Modelování biologických systémů - Modelling biological systems
Modelování biologických systémů je významným úkolem biologie systémů a matematická biologie.[A] Biologie výpočetních systémů[b][1] si klade za cíl vyvíjet a efektivně využívat algoritmy, datové struktury, vizualizace a komunikační nástroje s cílem počítačové modelování biologických systémů. Zahrnuje použití počítačové simulace biologických systémů, včetně buněčný subsystémy (např sítě metabolitů a enzymy které obsahují metabolismus, signální transdukce cesty a genové regulační sítě ), jak analyzovat, tak vizualizovat složitá spojení těchto buněčných procesů.[2]
Nečekané vznikající majetek a složitý systém může být výsledkem souhry příčiny a následku mezi jednoduššími integrovanými částmi (viz biologická organizace ). Biologické systémy projevují mnoho důležitých příkladů vznikajících vlastností ve složité souhře složek. Tradiční studium biologických systémů vyžaduje redukční metody, při nichž se množství údajů shromažďuje podle kategorií, jako je koncentrace v čase v reakci na určitý podnět. Počítače mají zásadní význam pro analýzu a modelování těchto dat. Cílem je vytvořit přesné modely reakce systému v reálném čase na podněty prostředí a vnitřní podněty, jako je například model rakovinné buňky, aby se zjistily slabiny v jejích signálních drahách, nebo modelování mutací iontových kanálů za účelem zjištění účinků na kardiomyocyty a zase funkce bijícího srdce.
Standardy
Zdaleka nejrozšířenějším standardním formátem pro ukládání a výměnu modelů v terénu je Systémový biologický značkovací jazyk (SBML)[3] The SBML.org Web obsahuje průvodce mnoha důležitými softwarovými balíčky používanými v biologii výpočetních systémů. Lze načíst velké množství modelů kódovaných v SBML BioModely. Mezi další značkovací jazyky s různým důrazem patří BioPAX a CellML.
Zvláštní úkoly
Mobilní model



Vytvoření mobilního modelu bylo obzvláště náročným úkolem biologie systémů a matematická biologie. Zahrnuje použití počítačové simulace z mnoha buněčný subsystémy jako sítě metabolitů, enzymy které obsahují metabolismus a transkripce, překlad, regulace a indukce genových regulačních sítí.[4]
Složitá síť biochemických reakčních / transportních procesů a jejich prostorová organizace umožňují rozvoj a prediktivní model živé buňky velkou výzvou pro 21. století, kterou jako takový uvádí Národní vědecká nadace (NSF) v roce 2006.[5]
Celý výpočetní model pro bakterii Mycoplasma genitalium, včetně všech jeho 525 genů, genových produktů a jejich interakcí, vytvořili vědci ze Stanfordské univerzity a Institutu J. Craiga Ventera a publikovali 20. července 2012 v Cell.[6]
Dynamický počítačový model intracelulární signalizace byl základem společnosti Merrimack Pharmaceuticals k objevení cíle jejich léku proti rakovině MM-111.[7]
Membránové výpočty je úkolem modelování konkrétně a buněčná membrána.
Simulace mnohobuněčného organismu
Open source simulace C. elegans na buněčné úrovni je sledována OpenWorm společenství. Zatím fyzikální engine Gepetto Byl vytvořen model neurálního konektomu a svalové buňky ve formátu NeuroML.[8]
Skládání bílkovin
Predikce proteinové struktury je predikce trojrozměrné struktury a protein od jeho aminokyselina sekvence - to je předpověď proteinu terciární struktura od jeho primární struktura. Je to jeden z nejdůležitějších cílů, který sleduje bioinformatika a teoretická chemie. Predikce struktury proteinů je velmi důležité v lék (například v design léku ) a biotechnologie (například v designu románu enzymy ). Každé dva roky se v rámci EU hodnotí výkonnost současných metod CASP experiment.
Lidské biologické systémy
Model mozku
The Projekt Blue Brain je pokus o vytvoření syntetického mozku pomocí reverzní inženýrství the mozek savců až na molekulární úroveň. Cílem tohoto projektu, založeného v květnu 2005 Institutem mozku a mysli při École Polytechnique v Lausanne, Švýcarsko, má studovat architektonické a funkční principy mozku. V čele projektu stojí ředitel institutu Henry Markram. Používat Modrý gen superpočítač běží Michael Hines Software NEURON, simulace nespočívá pouze v umělá neuronová síť, ale zahrnuje částečně biologicky realistický model neurony.[9][10] Navrhovatelé doufají, že nakonec osvětlí podstatu vědomí Existuje celá řada dílčích projektů, včetně Cajal modrý mozek, koordinovaný Superpočítačové a vizualizační centrum v Madridu (CeSViMa) a další provozované univerzitami a nezávislými laboratořemi ve Velké Británii, USA a Izraeli. Projekt Human Brain navazuje na práci projektu Blue Brain.[11][12] Je to jeden ze šesti pilotních projektů ve výzkumném programu Future Emerging Technologies Evropské komise,[13] soutěžit o financování v hodnotě miliardy eur.
Model imunitního systému
V posledním desetiletí se objevil vzrůstající počet simulací imunitního systému.[14][15]
Virtuální játra
The Virtuální játra projekt je výzkumný program v hodnotě 43 milionů EUR financovaný německou vládou, který se skládá ze sedmdesáti výzkumných skupin distribuovaných po celém Německu. Cílem je vytvořit virtuální játra, dynamický matematický model, který představuje lidská játra fyziologie, morfologie a funkce.[16]
Stromový model
Obvykle se používají elektronické stromy (e-stromy) L-systémy simulovat růst. L-systémy jsou v oblasti velmi důležité složitost vědy a Život Je třeba ještě navrhnout všeobecně přijímaný systém pro popis změn morfologie rostlin na buněčné nebo modulární úrovni.[17]V článcích jsou popsány nejčastěji implementované algoritmy generující strom „Vytváření a vykreslování realistických stromů“, a Vykreslování stromů v reálném čase
Ekologické modely
Modely ekosystémů jsou matematický reprezentace ekosystémy. Typicky zjednodušují složité foodwebs až po jejich hlavní součásti nebo trofické úrovně a kvantifikujte je jako počet čísel organismy, biomasa nebo inventář /koncentrace nějakého relevantního chemický prvek (například, uhlík nebo a živina druh jako dusík nebo fosfor ).
Modely v ekotoxikologii
Účel modelů v ekotoxikologie je porozumění, simulace a predikce účinků toxických látek v životním prostředí. Většina současných modelů popisuje účinky na jednu z mnoha různých úrovní biologické organizace (např. Organismy nebo populace). Výzvou je vývoj modelů, které předpovídají účinky napříč biologickými měřítky. Ekotoxikologie a modely pojednává o některých typech ekotoxikologických modelů a poskytuje odkazy na mnoho dalších.
Modelování infekčních nemocí
Je možné matematicky modelovat postup většiny infekčních nemocí a zjistit pravděpodobný výsledek epidemický nebo jim pomoci spravovat pomocí očkování. Toto pole se pokouší najít parametry pro různé infekční choroby a použít tyto parametry k provedení užitečných výpočtů účinků hmoty očkování program.
Viz také
- Vizualizace biologických dat
- Biosimulace
- Gillespieho algoritmus
- Software pro molekulární modelování
- Stochastická simulace
Poznámky
Reference
- ^ Andres Kriete, Roland Eils, Computational Systems Biology, Elsevier Academic Press, 2006.
- ^ Tavassoly, Iman; Goldfarb, Joseph; Iyengar, Ravi (04.10.2018). "Základní nátěr systémové biologie: základní metody a přístupy". Eseje v biochemii. 62 (4): 487–500. doi:10.1042 / EBC20180003. ISSN 0071-1365. PMID 30287586.
- ^ Klipp, Liebermeister, Helbig, Kowald a Schaber. (2007). „Standardy biologie systémů - komunita mluví“ (2007), Nature Biotechnology 25 (4): 390–391.
- ^ Carbonell-Ballestero M, Duran-Nebreda S, Montañez R, Solé R, Macía J, Rodríguez-Caso C (prosinec 2014). „Charakterizace přenosových funkcí zdola nahoru pro návrhy syntetické biologie: lekce z enzymologie“. Výzkum nukleových kyselin. 42 (22): 14060–14069. doi:10.1093 / nar / gku964. PMC 4267673. PMID 25404136.
- ^ Americká asociace pro rozvoj vědy
- ^ Karr, J. (2012) Celobuněčný výpočetní model předpovídá fenotyp z genotypové buňky
- ^ McDonagh, CF (2012) Protinádorová aktivita nové bispecifické protilátky, která cílí na onkogenní jednotku ErbB2 / ErbB3 a inhibuje heregulinem indukovanou aktivaci ErbB3. Molecular Cancer Therapeutics
- ^ Stahování OpenWorm
- ^ Graham-Rowe, Duncan. „Mise na vybudování simulovaného mozku začíná“, Nový vědec, Červen 2005.
- ^ Palmer, Jasone. Simulovaný mozek blíže k myšlence, BBC novinky.
- ^ Projekt lidského mozku. Archivováno 5. července 2012, v Wayback Machine
- ^ Video Henryho Markrama, který 22. června 2012 prezentuje projekt Lidský mozek.
- ^ Domovská stránka iniciativy FET Flagships Initiative.
- ^ Multikriteriální evoluční algoritmus s modelem imunitního systému pro zvládání omezení pro přiřazování úkolů - Springer
- ^ „Počítačová simulace zachycuje imunitní reakci na chřipku“. Citováno 2009-08-19.
- ^ „Virtual Liver Network“. Archivovány od originál dne 30. 9. 2012. Citováno 2016-10-14.
- ^ „Simulace růstu rostlin“. Archivovány od originál dne 09.12.2009. Citováno 2009-10-18.
Zdroje
- Antmann, S. S .; Marsden, J. E .; Sirovich, L., vyd. (2009). Matematická fyziologie (2. vyd.). New York, New York: Springer. ISBN 978-0-387-75846-6.
- Barnes, D.J .; Chu, D. (2010), Úvod do modelování pro biologické vědy Springer Verlag
- Úvod do modelování infekčních nemocí Emilia Vynnycky a Richard G. White. Úvodní kniha o modelování infekčních nemocí a jejích aplikacích.
Další čtení
- Barab, A. -L .; Oltvai, Z. (2004). "Síťová biologie * porozumění funkční organizaci buňky". Genetika hodnocení přírody. 5 (2): 101–113. doi:10.1038 / nrg1272. PMID 14735121. S2CID 10950726.
- Skrytý; Schilling, C .; Palsson, B. (2001). "Regulace genové exprese v modelech metabolismu tokových bilancí". Journal of Theoretical Biology. 213 (1): 73–88. CiteSeerX 10.1.1.110.1647. doi:10.1006 / jtbi.2001.2405. PMID 11708855.
- Covert, M. W .; Palsson, B. (2002). „Regulace transkripce v metabolických modelech Escherichia coli založených na omezeních“. The Journal of Biological Chemistry. 277 (31): 28058–28064. doi:10,1074 / jbc.M201691200. PMID 12006566.
- Edwards; Palsson, B. (2000). „Escherichia coli MG1655 v silico metabolickém genotypu * jeho definice, vlastnosti a schopnosti“. Sborník Národní akademie věd Spojených států amerických. 97 (10): 5528–5533. Bibcode:2000PNAS ... 97.5528E. doi:10.1073 / pnas.97.10.5528. PMC 25862. PMID 10805808.
- Bonneau, R. (2008). "Učení biologických sítí * od modulů k dynamice". Přírodní chemická biologie. 4 (11): 658–664. doi:10.1038 / nchembio.122. PMID 18936750.
- Edwards, J. S .; Ibarra, R. U .; Palsson, B. O. (2001). „In silico předpovědi Escherichia coli jsou metabolické schopnosti v souladu s experimentálními údaji“. Přírodní biotechnologie. 19 (2): 125–130. doi:10.1038/84379. PMID 11175725. S2CID 1619105.
- Fell, D. A. (1998). „Zvýšení toku v metabolických drahách * Perspektiva analýzy metabolické kontroly“. Biotechnologie a bioinženýrství. 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). "Od molekulární biologie k modulární buněčné biologii". Příroda. 402 (6761 Suppl): C47 – C52. doi:10.1038/35011540. PMID 10591225. S2CID 34290973.
- Ideker; Galitski, T .; Hood, L. (2001). „Nový přístup k dekódování biologie systémů * *. Roční přehled genomiky a lidské genetiky. 2 (1): 343–372. doi:10.1146 / annurev.genom.2.1.343. PMID 11701654. S2CID 922378.
- Kitano, H. (2002). "Biologie výpočetních systémů". Příroda. 420 (6912): 206–210. Bibcode:2002 Natur.420..206K. doi:10.1038 / nature01254. PMID 12432404. S2CID 4401115.
- Kitano, H. (2002). "Systémová biologie * stručný přehled". Věda. 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). „Podíváme-li se za detaily * nárůst systémově orientovaných přístupů v genetice a molekulární biologii“. Současná genetika. 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 .; Arkin, 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). „Přehled Aliance pro buněčnou signalizaci“ (PDF). Příroda. 420 (6916): 703–706. Bibcode:2002 Natur.420..703G. doi:10.1038 / nature01304. PMID 12478301. S2CID 4367083.
- Palsson, Bernhard (2006). Systémová biologie * vlastnosti rekonstruovaných sítí. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-85903-5.
- Kauffman; Prakash, P .; Edwards, J. S. (2003). "Pokroky v analýze bilance toku". Aktuální názor na biotechnologie. 14 (5): 491–496. doi:10.1016 / j.copbio.2003.08.001. PMID 14580578.
- Segrè, D .; Vitkup, D .; Church, G. M. (2002). „Analýza optimality v přirozených a narušených metabolických sítích“. Sborník Národní akademie věd Spojených států amerických. 99 (23): 15112–15117. Bibcode:2002PNAS ... 9915112S. doi:10.1073 / pnas.232349399. PMC 137552. PMID 12415116.
- Wildermuth, MC (2000). „Metabolická kontrolní analýza * biologické aplikace a postřehy“. Genome Biology. 1 (6): RECENZE1031. doi:10.1186 / gb-2000-1-6-reviews1031. PMC 138895. PMID 11178271.