижесі болуы мүмкін (биологиялық ұйымды қараңыз). Биологиялық жүйелер компоненттердің күрделі өзара әрекеттесуінде пайда болатын қасиеттердің көптеген маңызды мысалдарын көрсетеді. Биологиялық жүйелерді дәстүрлі зерттеуде белгілі бір стимулға жауап ретінде уақыт бойынша концентрация сияқты санаты бойынша деректер жинауды қажет ететін редуктивті әдістер қолданылады. Компьютерлер осы деректерді талдау және модельдеу үшін маңызды. Мақсаты – жүйенің сыртқы және ішкі стимулдарға реакциясының нақты уақыт моделін жасау, мысалы, оның сигналдық жолдарының әлсіз жерлерін табу үшін қатерлі жасушаның моделі, немесе кардиомиоциттерге тигізетін әсерін анықтау үшін иондық каналдардың мутацияларын модельдеу, соның ішінде соққан жүректің функциясын зерттеу.
Modelling biological systems is a significant task of systems biology and mathematical biology. Computational systems biology aims to develop and use efficient algorithms, data structures, visualization and communication tools with the goal of computer modelling of biological systems. It involves the use of computer simulations of biological systems, including cellular subsystems (such as the networks of metabolites and enzymes which comprise metabolism, signal transduction pathways and gene regulatory networks), to both analyze and visualize the complex connections of these cellular processes. An unexpected emergent property of a complex system may be a result of the interplay of the cause and effect among simpler, integrated parts (see biological organisation). Biological systems manifest many important examples of emergent properties in the complex interplay of components. Traditional study of biological systems requires reductive methods in which quantities of data are gathered by category, such as concentration over time in response to a certain stimulus. Computers are critical to analysis and modelling of these data. The goal is to create accurate real time models of a system's response to environmental and internal stimuli, such as a model of a cancer cell in order to find weaknesses in its signalling pathways, or modelling of ion channel mutations to see effects on cardiomyocytes and in turn, the function of a beating heart.
Стандарттар
Модельдерді сақтау және алмасу үшін ең көп қабылданылған стандартты формат – Жүйелік биология таңбалау тілі (SBML). SBML.org сайтында есептеу жүйелік биологиясында қолданылатын көптеген маңызды бағдарламалық қамтамасыздар туралы нұсқаулық бар. SBML форматында кодталған көптеген модельдерді BioModels-тен табуға болады. Басқа таңбалау тілдері, әртүрлі бағыттарға баса назар қоятын, олардың ішінде BioPAX және CellML бар.
By far the most widely accepted standard format for storing and exchanging models in the field is the Systems Biology Markup Language (SBML). The SBML. org website includes a guide to many important software packages used in computational systems biology. A large number of models encoded in SBML can be retrieved from BioModels. Other markup languages with different emphases include BioPAX and CellML.
Ұялы модель
Ұяшықтық модель құру жүйелік биология мен математикалық биологияның ерекше қиын міндеті болып табылады. Ол метаболиттер желісі, метаболизм және транскрипцияны құрайтын ферменттер, гендік реттеу желілерінің аудармасын, реттелуін және индукциялануын қамтитын жасушалық көптеген жүйелердің компьютерлік симуляциясын пайдалануды қамтиды. Биохимиялық реакциялар/тасымалдау процестерінің күрделі желісі және олардың кеңістіктік ұйымы тірі жасушаның болжамды моделін жасауды 21-ші ғасырдың маңызды міндетіне айналдырады, оны 2006 жылы Ұлттық ғылым қоры (NSF) осылай деп атады. Стэнфорд университетінің және Дж. Крейг Вентер институтының ғалымдары барлық 525 генін, ген өнімдерін және олардың өзара әрекеттесуін қамтитын Микоплазма гениталий бактериясының толық жасушалық есептеу моделін құрастырды және ол 2012 жылдың 20 шілдесінде Cell журналында жарияланды. Merrimack Pharmaceuticals компаниясының MM 111 қатерлі ісікке қарсы дәрісі үшін мақсатты табуға жасушаішілік сигналды динамикалық компьютерлік модель негіз болды. Мембраналық есептеу – бұл нақты клеткалық мембрананы модельдеу міндеті.
Creating a cellular model has been a particularly challenging task of systems biology and mathematical biology. It involves the use of computer simulations of the many cellular subsystems such as the networks of metabolites, enzymes which comprise metabolism and transcription, translation, regulation and induction of gene regulatory networks. The complex network of biochemical reaction/transport processes and their spatial organization make the development of a predictive model of a living cell a grand challenge for the 21st century, listed as such by the National Science Foundation (NSF) in 2006. A whole cell computational model for the bacterium Mycoplasma genitalium, including all its 525 genes, gene products, and their interactions, was built by scientists from Stanford University and the J. Craig Venter Institute and published on 20 July 2012 in Cell. A dynamic computer model of intracellular signaling was the basis for Merrimack Pharmaceuticals to discover the target for their cancer medicine MM 111. Membrane computing is the task of modelling specifically a cell membrane.
Көп жасушалы организмді симуляциялау
OpenWorm қауымдастығы C. elegans-тің жасушалық деңгейдегі ашық кодты симуляциясын жасауды қолға алды. Қазірге дейін Gepetto физикалық қозғалтқышы құрылды және нейрондық коннектома мен бұлшықет жасушасының модельдері NeuroML форматында жасалды.
An open source simulation of C. elegans at the cellular level is being pursued by the OpenWorm community. So far the physics engine Gepetto has been built and models of the neural connectome and a muscle cell have been created in the NeuroML format.
Белоктардың бүлінуі
Белок құрылымын болжау – белоктың аминоқышқылдық тізбегінен оның үш өлшемді құрылымын анықтау, яғни белоктың біріншілік құрылымынан үшіншілік құрылымын болжау. Бұл биоинформатика және теориялық химияның маңызды мақсаттарының бірі. Белок құрылымын болжау медицинада (мысалы, дәрілерді жасауда) және биотехнологияда (мысалы, жаңа ферменттерді жасауда) өте маңызды. Қолданыстағы әдістердің тиімділігі екі жылда бір рет CASP экспериментінде бағаланады.
Protein structure prediction is the prediction of the three dimensional structure of a protein from its amino acid sequence—that is, the prediction of a protein's tertiary structure from its primary structure. It is one of the most important goals pursued by bioinformatics and theoretical chemistry. Protein structure prediction is of high importance in medicine (for example, in drug design) and biotechnology (for example, in the design of novel enzymes). Every two years, the performance of current methods is assessed in the CASP experiment.
Ми моделі
"Көк ми" жобасы – сүтқоректілер миын молекулалық деңгейге дейін кері инженериялау арқылы жасанды ми құруға жасалған тыраш. 2005 жылдың мамыр айында Швейцарияның Лозанна қаласындағы École Polytechnique мектебінің "Ми және Ақыл" институты құраған бұл жобаның мақсаты – мидың құрылымдық және функционалдық принциптерін зерттеу. Жобаға институт директоры Генри Маркрам жетекшілік етеді. Майкл Хайнстың NEURON бағдарламалық қамтамасын пайдаланатын Blue Gene суперкомпьютері арқылы жүзеге асырылатын бұл модельдеу, жасанды нейрондық желі ғана емес, сонымен қатар нейрондардың жартылай биологиялық тұрғыдан нақты моделін қамтиды. Оның қолдаушылары бұл жобаның сананың мәнін ашуға көмектесетініне үміттенеді. Бірнеше қосалқы жобалар бар, оның ішінде Мадридтегі Суперкомпьютерлік және Визуализациялау орталығының (CeSViMa) үйлестіруімен жүзеге асырылатын Cajal Blue Brain, сондай-ақ Ұлыбритания, АҚШ және Израильдегі университеттер мен тәуелсіз зертханалар жүргізіп жатқан жобалар бар. "Адам миы" жобасы "Көк ми" жобасының нәтижелеріне негізделген. Бұл Еуропалық комиссияның болашақ дамып келе жатқан технологиялар зерттеу бағдарламасының алты пилоттық жобасының бірі және миллиард еуро көлеміндегі қаржыландыруға үміткер.
The Blue Brain Project is an attempt to create a synthetic brain by reverse engineering the mammalian brain down to the molecular level. The aim of this project, founded in May 2005 by the Brain and Mind Institute of the École Polytechnique in Lausanne, Switzerland, is to study the brain's architectural and functional principles. The project is headed by the Institute's director, Henry Markram. Using a Blue Gene supercomputer running Michael Hines's NEURON software, the simulation does not consist simply of an artificial neural network, but involves a partially biologically realistic model of neurons. It is hoped by its proponents that it will eventually shed light on the nature of consciousness. There are a number of sub projects, including the Cajal Blue Brain, coordinated by the Supercomputing and Visualization Center of Madrid (CeSViMa), and others run by universities and independent laboratories in the UK, U. S., and Israel. The Human Brain Project builds on the work of the Blue Brain Project. It is one of six pilot projects in the Future Emerging Technologies Research Program of the European Commission, competing for a billion euro funding.
Иммундық жүйенің моделі
Соңғы он жылда иммундық жүйенің үлкен саны симуляциялары пайда болды.
The last decade has seen the emergence of a growing number of simulations of the immune system.
Виртуалды бауыр
Виртуалды бауыр жобасы – Германия үкіметі қаржыландыратын 43 миллион еуро көлеміндегі ғылыми-зерттеу бағдарламасы. Оған Германияның әртүрлі өңірлерінде орналасқан жетпіс зерттеу тобы қатысады. Бағдарламаның мақсаты – адам бауырының физиологиясын, морфологиясын және қызметін бейнелейтін динамикалық математикалық модельді, яғни виртуалды бауырды жасау.
The Virtual Liver project is a 43 million euro research program funded by the German Government, made up of seventy research group distributed across Germany. The goal is to produce a virtual liver, a dynamic mathematical model that represents human liver physiology, morphology and function.
Ағаш үлгісі
Электрондық ағаштар (e ағаштар) әдетте өсуді модельдеу үшін L жүйелерін пайдаланады. L жүйелері күрделілік ғылымы және жасанды өмір салаларында өте маңызды. Өсімдік морфологиясындағы жасушалық немесе модульдік деңгейдегі өзгерістерді сипаттауға арналған, барлыққа қабылданған жүйе әзірге құрылмаған. Ең көп тараған ағаш жасау алгоритмдері "Реалистік ағаштарды жасау және көрсету" және "Нақты уақытта ағаштарды көрсету" еңбектерінде сипатталған.
Electronic trees (e trees) usually use L systems to simulate growth. L systems are very important in the field of complexity science and A life. A universally accepted system for describing changes in plant morphology at the cellular or modular level has yet to be devised. The most widely implemented tree generating algorithms are described in the papers "Creation and Rendering of Realistic Trees" and Real Time Tree Rendering.
Экологиялық үлгілер
Экожүйелік модельдер – экожүйелердің математикалық өрнектері. Олар көбінесе күрделі азық тізбектерін негізгі құрауыштарына немесе трофикалық деңгейлеріне дейін қарапайымдастырып, оларды организмдер саны, биомасса немесе маңызды химиялық элементтердің (мысалы, көміртек немесе азот, фосфор сияқты қоректік заттар) қоры / шоғырланғандығы арқылы сандық тұрғыдан бағалайды.
Ecosystem models are mathematical representations of ecosystems. Typically they simplify complex foodwebs down to their major components or trophic levels, and quantify these as either numbers of organisms, biomass or the inventory/concentration of some pertinent chemical element (for instance, carbon or a nutrient species such as nitrogen or phosphorus).
Экотоксикологиядағы модельдер
Экотоксикологиядағы модельдердің мақсаты – қоршаған ортадағы зиянды заттардың тудыратын әсерін түсіну, модельдеу және болжау. Қазіргі көптеген модельдер тірі организмнің әртүрлі деңгейлерінің (мысалы, жеке организмдер немесе популяциялар) біріне тиетін әсерді сипаттайды. Маңызды міндет – биологиялық деңгейлердегі әсерлерді болжай алатын модельдерді жасау. «Экотоксикология және модельдер» еңбектерінде экотоксикологиялық модельдердің түрлері қарастырылады және оларға көптеген сілтемелер берілген.
The purpose of models in ecotoxicology is the understanding, simulation and prediction of effects caused by toxicants in the environment. Most current models describe effects on one of many different levels of biological organization (e. g. organisms or populations). A challenge is the development of models that predict effects across biological scales. Ecotoxicology and models discusses some types of ecotoxicological models and provides links to many others.
Жұқпалы аурудың моделін жасау
Көптеген жұқпалы аурулардың прогресін математикалық түрде модельдеуге болады, осылайша эпидемияның болжамды нәтижесін анықтауға немесе вакцинация арқылы оларды басқаруға көмектеседі. Бұл сала түрлі жұқпалы ауруларға қатысты параметрлерді анықтауға және осы параметрлерді жаппай вакцинация бағдарламасының тиімділігін есептеу үшін пайдалануға бағытталған.
It is possible to model the progress of most infectious diseases mathematically to discover the likely outcome of an epidemic or to help manage them by vaccination. This field tries to find parameters for various infectious diseases and to use those parameters to make useful calculations about the effects of a mass vaccination programme.