Википедиа

Биомолекулын олон төлөвт загварчлал

Биомолекулын олон төлөвт загварчлал гэдэг нь биологийн молекулууд байдлыг тооцоолох, төсөөлөх эсвэл олон тооны боломжит функциональ хүлээн авах боломжтой цогцолборуудын ашигладаг цуврал техникийг хэлдэг.

Биологийн дохиоллын систем нь ихэвчлэн харилцан нийцтэй функциональ ач холбогдолтой хэд хэдэн өөрчлөлтийг хийх боломжтой биологийн макромолекулуудын цогцолбор дээр тулгуурладаг. Ингэж л тэдгээр маш олон тооны функциональ өөр өөр мужуудад байдаг байна. Олон төлөвт системийг загварчлах нь хоёр асуудал үүсгэдэг: Олон төлөвт системийг хэрхэн тодорхойлох, тодорхойлох асуудал ("тодорхойлолтын асуудал") болон системийн явцыг цаг хугацааны явцад загварчлахад компьютерийг хэрхэн ашиглах тухай асуудал ( "тооцооллын асуудал"). Тодорхой асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд загвар зохиогчид сүүлийн жилүүдэд бүл боломжтой хэсгүүдийг тодорхойлохоос татгалзаж, κ -тооцоо, [1] BioNetGen, [2] [3] . [3] [4] [5] Allosteric Network Compiler [6] болон бусад [7] [8]зэрэг далд загварын тодорхойлолтыг зөвшөөрдөг дүрэмд суурилсан загварчлал руу шилжсэн. Тооцооллын асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд энгийн дифференциал тэгшитгэл, хэсэгчилсэн дифференциал тэгшитгэл эсвэл Гиллеспи стохастик симуляцийн алгоритм дээр суурилсан популяцид аргуудаас илүү үр дүнтэй болох нь олон тохиолдолд батлагдсан тул тоосонцор дээр суурилсан аргууд руу шилжсэн. [9] [10] Одоогийн тооцооллын технологийг харгалзвал бөөмс дээр суурилсан аргууд нь заримдаа цорын ганц боломжит хувилбар юм. Бөөмд суурилсан симуляторуудыг хоёр ангилалд хуваадаг: StochSim, [11] DYNSTOC, [12] RuleMonkey, [9] [13] болон NFSim [14] зэрэг орон зайн бус симуляторууд, [15] Meredys, [16] зэрэг орон зайн симуляторууд. [16] SRSim [17] [18] болон MCell. [19] [20] [21] Тиймээс загвар зохиогчид тухайн асуудлаас хамаарч янз бүрийн хэрэгслүүдээс хамгийн сайн сонголтыг сонгох боломжтой. Илүү хурдан бөгөөд илүү хүчирхэг аргуудыг хөгжүүлэх ажил үргэлжилж байгаа бөгөөд энэ нь ирээдүйд улам бүр хэцүү дохиоллын процессыг дуурайлган хийх боломжтойг батлаж байна.

  1. ↑ Danos V, Laneve C (2004). "Formal molecular biology". Theoretical Computer Science. 325: 69–110. doi:10.1016/j.tcs.2004.03.065.
  2. ↑ Blinov ML, Faeder JR, Goldstein B, Hlavacek WS (November 2004). "BioNetGen: software for rule-based modeling of signal transduction based on the interactions of molecular domains". Bioinformatics. 20 (17): 3289–91. doi:10.1093/bioinformatics/bth378. PMID 15217809.
  3. ↑ 3.0 3.1 Faeder JR, Blinov ML, Goldstein B, Hlavacek WS (2005). "Rule-Based Modeling of Biochemical Networks". Complexity. 10 (4): 22–41. Bibcode:2005Cmplx..10d..22F. doi:10.1002/cplx.20074. S2CID 9307441. Иш татахад гарсан алдаа: Invalid <ref> tag; name "Faeder2005" defined multiple times with different content
  4. ↑ Hlavacek WS, Faeder JR, Blinov ML, Posner RG, Hucka M, Fontana W (July 2006). "Rules for modeling signal-transduction systems". Science's STKE. 2006 (344): re6. CiteSeerX 10.1.1.83.1561. doi:10.1126/stke.3442006re6. PMID 16849649. S2CID 1816082.
  5. ↑ Faeder JR, Blinov ML, Hlavacek WS (2009). "Rule-Based Modeling of Biochemical Systems with BioNetGen". Systems Biology. Methods in Molecular Biology. Vol. 500. Totowa, NJ: Humana Press. pp. 113–67. CiteSeerX 10.1.1.323.9577. doi:10.1007/978-1-59745-525-1_5. ISBN 978-1-934115-64-0. PMID 19399430.
  6. ↑ Ollivier JF, Shahrezaei V, Swain PS (November 2010). "Scalable rule-based modelling of allosteric proteins and biochemical networks". PLOS Computational Biology. 6 (11): e1000975. Bibcode:2010PLSCB...6E0975O. doi:10.1371/journal.pcbi.1000975. PMC 2973810. PMID 21079669.
  7. ↑ Lok L, Brent R (January 2005). "Automatic generation of cellular reaction networks with Moleculizer 1.0". Nature Biotechnology. 23 (1): 131–6. doi:10.1038/nbt1054. PMID 15637632. S2CID 23696958.
  8. ↑ Yang J, Meng X, Hlavacek WS (November 2010). "Rule-based modelling and simulation of biochemical systems with molecular finite automata". IET Systems Biology. 4 (6): 453–66. arXiv:1007.1315. doi:10.1049/iet-syb.2010.0015. PMC 3070173. PMID 21073243.
  9. ↑ 9.0 9.1 Yang J, Monine MI, Faeder JR, Hlavacek WS (September 2008). "Kinetic Monte Carlo method for rule-based modeling of biochemical networks". Physical Review E. 78 (3 Pt 1): 031910. arXiv:0712.3773. Bibcode:2008PhRvE..78c1910Y. doi:10.1103/PhysRevE.78.031910. PMC 2652652. PMID 18851068.
  10. ↑ Hogg, J. S., Harris, L. A., Stover, L. J., Nair, N. S., & Faeder, J. R. (2013). Exact hybrid particle/population simulation of rule-based models of biochemical systems. arXiv preprint arXiv:1301.6854.
  11. ↑ Le Novère N, Shimizu TS (June 2001). "STOCHSIM: modelling of stochastic biomolecular processes". Bioinformatics. 17 (6): 575–6. doi:10.1093/bioinformatics/17.6.575. PMID 11395441.
  12. ↑ Colvin J, Monine MI, Faeder JR, Hlavacek WS, Von Hoff DD, Posner RG (April 2009). "Simulation of large-scale rule-based models". Bioinformatics. 25 (7): 910–7. doi:10.1093/bioinformatics/btp066. PMC 2660871. PMID 19213740.
  13. ↑ Colvin J, Monine MI, Gutenkunst RN, Hlavacek WS, Von Hoff DD, Posner RG (July 2010). "RuleMonkey: software for stochastic simulation of rule-based models". BMC Bioinformatics. 11: 404. doi:10.1186/1471-2105-11-404. PMC 2921409. PMID 20673321.
  14. ↑ Sneddon MW, Faeder JR, Emonet T (February 2011). "Efficient modeling, simulation and coarse-graining of biological complexity with NFsim". Nature Methods. 8 (2): 177–83. doi:10.1038/nmeth.1546. PMID 21186362. S2CID 5412795.
  15. ↑ Schöneberg J, Ullrich A, Noé F (2014-10-24). "Simulation tools for particle-based reaction-diffusion dynamics in continuous space". BMC Biophysics. 7 (1): 11. doi:10.1186/s13628-014-0011-5. PMC 4347613. PMID 25737778.
  16. ↑ 16.0 16.1 Tolle DP, Le Novère N (March 2010). "Meredys, a multi-compartment reaction-diffusion simulator using multistate realistic molecular complexes". BMC Systems Biology. 4: 24. doi:10.1186/1752-0509-4-24. PMC 2848630. PMID 20233406. Иш татахад гарсан алдаа: Invalid <ref> tag; name "Tolle2010a" defined multiple times with different content
  17. ↑ Gruenert G, Ibrahim B, Lenser T, Lohel M, Hinze T, Dittrich P (June 2010). "Rule-based spatial modeling with diffusing, geometrically constrained molecules". BMC Bioinformatics. 11: 307. doi:10.1186/1471-2105-11-307. PMC 2911456. PMID 20529264.
  18. ↑ Grunert G, Dittrich P (2011). "Using the SRSim Software for Spatial and Rule-Based Modeling of Combinatorially Complex Biochemical Reaction Systems". Membrane Computing. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6501. pp. 240–256. doi:10.1007/978-3-642-18123-8_19. ISBN 978-3-642-18122-1.
  19. ↑ Stiles JR, Van Helden D, Bartol TM, Salpeter EE, Salpeter MM (June 1996). "Miniature endplate current rise times less than 100 microseconds from improved dual recordings can be modeled with passive acetylcholine diffusion from a synaptic vesicle". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 93 (12): 5747–52. Bibcode:1996PNAS...93.5747S. doi:10.1073/pnas.93.12.5747. PMC 39132. PMID 8650164.
  20. ↑ Stiles JR, Bartol TM (2001). Computational Neuroscience: Realistic Modeling for Experimentalists. In: De Schutter, E (ed). Computational Neuroscience: Realistic Modeling for Experimentalists. CRC Press, Boca Raton.
  21. ↑ Kerr RA, Bartol TM, Kaminsky B, Dittrich M, Chang JC, Baden SB, et al. (October 2008). "Fast Monte Carlo Simulation Methods for Biological Reaction-Diffusion Systems in Solution and on Surfaces". SIAM Journal on Scientific Computing. 30 (6): 3126–3149. Bibcode:2008SJSC...30.3126K. doi:10.1137/070692017. PMC 2819163. PMID 20151023.
"https://mn.wikipedia.org/w/index.php?title=Биомолекулын_олон_төлөвт_загварчлал&oldid=787641"-с авсан