Моделирование биологических систем - Modelling biological systems

Моделирование биологических систем это важная задача системная биология и математическая биология.[а] Вычислительная системная биология[b][1] направлен на разработку и использование эффективных алгоритмы, структуры данных, визуализация и средства коммуникации с целью компьютерное моделирование биологических систем. Это предполагает использование компьютерное моделирование биологических систем, в том числе сотовый подсистемы (такие как сети метаболитов и ферменты которые включают метаболизм, преобразование сигнала пути и сети регуляции генов ), чтобы анализировать и визуализировать сложные связи этих клеточных процессов.[2]

Неожиданный возникающая собственность из сложная система может быть результатом взаимодействия причинно-следственной связи между более простыми интегрированными частями (см. биологическая организация ). Биологические системы демонстрируют множество важных примеров эмерджентных свойств в сложном взаимодействии компонентов. Традиционное исследование биологических систем требует редуктивных методов, в которых количество данных собирается по категориям, например, концентрация во времени в ответ на определенный стимул. Компьютеры имеют решающее значение для анализа и моделирования этих данных. Цель состоит в том, чтобы создать в реальном времени точные модели реакции системы на внешние и внутренние раздражители, такие как 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

Безусловно, наиболее широко распространенным стандартным форматом хранения и обмена моделями в полевых условиях является Язык разметки системной биологии (SBML)[3] В SBML.org веб-сайт включает руководство по многим важным программным пакетам, используемым в вычислительной системной биологии. Большое количество моделей, закодированных в SBML, можно получить из Биомодели. Другие языки разметки с другими акцентами включают BioPAX и CellML.

Конкретные задачи

Сотовая модель

Основная статья: Сотовая модель
Часть клеточный цикл
Пищевая сеть Саммерхейса и Элтона 1923 г. на Медвежьем острове (Стрелки представляют организм, потребляемый другим организмом.).
Образец Временные ряды из Модель Лотки – Вольтерры. Обратите внимание, что две популяции демонстрируют циклическое поведение.

Создание сотовой модели было особенно сложной задачей. системная биология и математическая биология. Это предполагает использование компьютерное моделирование из многих сотовый подсистемы, такие как сети метаболитов, ферменты которые включают метаболизм и транскрипция, перевод, регуляция и индукция генных регуляторных сетей.[4]

Сложная сеть процессов биохимической реакции / переноса и их пространственная организация делают развитие прогнозная модель живой клетки - грандиозный вызов 21-го века, признанный таковым Национальный фонд науки (NSF) в 2006 году.[5]

Вычислительная модель целой клетки для бактерии Mycoplasma genitalium, включающий все 525 генов, генные продукты и их взаимодействия, был разработан учеными из Стэнфордского университета и Института Дж. Крейга Вентера и опубликован 20 июля 2012 года в журнале Cell.[6]

На основе динамической компьютерной модели внутриклеточной передачи сигналов компания Merrimack Pharmaceuticals обнаружила мишень для своего лекарства от рака MM-111.[7]

Мембранные вычисления задача моделирования именно клеточная мембрана.

Моделирование многоклеточного организма

Имитация C. elegans на клеточном уровне с открытым исходным кодом проводится в OpenWorm сообщество. Пока физический движок Gepetto был построен и модели нейронного коннектома и мышечной клетки были созданы в формате NeuroML.[8]

Сворачивание белков

Основная статья: Проблема сворачивания белка

Прогнозирование структуры белка - это предсказание трехмерной структуры белок из его аминокислота последовательность - то есть предсказание белка третичная структура из его первичная структура. Это одна из важнейших целей, которую преследует биоинформатика и теоретическая химия. Прогноз структуры белка имеет большое значение в лекарство (например, в дизайн лекарства ) и биотехнология (например, в оформлении романа ферменты ). Каждые два года эффективность существующих методов оценивается в CASP эксперимент.

Биологические системы человека

Модель мозга

В Проект Голубой мозг это попытка создать синтетический мозг путем разобрать механизм с целью понять, как это работает в мозг млекопитающих вплоть до молекулярного уровня. Цель этого проекта, основанного в мае 2005 г. Институтом мозга и разума École Polytechnique в Лозанна, Швейцария, заключается в изучении архитектурных и функциональных принципов мозга. Проект возглавляет директор института Генри Маркрам. Используя Синий ген суперкомпьютер работает Майкл Хайнс Программное обеспечение НЕЙРОН, моделирование не состоит просто из искусственная нейронная сеть, но включает частично биологически реалистичную модель нейроны.[9][10] Его сторонники надеются, что в конечном итоге он прольет свет на природу сознание. Есть ряд подпроектов, в том числе Кахал синий мозг, координируется Центр суперкомпьютеров и визуализации в Мадриде (CeSViMa) и другие, управляемые университетами и независимыми лабораториями в Великобритании, США и Израиле. Проект "Человеческий мозг" основан на работе проекта "Голубой мозг".[11][12] Это один из шести пилотных проектов в Программе исследований будущих новых технологий Европейской комиссии.[13] конкурируют за финансирование в миллиард евро.

Модель иммунной системы

В последнее десятилетие наблюдается рост числа симуляторов иммунной системы.[14][15]

Виртуальная печень

В Виртуальная печень Проект представляет собой исследовательскую программу стоимостью 43 миллиона евро, финансируемую правительством Германии, в которую входят семьдесят исследовательских групп, распределенных по всей Германии. Цель состоит в том, чтобы создать виртуальную печень, динамическую математическую модель, которая представляет печень человека. физиология, морфология и функции.[16]

Модель дерева

Основная статья: Имитация роста растений

Электронные деревья (е-деревья) обычно используют L-системы имитировать рост. L-системы очень важны в области наука о сложности и Жизнь. Общепринятой системы для описания изменений в морфологии растений на клеточном или модульном уровне еще предстоит разработать.[17]Наиболее распространенные алгоритмы генерации деревьев описаны в статьях. «Создание и визуализация реалистичных деревьев», и Визуализация дерева в реальном времени

Экологические модели

Основная статья: Модель экосистемы

Экосистемные модели математический представления экосистемы. Обычно они упрощают сложные пищевые полотна вплоть до их основных компонентов или трофические уровни, и выразить их как количество организмы, биомасса или инвентарь /концентрация некоторых подходящих химический элемент (например, углерод или питательное вещество разновидность Такие как азот или же фосфор ).

Модели в экотоксикологии

Назначение моделей в экотоксикология это понимание, моделирование и прогнозирование воздействия токсичных веществ в окружающей среде. Большинство современных моделей описывают воздействие на один из множества различных уровней биологической организации (например, на организмы или популяции). Проблема заключается в разработке моделей, которые предсказывают эффекты в биологических масштабах. Экотоксикология и модели обсуждает некоторые типы экотоксикологических моделей и дает ссылки на многие другие.

Моделирование инфекционного заболевания

Основные статьи: Математическое моделирование инфекционного заболевания и Модель эпидемии

Можно математически смоделировать развитие большинства инфекционных заболеваний, чтобы определить вероятный исход болезни. эпидемия или помочь управлять ими вакцинация. Это поле пытается найти параметры для различных инфекционные заболевания и использовать эти параметры для полезных вычислений о влиянии массы вакцинация программа.

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Иногда это называется теоретической биологией, сухой биологией или даже биоматематикой.
  2. ^ Биология вычислительных систем - это отрасль, которая стремится генерировать понимание на системном уровне путем анализа биологических данных с использованием вычислительных методов.

Рекомендации

  1. ^ Андрес Криете, Роланд Эйлс, Вычислительная системная биология, Elsevier Academic Press, 2006.
  2. ^ Тавассолы, Иман; Гольдфарб, Джозеф; Айенгар, Рави (2018-10-04). «Букварь по системной биологии: основные методы и подходы». Очерки биохимии. 62 (4): 487–500. Дои:10.1042 / EBC20180003. ISSN  0071-1365. PMID  30287586.
  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 Дж., Родригес-Касо К. (декабрь 2014 г.). «Восходящая характеристика передаточных функций для синтетических биологических проектов: уроки энзимологии». Исследования нуклеиновых кислот. 42 (22): 14060–14069. Дои:10.1093 / нар / gku964. ЧВК  4267673. PMID  25404136.
  5. ^ Американская ассоциация развития науки
  6. ^ Карр, Дж. (2012) Компьютерная модель целой клетки предсказывает фенотип на основе генотипа клетки
  7. ^ McDonagh, CF (2012) Противоопухолевая активность нового биспецифического антитела, которое нацелено на онкогенную единицу ErbB2 / ErbB3 и ингибирует индуцированную герегулином активацию ErbB3. Молекулярная терапия рака
  8. ^ Загрузки OpenWorm
  9. ^ Грэм-Роу, Дункан. «Миссия по созданию искусственного мозга начинается», Новый ученый, Июнь 2005 г.
  10. ^ Палмер, Джейсон. Смоделированный мозг ближе к мысли, Новости BBC.
  11. ^ Проект человеческого мозга. В архиве 5 июля 2012 г. Wayback Machine
  12. ^ Видео Генри Маркрама, представляющего проект "Человеческий мозг" 22 июня 2012 г.
  13. ^ Домашняя страница FET Flagships Initiative.
  14. ^ Многокритериальный эволюционный алгоритм с моделью иммунной системы для обработки ограничений при постановке задач - Спрингер
  15. ^ «Компьютерное моделирование фиксирует иммунный ответ на грипп». Получено 2009-08-19.
  16. ^ «Виртуальная сеть печени». Архивировано из оригинал в 2012-09-30. Получено 2016-10-14.
  17. ^ «Моделирование роста растений». Архивировано из оригинал на 2009-12-09. Получено 2009-10-18.

Источники

дальнейшее чтение

внешняя ссылка