Biyolojik sistemlerin modellenmesi - Modelling biological systems
Biyolojik sistemlerin modellenmesi önemli bir görevdir sistem biyolojisi ve matematiksel biyoloji.[a] Hesaplamalı sistem biyolojisi[b][1] verimli geliştirmeyi ve kullanmayı hedefler algoritmalar, veri yapıları, görselleştirme ve iletişim araçlarıyla bilgisayar modelleme biyolojik sistemlerin. Kullanımını içerir bilgisayar simülasyonları dahil biyolojik sistemlerin hücresel alt sistemler (örneğin metabolit ağları ve enzimler içeren metabolizma, sinyal iletimi yollar ve gen düzenleyici ağlar ), bu hücresel süreçlerin karmaşık bağlantılarını hem analiz etmek hem de görselleştirmek için.[2]
Beklenmedik bir ortaya çıkan mülk bir Kompleks sistem daha basit, entegre parçalar arasındaki neden-sonuç etkileşiminin bir sonucu olabilir (bkz. biyolojik organizasyon ). Biyolojik sistemler, bileşenlerin karmaşık etkileşiminde ortaya çıkan özelliklerin birçok önemli örneğini gösterir. Biyolojik sistemlerin geleneksel çalışması, belirli bir uyarana yanıt olarak zaman içinde konsantrasyon gibi veri miktarlarının kategorilere göre toplandığı indirgeyici yöntemler gerektirir. Bilgisayarlar, bu verilerin analizi ve modellemesi için kritik öneme sahiptir. Amaç, sinyal yollarındaki zayıflıkları bulmak için bir kanser hücresi modeli veya kardiyomiyositler üzerindeki etkilerini görmek için iyon kanalı mutasyonlarının modellenmesi gibi çevresel ve iç uyaranlara bir sistemin tepkisinin doğru gerçek zamanlı modellerini oluşturmaktır. sırayla, atan bir kalbin işlevi.
Standartlar
Sahada modelleri depolamak ve değiştirmek için en yaygın olarak kabul edilen standart biçim, Sistem Biyolojisi Biçimlendirme Dili (SBML)[3] SBML.org web sitesi, hesaplama sistemleri biyolojisinde kullanılan birçok önemli yazılım paketi için bir kılavuz içerir. SBML'de kodlanmış çok sayıda model şuradan alınabilir: BioModels. Farklı vurgulara sahip diğer biçimlendirme dilleri şunları içerir: BioPAX ve CellML.
Özel görevler
Hücresel model
Hücresel bir model oluşturmak, özellikle zorlu bir görev olmuştur. sistem biyolojisi ve matematiksel biyoloji. Kullanımını içerir bilgisayar simülasyonları Birçoğunun hücresel gibi alt sistemler metabolit ağları, enzimler içeren metabolizma ve transkripsiyon, tercüme, gen düzenleyici ağların düzenlenmesi ve indüksiyonu.[4]
Karmaşık biyokimyasal reaksiyon / taşıma süreçleri ağı ve bunların mekansal organizasyonu, tahmine dayalı model Yaşayan bir hücrenin 21. yüzyıl için büyük bir meydan okuması, Ulusal Bilim Vakfı (NSF) 2006 yılında.[5]
Bakteri için tam hücre hesaplama modeli Mycoplasma genitalium Tüm 525 genleri, gen ürünleri ve etkileşimleri dahil olmak üzere, Stanford Üniversitesi ve J. Craig Venter Enstitüsü'nden bilim adamları tarafından oluşturuldu ve 20 Temmuz 2012'de Cell'de yayınlandı.[6]
Hücre içi sinyallemenin dinamik bir bilgisayar modeli, Merrimack Pharmaceuticals'ın kanser ilacı MM-111 için hedefi keşfetmesinin temelini oluşturdu.[7]
Membran hesaplama özellikle bir modelleme görevi hücre zarı.
Çok hücreli organizma simülasyonu
C. elegans'ın hücresel düzeyde açık kaynaklı bir simülasyonu, OpenWorm topluluk. Şimdiye kadar fizik motoru Gepetto NeuroML formatında oluşturulmuş ve nöral konektom ve bir kas hücresinin modelleri oluşturulmuştur.[8]
Protein katlama
Protein yapısı tahmini, bir proteinin üç boyutlu yapısının tahminidir. protein ondan amino asit sekans - yani bir proteinin tahmini üçüncül yapı ondan Birincil yapı. Takip ettiği en önemli hedeflerden biridir. biyoinformatik ve teorik kimya. Protein yapısı tahmini yüksek öneme sahip ilaç (örneğin, ilaç tasarımı ) ve biyoteknoloji (örneğin, roman tasarımında enzimler ). Her iki yılda bir, mevcut yöntemlerin performansı, CASP Deney.
İnsan biyolojik sistemleri
Beyin modeli
Mavi Beyin Projesi sentetik bir beyin yaratma girişimidir. tersine mühendislik memeli beyni moleküler seviyeye kadar. Mayıs 2005'te Beyin ve Zihin Enstitüsü tarafından kurulan bu projenin amacı Ecole Polytechnique içinde Lozan İsviçre, beynin mimari ve işlevsel ilkelerini inceleyecek. Projeye Enstitü müdürü Henry Markram başkanlık ediyor. Bir Mavi Gen Süper bilgisayar Michael Hines'ı çalıştıran NEURON yazılımı simülasyon basitçe bir yapay sinir ağı, ancak kısmen biyolojik olarak gerçekçi bir model içerir nöronlar.[9][10] Savunucuları tarafından, eninde sonunda bunun doğasına ışık tutacağı umulmaktadır. bilinç Dahil olmak üzere bir dizi alt proje var. Cajal Mavi Beyin tarafından koordine edildi Madrid Süper Hesaplama ve Görselleştirme Merkezi (CeSViMa) ve diğerleri Birleşik Krallık, ABD ve İsrail'deki üniversiteler ve bağımsız laboratuvarlar tarafından yönetilmektedir. İnsan Beyni Projesi, Mavi Beyin Projesi'nin çalışmalarına dayanmaktadır.[11][12] Avrupa Komisyonu'nun Gelecek Gelişen Teknolojiler Araştırma Programındaki altı pilot projeden biridir,[13] bir milyar euro finansman için rekabet ediyor.
Bağışıklık sistemi modeli
Son on yılda, bağışıklık sisteminin artan sayıda simülasyonunun ortaya çıktığı görüldü.[14][15]
Sanal karaciğer
Sanal Karaciğer proje, Alman Hükümeti tarafından finanse edilen ve Almanya'nın her yerine dağılmış yetmiş araştırma grubundan oluşan 43 milyon euro'luk bir araştırma programıdır. Amaç, insan karaciğerini temsil eden dinamik bir matematiksel model olan sanal bir karaciğer üretmektir. fizyoloji morfoloji ve işlev.[16]
Ağaç modeli
Elektronik ağaçlar (e-ağaçlar) genellikle L sistemleri büyümeyi simüle etmek için. L sistemleri alanında çok önemlidir karmaşıklık bilimi ve Bir hayat Hücresel veya modüler düzeydeki bitki morfolojisindeki değişiklikleri açıklamak için evrensel olarak kabul edilmiş bir sistem henüz tasarlanmamıştır.[17]En yaygın olarak uygulanan ağaç oluşturma algoritmaları makalelerde açıklanmıştır. "Gerçekçi Ağaçların Yaratılması ve İşlenmesi", ve Gerçek Zamanlı Ağaç Oluşturma
Ekolojik modeller
Ekosistem modelleri matematiksel temsilleri ekosistemler. Genellikle karmaşıklığı basitleştirir yemek ağları aşağı ana bileşenlerine veya trofik seviyeler ve bunları her iki sayı olarak ölçün organizmalar, biyokütle ya da envanter /konsantrasyon bazı ilgili kimyasal element (Örneğin, karbon veya a besin Türler gibi azot veya fosfor ).
Ekotoksikolojide modeller
Modellerin amacı ekotoksikoloji Çevrede bulunan toksik maddelerin neden olduğu etkilerin anlaşılması, simülasyonu ve tahminidir. Güncel modellerin çoğu, biyolojik organizasyonun birçok farklı seviyesinden biri (örneğin, organizmalar veya popülasyonlar) üzerindeki etkileri tanımlamaktadır. Biyolojik ölçeklerdeki etkileri tahmin eden modellerin geliştirilmesi bir zorluktur. Ekotoksikoloji ve modeller bazı ekotoksikolojik model türlerini tartışır ve diğerleri ile bağlantı kurar.
Bulaşıcı hastalığın modellenmesi
Çoğu bulaşıcı hastalığın ilerleyişini matematiksel olarak modellemek, bir enfeksiyonun olası sonucunu keşfetmek mümkündür. epidemi veya bunları yönetmeye yardımcı olmak için aşılama. Bu alan bulmaya çalışır parametreleri çeşitli için bulaşıcı hastalıklar ve bu parametreleri kullanarak bir kütlenin etkileri hakkında yararlı hesaplamalar yapmak için aşılama programı.
Ayrıca bakınız
- Biyolojik veri görselleştirme
- Biyo-simülasyon
- Gillespie algoritması
- Moleküler modelleme yazılımı
- Stokastik simülasyon
Notlar
Referanslar
- ^ Andres Kriete, Roland Eils, Hesaplamalı Sistem Biyolojisi, Elsevier Academic Press, 2006.
- ^ Tavassoly, Iman; Goldfarb, Joseph; İyengar, Ravi (2018-10-04). "Sistem biyolojisi astarı: temel yöntemler ve yaklaşımlar". Biyokimyada Denemeler. 62 (4): 487–500. doi:10.1042 / EBC20180003. ISSN 0071-1365. PMID 30287586.
- ^ Klipp, Liebermeister, Helbig, Kowald ve Schaber. (2007). "Sistem biyolojisi standartları - topluluk konuşuyor" (2007), Nature Biotechnology 25 (4): 390-391.
- ^ Carbonell-Ballestero M, Duran-Nebreda S, Montañez R, Solé R, Macía J, Rodríguez-Caso C (Aralık 2014). "Sentetik biyoloji tasarımları için transfer fonksiyonlarının aşağıdan yukarıya karakterizasyonu: enzimolojiden dersler". Nükleik Asit Araştırması. 42 (22): 14060–14069. doi:10.1093 / nar / gku964. PMC 4267673. PMID 25404136.
- ^ American Association for the Advancement of Science
- ^ Karr, J. (2012) Bir Tam Hücre Hesaplamalı Model Genotip Hücresinden Fenotipi Tahmin Ediyor
- ^ McDonagh, CF (2012) ErbB2 / ErbB3 Onkojenik Ünitesini Hedefleyen ve ErbB3'ün Heregulin ile İndüklenen Aktivasyonunu Engelleyen Yeni Bir Bispesifik Antikorun Antitümör Aktivitesi. Moleküler Kanser Tedavileri
- ^ OpenWorm İndirmeleri
- ^ Graham-Rowe, Duncan. "Simüle edilmiş bir beyin oluşturma görevi başlıyor", Yeni bilim adamı, Haziran 2005.
- ^ Palmer, Jason. Simüle beyin düşünceye daha yakın, BBC haberleri.
- ^ İnsan Beyni Projesi. Arşivlendi 5 Temmuz 2012, Wayback Makinesi
- ^ Henry Markram'ın 22 Haziran 2012'de İnsan Beyni Projesi'ni sunan videosu.
- ^ FET Flagships Initiative ana sayfası.
- ^ Görev Atamaları için Kısıtlamaları Yönetmek İçin Bağışıklık Sistemi Modeli ile Çok Kriterli Evrimsel Algoritma - Springer
- ^ "Bilgisayar Simülasyonu Gribe Karşı Bağışıklık Tepkisini Yakalar". Alındı 2009-08-19.
- ^ "Sanal Karaciğer Ağı". Arşivlenen orijinal 2012-09-30 tarihinde. Alındı 2016-10-14.
- ^ "Bitki büyümesinin simülasyonu". Arşivlenen orijinal 2009-12-09 tarihinde. Alındı 2009-10-18.
Kaynaklar
- Antmann, S. S .; Marsden, J. E .; Sirovich, L., eds. (2009). Matematiksel Fizyoloji (2. baskı). New York, New York: Springer. ISBN 978-0-387-75846-6.
- Barnes, D.J .; Chu, D. (2010), Biyobilimler için Modellemeye Giriş, Springer Verlag
- Bulaşıcı Hastalık Modellemesine Giriş Emilia Vynnycky ve Richard G White tarafından. Bulaşıcı hastalık modellemesi ve uygulamaları üzerine bir giriş kitabı.
daha fazla okuma
- Barab, A. -L .; Oltvai, Z. (2004). "Ağ biyolojisi * hücrenin işlevsel organizasyonunu anlamak". Doğa İncelemeleri Genetik. 5 (2): 101–113. doi:10.1038 / nrg1272. PMID 14735121. S2CID 10950726.
- Gizli; Schilling, C .; Palsson, B. (2001). "Metabolizmanın akı denge modellerinde gen ifadesinin düzenlenmesi". Teorik Biyoloji Dergisi. 213 (1): 73–88. CiteSeerX 10.1.1.110.1647. doi:10.1006 / jtbi.2001.2405. PMID 11708855.
- Covert, M. W .; Palsson, B.. (2002). "Escherichia coli'nin kısıtlamalara dayalı metabolik modellerinde transkripsiyonel düzenleme". Biyolojik Kimya Dergisi. 277 (31): 28058–28064. doi:10.1074 / jbc.M201691200. PMID 12006566.
- Edwards; Palsson, B. (2000). "Escherichia coli MG1655 in siliko metabolik genotip * tanımı, özellikleri ve yetenekleri". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri. 97 (10): 5528–5533. Bibcode:2000PNAS ... 97.5528E. doi:10.1073 / pnas.97.10.5528. PMC 25862. PMID 10805808.
- Bonneau, R. (2008). "Biyolojik ağları * modüllerden dinamiklere kadar öğrenme". Doğa Kimyasal Biyoloji. 4 (11): 658–664. doi:10.1038 / nchembio.122. PMID 18936750.
- Edwards, J. S .; Ibarra, R. U .; Palsson, B. O. (2001). "Escherichia coli metabolik yeteneklerinin in silico tahminleri deneysel verilerle tutarlıdır". Doğa Biyoteknolojisi. 19 (2): 125–130. doi:10.1038/84379. PMID 11175725. S2CID 1619105.
- Düştü, D.A. (1998). "Metabolik yollarda akışı artırmak * Bir metabolik kontrol analizi perspektifi". Biyoteknoloji ve Biyomühendislik. 58 (2–3): 121–124. doi:10.1002 / (SICI) 1097-0290 (19980420) 58: 2/3 <121 :: AID-BIT2> 3.0.CO; 2-N. PMID 10191380.
- Hartwell, L. H .; Hopfield, J. J .; Leibler, S .; Murray, A.W. (1999). "Molekülerden modüler hücre biyolojisine". Doğa. 402 (6761 Ek): C47 – C52. doi:10.1038/35011540. PMID 10591225. S2CID 34290973.
- Ideker; Galitski, T .; Hood, L. (2001). "Yaşam * sistemleri biyolojisini çözmek için yeni bir yaklaşım". Genomik ve İnsan Genetiğinin Yıllık İncelemesi. 2 (1): 343–372. doi:10.1146 / annurev.genom.2.1.343. PMID 11701654. S2CID 922378.
- Kitano, H. (2002). "Hesaplamalı sistem biyolojisi". Doğa. 420 (6912): 206–210. Bibcode:2002Natur.420..206K. doi:10.1038 / nature01254. PMID 12432404. S2CID 4401115.
- Kitano, H. (2002). "Sistem biyolojisi * kısa bir genel bakış". Bilim. 295 (5560): 1662–1664. Bibcode:2002Sci ... 295.1662K. CiteSeerX 10.1.1.473.8389. doi:10.1126 / science.1069492. PMID 11872829. S2CID 2703843.
- Kitano (2002). "Ayrıntıların ötesine bakıldığında * genetik ve moleküler biyolojide sistem odaklı yaklaşımlarda bir artış". Güncel Genetik. 41 (1): 1–10. doi:10.1007 / s00294-002-0285-z. PMID 12073094. S2CID 18976498.
- Gilman, A. G .; Simon, M. I .; Bourne, H.R .; Harris, B. A .; Long, R .; Ross, E. M .; Stull, J. T .; Taussig, R .; Bourne, H.R .; Arkın, A. P .; Cobb, M. H .; Cyster, J. G .; Devreotes, P. N .; Ferrell, J. E .; Fruman, D .; Gold, M .; Weiss, A .; Stull, J. T .; Berridge, M. J .; Cantley, L. C .; Catterall, W. A .; Coughlin, S. R .; Olson, E. N .; Smith, T. F .; Brugge, J. S .; Botstein, D .; Dixon, J. E .; Hunter, T .; Lefkowitz, R. J .; Pawson, A.J. (2002). "Hücresel Sinyalleme için İttifak’a Genel Bakış" (PDF). Doğa. 420 (6916): 703–706. Bibcode:2002Natur.420..703G. doi:10.1038 / nature01304. PMID 12478301. S2CID 4367083.
- Palsson, Bernhard (2006). Sistem biyolojisi * yeniden yapılandırılmış ağların özellikleri. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-85903-5.
- Kauffman; Prakash, P .; Edwards, J. S. (2003). "Akı denge analizindeki gelişmeler". Biyoteknolojide Güncel Görüş. 14 (5): 491–496. doi:10.1016 / j.copbio.2003.08.001. PMID 14580578.
- Segrè, D .; Vitkup, D .; Kilise, G.M. (2002). "Doğal ve bozulmuş metabolik ağlarda optimalliğin analizi". Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri. 99 (23): 15112–15117. Bibcode:2002PNAS ... 9915112S. doi:10.1073 / pnas.232349399. PMC 137552. PMID 12415116.
- Wildermuth, MC (2000). "Metabolik kontrol analizi * biyolojik uygulamalar ve içgörüler". Genom Biyolojisi. 1 (6): İNCELEMELER1031. doi:10.1186 / gb-2000-1-6-değerlendirme1031. PMC 138895. PMID 11178271.