stringtranslate.com

Моделирование биологических систем

Моделирование биологических систем является важной задачей системной биологии и математической биологии . [a] Вычислительная системная биология [b] [1] направлена ​​на разработку и использование эффективных алгоритмов , структур данных , инструментов визуализации и связи с целью компьютерного моделирования биологических систем. Он предполагает использование компьютерного моделирования биологических систем, включая клеточные подсистемы (такие как сети метаболитов и ферментов , которые включают метаболизм , пути передачи сигналов и сети регуляции генов ), для анализа и визуализации сложных связей этих клеточных процессов. [2]

Неожиданное возникающее свойство сложной системы может быть результатом взаимодействия причины и следствия между более простыми, интегрированными частями (см. биологическую организацию ). Биологические системы демонстрируют множество важных примеров эмерджентных свойств в сложном взаимодействии компонентов. Традиционное изучение биологических систем требует редуктивных методов, при которых объемы данных собираются по категориям, например, концентрация с течением времени в ответ на определенный стимул. Компьютеры имеют решающее значение для анализа и моделирования этих данных. Цель состоит в том, чтобы создать точные модели реакции системы на внешние и внутренние раздражители в режиме реального времени, например, модель раковой клетки, чтобы найти слабые места в ее сигнальных путях, или моделирование мутаций ионных каналов, чтобы увидеть влияние на кардиомиоциты и в свою очередь, функция бьющегося сердца.

Стандарты

На сегодняшний день наиболее широко распространенным стандартным форматом для хранения и обмена моделями в полевых условиях является язык разметки системной биологии (SBML) . [3] Веб-сайт SBML.org содержит руководство по многим важным пакетам программного обеспечения, используемым в вычислительной системной биологии. Большое количество моделей, закодированных в SBML, можно получить из BioModels . Другие языки разметки с разными акцентами включают BioPAX и CellML .

Частные задачи

Сотовая модель

Часть клеточного цикла
Пищевая сеть Саммерхейса и Элтона на Медвежьем острове в 1923 году ( стрелки обозначают организм, потребляемый другим организмом ).
Пример временного ряда модели Лотки-Вольтерры . Обратите внимание, что обе популяции демонстрируют циклическое поведение .

Создание клеточной модели было особенно сложной задачей системной биологии и математической биологии . Он предполагает использование компьютерного моделирования многих клеточных подсистем, таких как сети метаболитов , ферментов , которые обеспечивают метаболизм и транскрипцию , трансляцию , регуляцию и индукцию сетей регуляции генов. [4]

Сложная сеть биохимических реакций/транспортных процессов и их пространственная организация делают разработку прогнозирующей модели живой клетки грандиозной задачей 21-го века, внесенной в список таковых Национальным научным фондом (NSF) в 2006 году. [5]

Цельноклеточная вычислительная модель бактерии Mycoplasmagentium , включая все ее 525 генов, генные продукты и их взаимодействия, была построена учеными из Стэнфордского университета и Института Дж. Крейга Вентера и опубликована 20 июля 2012 года в журнале Cell. [6]

Динамическая компьютерная модель внутриклеточной передачи сигналов стала основой для Merrimack Pharmaceuticals, чтобы обнаружить мишень для своего лекарства от рака MM-111. [7]

Мембранные вычисления — это задача моделирования именно клеточной мембраны .

Моделирование многоклеточного организма

Сообщество OpenWorm занимается моделированием C. elegans с открытым исходным кодом на клеточном уровне . На данный момент создан физический движок Gepetto и созданы модели нейронного коннектома и мышечной клетки в формате NeuroML. [8]

Складывание белка

Предсказание структуры белка — это предсказание трехмерной структуры белка на основе его аминокислотной последовательности, то есть предсказание третичной структуры белка на основе его первичной структуры . Это одна из важнейших целей, которую преследуют биоинформатика и теоретическая химия . Прогнозирование структуры белка имеет большое значение в медицине (например, при разработке лекарств ) и биотехнологии (например, при разработке новых ферментов ). Каждые два года эффективность существующих методов оценивается в эксперименте CASP .

Биологические системы человека

Модель мозга

Проект « Голубой мозг» — это попытка создать синтетический мозг путем реверс-инжиниринга мозга млекопитающих до молекулярного уровня. Целью этого проекта, основанного в мае 2005 года Институтом мозга и разума Политехнической школы в Лозанне , Швейцария, является изучение архитектурных и функциональных принципов мозга. Проект возглавляет директор института Генри Маркрам. Используя суперкомпьютер Blue Gene с программным обеспечением NEURON Майкла Хайнса , моделирование состоит не просто из искусственной нейронной сети , а включает в себя частично биологически реалистичную модель нейронов . [9] [10] Ее сторонники надеются, что она в конечном итоге прольет свет на природу сознания . Существует ряд подпроектов, в том числе Cajal Blue Brain , координируемый Мадридским центром суперкомпьютеров и визуализации (CeSViMa), а также другие, реализуемые университетами и независимыми лабораториями Великобритании, США и Израиля. Проект «Человеческий мозг» основан на работе проекта «Голубой мозг». [11] [12] Это один из шести пилотных проектов в рамках Программы исследований будущих новых технологий Европейской комиссии, [13] претендующих на финансирование в миллиард евро.

Модель иммунной системы

Последнее десятилетие стало свидетелем появления растущего числа симуляций иммунной системы. [14] [15]

Виртуальная печень

Проект «Виртуальная печень» — это исследовательская программа стоимостью 43 миллиона евро, финансируемая правительством Германии и состоящая из семидесяти исследовательских групп, расположенных по всей Германии. Цель состоит в том, чтобы создать виртуальную печень — динамическую математическую модель, отражающую физиологию , морфологию и функцию печени человека. [16]

Модель дерева

Электронные деревья (e-деревья) обычно используют L-системы для имитации роста. L-системы очень важны в области науки о сложности и A-жизни . Общепринятая система описания изменений морфологии растений на клеточном или модульном уровне еще не разработана. [17] Наиболее широко реализованные алгоритмы генерации деревьев описаны в статьях «Создание и рендеринг реалистичных деревьев» и «Рендеринг деревьев в реальном времени».

Экологические модели

Экосистемные модели представляют собой математическое представление экосистем . Обычно они упрощают сложные пищевые сети до их основных компонентов или трофических уровней и определяют их количественно либо как количество организмов , биомассу , либо как запас / концентрацию какого-либо соответствующего химического элемента (например, углерода или питательных веществ, таких как азот или фосфор ).

Модели в экотоксикологии

Целью моделей в экотоксикологии является понимание, моделирование и прогнозирование эффектов, вызываемых токсикантами в окружающей среде. Большинство современных моделей описывают воздействие на один из многих различных уровней биологической организации (например, организмы или популяции). Задача заключается в разработке моделей, которые предсказывают эффекты в биологических масштабах. В разделе «Экотоксикология и модели» обсуждаются некоторые типы экотоксикологических моделей и приводятся ссылки на многие другие.

Моделирование инфекционных заболеваний

Можно математически смоделировать развитие большинства инфекционных заболеваний, чтобы определить вероятный исход эпидемии или помочь справиться с ней с помощью вакцинации . В этой области пытаются найти параметры различных инфекционных заболеваний и использовать эти параметры для полезных расчетов эффектов программы массовой вакцинации .

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Иногда ее называют теоретической биологией, сухой биологией или даже биоматематикой.
  2. ^ Вычислительная системная биология — это отрасль, которая стремится достичь понимания на системном уровне путем анализа биологических данных с использованием вычислительных методов.

Рекомендации

  1. ^ Андрес Крите, Роланд Эйлс, Биология вычислительных систем, Elsevier Academic Press, 2006.
  2. ^ Тавассоли, Иман; Гольдфарб, Джозеф; Айенгар, Рави (04 октября 2018 г.). «Букварь по системной биологии: основные методы и подходы». Очерки по биохимии . 62 (4): 487–500. дои : 10.1042/EBC20180003. ISSN  0071-1365. PMID  30287586. S2CID  52922135.
  3. ^ Клипп, Либермейстер, Хельбиг, Ковальд и Шабер. (2007). «Стандарты системной биологии — говорит сообщество» (2007), Nature Biotechnology 25(4):390–391.
  4. ^ Карбонелл-Баллестеро М., Дюран-Небреда С., Монтаньес Р., Соле Р., Масия Х., Родригес-Касо С. (декабрь 2014 г.). «Характеристика передаточных функций снизу вверх для проектов синтетической биологии: уроки энзимологии». Исследования нуклеиновых кислот . 42 (22): 14060–14069. дои : 10.1093/nar/gku964. ПМК 4267673 . ПМИД  25404136. 
  5. ^ Американская ассоциация развития науки
  6. ^ Карр, Дж. (2012) Вычислительная модель цельной клетки предсказывает фенотип на основе генотипа клетки
  7. ^ McDonagh, CF (2012)Противоопухолевая активность нового биспецифического антитела, которое воздействует на онкогенную единицу ErbB2/ErbB3 и ингибирует индуцированную херегулином активацию ErbB3. Молекулярная терапия рака
  8. ^ Загрузки OpenWorm
  9. ^ Грэм-Роу, Дункан. «Начинается миссия по созданию моделируемого мозга», NewScientist , июнь 2005 г.
  10. ^ Палмер, Джейсон. Имитация мозга ближе к мысли, BBC News.
  11. ^ Проект человеческого мозга. Архивировано 5 июля 2012 г. в Wayback Machine .
  12. ↑ Видео Генри Маркрама, представляющего проект «Человеческий мозг» 22 июня 2012 г.
  13. ^ Домашняя страница Флагманской инициативы FET.
  14. ^ Балицкий, Ежи (2004). «Многокритериальный эволюционный алгоритм с моделью иммунной системы для обработки ограничений при назначении задач». Искусственный интеллект и мягкие вычисления — ICAISC 2004 . Конспекты лекций по информатике. Том. 3070. стр. 394–399. дои : 10.1007/978-3-540-24844-6_57. ISBN 978-3-540-22123-4.
  15. ^ «Компьютерное моделирование фиксирует иммунный ответ на грипп» . Проверено 19 августа 2009 г.
  16. ^ «Виртуальная сеть печени». Архивировано из оригинала 30 сентября 2012 г. Проверено 14 октября 2016 г.
  17. ^ «Имитация роста растений». Архивировано из оригинала 9 декабря 2009 г. Проверено 18 октября 2009 г.

Источники

дальнейшее чтение

Внешние ссылки