- •Понятие «системная биология», различные его трактовки и содержание. Основные направления применения.
- •История развития системной биологии.
- •Основные источники информации, используемой в системной биологии.
- •Моделирование систем – основной подход системной биологии.
- •Определение системы, классификация систем: линейные-нелинейные, живые-неживые.
- •Системный подход в биологии.
- •Биологические системы, их особенности, корпускулярные и жесткие системы, уровни организации живого.
- •Особенности экспериментальных данных в биологии.
- •!!!!!Примеры анализа биологической информации и применения компьютерной техники в биологии. Blast как биоинформатический метод.
- •!!!!!Примеры анализа биологической информации и применения компьютерной техники в биологии. 3d-печать, молекулярное моделирование и CellDesigner.
- •Статистическая, генеральная и выборочные совокупности: их характеристика и основные особенности.
- •Распределения, их виды и характеристики.»!»!»!»!
- •Основные параметры совокупности – средняя арифметическая, ошибка средней, достоверность.Хочу кушац
- •Мера варьирования величин – среднеквадратичное отклонение, коэффициент вариации. Оценка репрезентативности выборки.
- •!!!!!!!!!!!!!!!Виды анализа: дисперсионный, корреляционный, регрессионный, кластерный анализ.
- •Понятие модели, ее возможности и виды. Исторически первые модели в биологии.
- •Модель роста численности популяции – ограниченный рост. Основные предположения, исходные уравнения, конечный результат решения.
- •Критические уровни численности популяции. Колебания численности популяций.
- •Модели взаимодействия двух популяций.
- •Кинетика ферментативных реакций. Основные положения модели.
- •! !!!!!!!!!!!!!!!!Уравнение Михаэлиса-Ментен для наиболее простой реакции. Математическое представление модели.
- •Варианты линеаризации модели Михаэлиса-Ментен. Использование модели для анализа реакции.
- •Ингибирование ферментов.
- •Модель Моно.
- •Устойчивые и неустойчивые состояния системы. Анализ уравнения системы на устойчивость методом Ляпунова.
- •Электрические явления в мембране. Электрические характеристики мембран.
- •Понятие о диффузии.
- •Уравнение электродиффузии Нернста-Планка.
- •Потенциал покоя. Уравнение Гольдмана -Ходжкина -Каца.
- •Модель мембраны как электрической цепи. Основное уравнение для электрофизиологических моделей.
- •Потенциал действия. Механизм генерации и основные фазы.
- •!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!Электрическая схема мембраны в модели Ходжкина-Хаксли.
- •Зависимость проводимости мембраны для натрия и калия от потенциала и времени.!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
- •Условия перехода системы Ходжкина-Хаксли в автоколебательный режим
- •Основные компоненты системы транспорта ионов через мембрану растительной клетки.
Основные источники информации, используемой в системной биологии.
Специфичными методами и источниками информации в области системной биологии являются методы омикс-наук.
Первая группа методов – это методы измерения уровня молекул в клетке:
Геномика: высокопроизводительные методы секвенирования ДНК,
Эпигеномика/эпигенетика: изучение факторов транскрипции, не кодируемых в ДНК (метилирование ДНК, и т. д.).
Транскриптомика: измерение экспрессии генов, используя ДНКмикрочипы и другие методы.
Интерферомика: измерение взаимодействия транскрибируемых РНК.
Протеомика/транслатомика: измерение уровня белков или пептидов с использованием двумерного гель-электрофореза, масс-спектрометрии или многомерных методик измерения белков.
Метаболомика: измерение концентраций малых молекул, метаболитов.
Гликомика: измерение уровня углеводов.
Липидомика: измерение уровня липидов.
Вторая группа методов – это сложные методы, позволяющие измерять динамику показателей во времени и взаимодействие между компонентами:
Интерактомика: измерение взаимодействий между молекулами (например, измерение белок-белковых взаимодействий: PPI).
Флаксомика: измерение динамики потоков и концентраций во времени (как правило метаболитов).
Биомика: системный анализ биома
Источниками информации для построения и визуализации сетей являются:
1. Метапоисковые системы – для быстрого поиска и визуализации.
2. Индивидуальные базы данных для
3. Специализированные
Моделирование систем – основной подход системной биологии.
Моделирование в системной биологии является основным методом как для анализа и интегрирования экспериментальных данных, так и для предсказаний поведения системы в условиях, отличных от экспериментальных.
Инструменты системной биологии:
1. Для анализа полученных систем могут применяться математические методы нелинейной динамики, теории случайных процессов, либо использоваться теория управления.
2. Интенсивное использование компьютерных технологий вследствие сложности объекта изучения, большого количества параметров, переменных и уравнений, описывающих биологическую систему. Компьютеры используются для решения систем нелинейных уравнений, изучения устойчивости и чувствительности системы, определения неизвестных параметров уравнений по экспериментальным данным.
3. В рамках системной биологии ведется работа над созданием собственных программных средств для моделирования и универсальных языков для хранения и аннотации моделей. В качестве примера можно привести SBML, CellML (расширения XML для записи моделей), а также SBGN (язык графического представления структуры взаимодействий элементов биологических систем). В настоящее время существует множество системных моделей отдельных биологических процессов, а также отдельных организмов. Например, создана модель живой клетки микроорганизма Mycoplasma genitalium, весь геном которой содержит 525 генов. Модель клетки Mycoplasma genitalium как целого, которая состоит из 28 субмоделей различных клеточных процессов. Субмодели сгруппированы по категориям: ДНК, РНК, белки и метаболизм. Субмодели связаны друг с другом через общие метаболиты, РНК, белки и хромосомальную ДНК, что показано стрелками соответствующих цветов.