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 , визуализации и средств коммуникации с целью компьютерного моделирования биологических систем. Она включает 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 эмерджентное свойство сложной системы может быть результатом взаимодействия причины и следствия между более простыми, интегрированными частями (см. биологическая организация ). Биологические системы демонстрируют много важных примеров эмерджентных свойств в сложном взаимодействии компонентов. Традиционное изучение биологических систем требует редуктивных методов, в 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 в реальном времени реакции системы на внешние и внутренние стимулы, 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, на функцию бьющегося сердца.

Стандарты

Наиболее широко принятым стандартным форматом для хранения и обмена моделями в этой области является язык разметки системной биологии (SBML) . [3] На веб-сайте SBML.org имеется 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 другими акцентами включают BioPAX и CellML .

Конкретные задачи

Модель клетки

Часть клеточного цикла
Пищевая сеть острова Медвежий, созданная Саммерхейсом и Элтоном 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 . Оно включает в себя использование компьютерного моделирования многих клеточных подсистем, таких как сети метаболитов , ферментов , которые включают метаболизм и транскрипцию , трансляцию , регуляцию и индукцию сетей регуляции генов. [4]

Сложная сеть биохимических реакций/транспортных процессов и их пространственная организация делают разработку предсказательной модели живой клетки грандиозной задачей XXI века, обозначенной как таковая Национальным научным фондом (NSF) в 2006 году. [5]

Целая вычислительная модель клетки для бактерии Mycoplasma genitalium , включая все ее 525 генов, генные продукты и их взаимодействия, была создана учеными из Стэнфордского университета и Института Дж. Крейга Вентера и опубликована 20 июля 2012 года в журнале Cell. [6]

Динамическая компьютерная модель внутриклеточной сигнализации стала основой для Merrimack Pharmaceuticals при поиске мишени для их противоракового препарата MM-111. [7]

Мембранные вычисления — это задача моделирования конкретно клеточной мембраны .

Моделирование многоклеточного организма

Сообщество OpenWorm занимается симуляцией 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]

Сворачивание белка

Предсказание структуры белка — это предсказание трехмерной структуры белка по его аминокислотной последовательности, то есть предсказание третичной структуры белка по его первичной структуре . Это одна из важнейших целей биоинформатики и теоретической химии . Предсказание структуры белка имеет большое значение в медицине (например, при разработке лекарств ) и биотехнологии (например, при разработке новых ферментов ). Каждые два года эффективность текущих методов оценивается в эксперименте CASP .

Биологические системы человека

Модель мозга

Проект Blue Brain Project представляет собой попытку создания синтетического мозга путем обратного проектирования мозга млекопитающего вплоть 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 , работающий под управлением программного обеспечения NEURON Майкла Хайнса , симуляция состоит не просто из искусственной нейронной сети , но и включает в себя частично биологически реалистичную модель нейронов . [9] [10] Его сторонники надеются, что в конечном итоге он прольет свет на природу сознания . Существует ряд подпроектов, включая Cajal Blue Brain , координируемый Мадридским центром суперкомпьютеров и визуализации (CeSViMa), и другие, реализуемые университетами и независимыми лабораториями в Великобритании, США и Израиле. Проект «Человеческий мозг» основан на работе проекта «Синий мозг». [11] [12] Это один из шести пилотных проектов в Программе исследований будущих новых технологий Европейской комиссии, [13] претендующий на финансирование в размере миллиарда евро.

Модель иммунной системы

За последнее десятилетие появилось все больше и больше моделей иммунной системы. [14] [15]

Виртуальная печень

Проект Virtual Liver — это исследовательская программа стоимостью 43 миллиона евро, финансируемая правительством Германии, состоящая из семидесяти исследовательских групп, распределенных по всей Германии. Цель — создать виртуальную печень, динамическую математическую модель, которая представляет физиологию , морфологию и функцию печени человека. [16]

Модель дерева

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

Экологические модели

Модели экосистем являются математическими представлениями экосистем . Обычно они упрощают сложные пищевые цепи до их основных компонентов или трофических уровней и количественно определяют их как количество организмов , биомассу или запас / концентрацию некоторого соответствующего химического элемента (например, углерода или вида питательных веществ , такого как азот или фосфор ).

Модели в экотоксикологии

Целью моделей в экотоксикологии является понимание, моделирование и прогнозирование эффектов, вызванных токсикантами в окружающей среде. Большинство современных моделей описывают эффекты на одном из многих различных уровней биологической организации (например, организмов или популяций). Сложность заключается в разработке моделей, которые предсказывают эффекты в биологических масштабах. Экотоксикология и модели обсуждают некоторые типы экотоксикологических моделей и предоставляют ссылки на многие другие.

Моделирование инфекционных заболеваний

Можно математически смоделировать развитие большинства инфекционных заболеваний, чтобы обнаружить вероятный исход эпидемии или помочь управлять ими с помощью вакцинации . Эта область пытается найти параметры для различных инфекционных заболеваний и использовать эти параметры для выполнения полезных расчетов относительно эффектов программы массовой вакцинации .

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Иногда ее называют теоретической биологией, сухой биологией или даже биоматематикой.
  2. ^ Вычислительная системная биология — это раздел, который стремится сформировать системное понимание путем анализа биологических данных с использованием вычислительных методов.

Ссылки

  1. ^ Андрес Криете, Роланд Эйлс, Вычислительная системная биология, Elsevier Academic Press, 2006.
  2. ^ Тавассоли, Иман; Гольдфарб, Джозеф; Айенгар, Рави (2018-10-04). «Системная биология в учебнике: основные методы и подходы». Очерки по биохимии . 62 (4): 487–500. doi :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 содействия развитию науки
  6. ^ Карр, Дж. (2012) Вычислительная модель всей клетки предсказывает фенотип из генотипа клетки
  7. ^ МакДонах, КФ (2012) Противоопухолевая активность нового биспецифического антитела, которое воздействует на онкогенную единицу ErbB2/ErbB3 и ингибирует активацию ErbB3, вызванную херегулином. Молекулярная терапия рака
  8. ^ Загрузки OpenWorm
  9. ^ Грэм-Роу, Дункан. «Миссия по созданию имитируемого мозга начинается», NewScientist , июнь 2005 г.
  10. ^ Палмер, Джейсон. Имитация мозга, приближающая мышление, BBC News.
  11. ^ Проект «Человеческий мозг». Архивировано 5 июля 2012 г. на Wayback Machine
  12. ↑ Видеозапись презентации Генри Маркрама «Проект человеческого мозга» от 22 июня 2012 года.
  13. ^ Домашняя страница инициативы FET Flagships.
  14. ^ Балицкий, Ежи (2004). «Многокритериальный эволюционный алгоритм с моделью иммунной системы для обработки ограничений для назначений задач». Искусственный интеллект и мягкие вычисления — ICAISC 2004. Конспект лекций по информатике. Том 3070. С. 394–399. doi :10.1007/978-3-540-24844-6_57. ISBN 978-3-540-22123-4.
  15. ^ "Компьютерное моделирование фиксирует иммунный ответ на грипп" . Получено 19 августа 2009 г.
  16. ^ "Virtual Liver Network". Архивировано из оригинала 2012-09-30 . Получено 2016-10-14 .
  17. ^ "Имитация роста растений". Архивировано из оригинала 2009-12-09 . Получено 2009-10-18 .

Источники

Дальнейшее чтение

Внешние ссылки