Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 18
1.1. Особенности структурно-функциональной организации меристемы побега arabidopsis thaliana l 18
1.2. Гормональная регуляция развития меристемы побега растений 25
1.3. Метаболизм ауксина и его регуляция в клетке меристемы побега 28
1.3.1. Триптофан-зависимые пути биосинтеза ауксина 35
1.3.2. Триптофан-независимый путь биосинтеза ауксина 39
1.3.3. Конъюгация ауксина 41
1.3.4. Деградация ауксина 53
1.3.5. Регуляция метаболизма ауксина 56
1.3.6. Взаимодействие ауксина с другими гормонами 61
1.3.7. Заключение 62
1.4. Математические модели развития меристемы побега 66
1.5. Клеточные автоматы 70
1.5.1. История создания теории клеточных автоматов 70
1.5.2. Применение теории клеточных автоматов для моделирования биологических процессов 73
1.5.2.1. LGCA модели 76
1.5.2.2. СРМмодели 79
ГЛАВА 2. АВТОМАТИЧЕСКАЯ КОНВЕРТАЦИЯ СТРУКТУРЫ ГЕННОЙ СЕТИ В БАЗУ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕМЕНТАРНЫХ ПОДСИСТЕМ 83
ГЛАВА 3. ГЕННАЯ СЕТЬ МЕТАБОЛИЗМА АУКСИНА В КЛЕТКЕ МЕРИСТЕМЫ ПОБЕГА 95
ГЛАВА 4. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МЕТАБОЛИЗМА АУКСИНА В КЛЕТКЕ МЕРИСТЕМЫ ПОБЕГА ARABIDOPSIS THALIANA L 101
4.1. МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТАБОЛИЧЕСКОГО ПУТИ СИНТЕЗА АУКСИНА В КЛЕТКЕ 101
4.2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ КОНЪЮГАЦИИ И ДЕГРАДАЦИИ АУКСИНА В КЛЕТКЕ. ... 106
4.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ РЕГУЛЯЦИИ ТРАНСКРИПЦИИ ГЕНОВ, ПРОДУКТЫ КОТОРЫХ УЧАСТВУЮТ В ПОДДЕРЖАНИИ ВНУТРИКЛЕТОЧНОГО ГОМЕОСТАЗА АУКСИНА 110
4.4. МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТАБОЛИЗМА АУКСИНА У ВЫСШИХ И НИЗШИХ ВИДОВ РАСТЕНИЙ 115
ГЛАВА 5. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ МЕРИСТЕМЫ ПОБЕГА ARABIDOPSIS THALIANA L. В ТЕРМИНАХ КЛЕТОЧНОГО АВТОМАТА 125
5.1. Разработка математической модели развития меристемы побега arabidopsis thaliana l. в терминах клеточного автомата 125
5.1.1. Типы сигналов и их биологический смысл 125
5.1.2. Типы клеток автомата 126
5.1.3. Внутренние параметры клетки. Правила перехода 127
5.1.4. Подходы к моделированию диффузии сигналов. 130
5.7.1. Прогресс деления клеток автомата 133
5.2. Верификация математической модели 136
5.2.1. Моделирование зародыша дикого типа 137
5.2.2. Моделирование эмбриогенеза в случае мутаций I и II типа 140
5.3. Анализ чувствительности параметров математической модели 145
5.3.1. Чувствительность к коэффициенту проницаемости сигнала дифференцировки
(RD) 146
5.3.2. Чувствительность к коэффициенту диффузии стволового cuenana(Rs) 149
5.3.3. Чувствительность модели к параметрам, характеризующим биосинтез фитогормонов (SSo и SDQ) 151
5.4. Разработка и анализ визуализации клеточного автомата 153
заключение 157
ВЫВОДЫ 163
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 165
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 БАЗЫ ДАННЫХ ПО СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ
ARABIDOPSIS THALIANA: 186
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 СПИСОК НАУЧНЫХ ГРУПП, РАБОТАЮЩИХ В ОБЛАСТИ
СИСТЕМНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ БИОЛОГИИ: 188
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ И ГЕННЫЕ СЕТИ, РАЗРАБОТАННЫЕ
ПРИ УЧАСТИИ АВТОРА: 189
ПРИЛОЖЕНИЕ 4 ПОЛНОЕ ОПИСАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
МОЛЕКУЛЯРНО-ГЕНЕТИЧЕСКОИ СИСТЕМЫ, КОНТРОЛИРУЮЩЕЙ ГОМЕОСТАЗ
ВНУТРИКЛЕТОЧНОГО АУКСИНА: 191
ПРИЛОЖЕНИЕ 5 ШАБЛОНЫ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕМЕНТАРНЫХ ПОДСИСТЕМ,
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В КОМПЬЮТЕРНОЙ ТЕХНОЛОГИИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ
ГЕНЕРАЦИИ МОДЕЛЕЙ: 210
ПРИЛОЖЕНИЕ 6 СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПОДХОДЫ К МОДЕЛИРОВАНИЮ
РОСТА И РАЗВИТИЯ РАСТЕНИЙ: 216
- Особенности структурно-функциональной организации меристемы побега arabidopsis thaliana l
- АВТОМАТИЧЕСКАЯ КОНВЕРТАЦИЯ СТРУКТУРЫ ГЕННОЙ СЕТИ В БАЗУ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕМЕНТАРНЫХ ПОДСИСТЕМ
- ГЕННАЯ СЕТЬ МЕТАБОЛИЗМА АУКСИНА В КЛЕТКЕ МЕРИСТЕМЫ ПОБЕГА
Введение к работе
Актуальность проблемы
Развитие организмов является чрезвычайно сложным комплексным процессом. В результате интенсивных исследований на животных и растениях в течение последних ста лет был накоплен огромный фактический материал и достигнут прогресс в понимании многих фундаментальных законов развития: сформулирован закон Дриша, развита теория позиционной информации в морфогенетическом поле, сформулирован «принцип Кольцова», изучены молекулярные механизмы терминальных процессов дифференцировки клеток (цис- и транс-регуляторные элементы для определенного числа продуктов дифференцированных клеток) и т.д. После открытия в 50-60-х годах XX столетия основных законов кодирования и хранения информации на генетическом уровне перед биологией развития встала фундаментальная проблема выявления законов реализации генетической информации в процессе роста и развития организмов. Решение данной проблемы требует интеграции знаний из молекулярной биологии, генетики, биологии клетки, физиологии, анатомии, иммунологии, онкологии и эволюционных исследований. Комплексность проблемы, ее принципиальный междисциплинарный характер предопределяет необходимость привлечения к ее решению не только экспериментальных, но и теоретических, компьютерных методов. В области биологии развития роль теоретических методов традиционно велика. Классическими являются работы Вольперта относительно теории позиционной информации [Wolpert L., 1969], Регирера и Штейна о возможности приложения к биологии развития кинематических подходов [Регирер и Штейн, 1987], модели морфогенеза Тьюринга, основанные на физико-химических процессах [Turing, 1952] и т.д. Именно в них были заложены теоретические основы биологии развития и предложены первые подходы для моделирования процессов развития, среди которых: теория позиционной информации, теория клеточных автоматов, механистические подходы к описанию структуры клетки и ее взаимодействия с окружающей средой и т.п. И в настоящее время эти работы не потеряли своей актуальности. Подходы, предложенные в них, продолжают интенсивно развиваться и широко применяться для исследования процессов развития живых организмов.
В последнее время особенно интенсивные исследования проводятся в области биологии развития растений. Основным модельным объектом является Arabidopsis thaliana L. Данное растение было выбрано в качестве модельного за ряд уникальных свойств, благодаря которым оно часто называется «растительной дрозофилой». Привлекательность этого вида определяется несколькими факторами: один из самых маленьких из известных геномов у высших видов растений (125 млн. п.о.); небольшое количество хромосом в отличие от других видов высших растений (всего пять хромосом); сравнительно короткий жизненный цикл (35 дней); легко выращивается в лабораторных условиях. В настоящее время для него полностью расшифрован геном, интенсивно накапливаются данные о молекулярно-генетических процессах и о закономерностях пространственного строения на различных стадиях его жизненного цикла. Выявлены многочисленные генетические мутации, ответственные за фенотипические аномалии в развитии растения. Ожидается, что к 2012 году будет установлена функция всех генов A. thaliana. Огромные массивы накопленных экспериментальных данных выдвигают в ряд актуальных проблем системной биологии построение пространственно-распределенной иерархической модели, одновременно описывающей процессы, протекающие на молекулярно-генетическом, биохимическом уровнях, и процессы, протекающие на уровне межклеточных взаимодействий: рост, деление, дифференцировка клеток с учетом их изменяющейся пространственной локализации и межклеточных контактов. Разработка такой модели позволит установить причинно-следственные связи между внутриклеточными процессами, контролируемыми генными сетями, и морфологическими характеристиками растения и его отдельных частей (тканей, групп клеток, индивидуальных клеток).
В диссертации объектом теоретического исследования является апикальная меристема побега Arabidopsis thaliana L. на эмбрионально-вегетативных стадиях развития.
Известно, что постэмбриональное развитие наземной части высших растений определяется активностью апикальной меристемы побега (АМП): динамической структуры, образующей листья, цветы и стебель. АМП является резервуаром стволовых клеток растительного организма и координирует процессы роста и развития растения в ответ на поступающие внешние (свет, температура) и внутренние (фитогормоны, сигнальные молекулы) сигналы. Поэтому закономерности развития наземной части растения во многом определяются механизмами развития меристем.
Гормон ауксин является низкомолекулярным соединением, производным индола, и относится к классу важнейших веществ, фитогормонов, участвующих в регуляции различных биологических процессов растений, в особенности, морфогенеза. Координация ауксином процессов роста и развития растений осуществляется через контролируемое формирование паттернов распределения ауксина и дозозависимых механизмов его действия. Выявление регуляции, действия и взаимодействий ауксина с другими фитогормонами и рецепторами является актуальной проблемой биологии развития растений. Применение технологии математического моделирования позволяет провести теоретический анализ молекулярно-генетических механизмов регуляции транспорта и распределения паттернов ауксина в развивающейся ткани; исследовать in silico альтернативные гипотезы относительно роли ауксина как одного из сигналов развития и сравнить их с данными, полученными in vivo; проанализировать влияние и роль мутаций, связанных с изменением функционирования системы метаболизма и транспорта фитогормонов, регулирующих рост и развитие растений.
Цели и задачи работы
Целью настоящей работы является изучение молекулярно-генетических механизмов метаболизма и транспорта фитогормонов, регулирующих рост и развитие апикальной меристемы побега Arabidopsis thaliana, методами математического моделирования и биоинформатики.
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
Разработка компьютерной технологии конструирования математических моделей регуляторных контуров генных сетей;
Реконструкция строения генной сети метаболизма ауксина — регулятора поддержания тотипотентности и дифференцировки клеток при развитии меристемы побега и разработка элементарных математических моделей подсистем генной сети;
Разработка математической модели внутриклеточного метаболизма ауксина с учетом генетической регуляции;
Разработка пространственно-распределённой модели развития меристемы побега, протекающего под контролем стволового и базального сигналов, а также сигнала дифференцировки;
Проведение численных экспериментов с использованием разработанных моделей и биологическая интерпретация полученных результатов.
Научная новизна
В рамках диссертации разработана конвейерная технология автоматической реконструкции математических моделей молекулярно-генетических систем на основе оригинальных подходов, разработанных ранее в лаборатории теоретической генетики.
Впервые разработаны математические модели метаболизма ауксина в клетках высших и низших видов растений с помощью конвейерной технологии. Проведён компьютерный анализ динамики режимов нормального и аномального функционирования системы регуляции метаболизма ауксина; продемонстрирована адекватность теоретических расчётов к экспериментальным данным. Сравнительный анализ моделей выявил более высокую чувствительность к влиянию параметров регуляторных контуров генной сети на гомеостаз ауксина у низших видов растений по сравнению с высшими.
Впервые разработана математическая модель пространственного развития апикальной меристемы побега (АМП) Arabidopsis thaliana [Akberdin et al., 2007]. Математическая модель воспроизводит режимы нормального и мутантных типов развития меристемы. Впервые теоретически показано, что раннее развитие меристемы побега Arabidopsis thaliana в целом определяется процессами ненаправленной диффузии и транспорта сигналов, а также фиксированным положением источника базального сигнала. Процессы синтеза сигналов в клетках играют менее существенную роль. На основе модели предсказано существование точно трёх фенотипов развития АМП: фенотип дикого типа, фенотипы мутаций cucl сис2 и wus-І, что может объяснять отсутствие экспериментальных наблюдений других вариантов проявлений этого класса мутаций.
Теоретическая и практическая ценность работы
Теоретическая значимость результатов, полученных в диссертационной работе, состоит в том, что они предсказывают новые закономерности в функционировании системы метаболизма ауксина в клетках высших и низших растений, а также в развитии апикальной меристемы побега.
Математическая модель генной сети, контролирующей метаболизм ауксина в клетке растения, а также пространственно-распределенная математическая модель могут быть использованы для исследования функционирования данной системы в норме и при различных патологических состояниях, для анализа особенностей развития побеговой меристемы в эмбриогенезе. Компьютерные эксперименты in silico могут применяться для предсказания молекулярных, генетических, морфологических особенностей функционирования систем на клеточном и тканевом уровнях, для исследования механизмов генетической регуляции синтеза и конъюгации ауксина, для анализа влияния мутаций, предсказания пространственной и временной динамики распределения различных клеток в апикальной меристеме побега, изучения пространственного распределения концентраций сигналов, а также для исследования их влияния на развитие побеговой меристемы.
Практическая значимость разработанных моделей состоит в том, что они могут быть использованы при исследовании факторов, отвечающих за переключение режимов функционирования системы на генетическом и метаболическом уровнях. Модели могут быть использованы для проведения компьютерных экспериментов по анализу функционирования системы метаболизма ауксина в клетке растения Arabidopsis thaliana в различных условиях внешней среды. Разработанные математические модели позволяют проводить широкий круг экспериментов in silico, что делает их полезным инструментом планирования экспериментов in vivo.
Полученные в диссертации результаты используются при чтении лекционного курса «Системная биология: математическое моделирование генных сетей».
Положения, выносимые на защиту
1. Регуляторные контуры генной сети являются консервативными ключевыми факторами поддержания гомеостаза ауксина в клетке растения. Напротив, количество параллельных путей биосинтеза, деградации, конъюгации ауксина растет от низших видов растений к высшим.
Стационарная концентрация ауксина в клетках низших видов растений более чувствительна к мутациям, связанным с регуляторными контурами, чем у высших видов растений.
Предсказана ограниченность фенотипических проявлений в развитии апикальной меристемы побега на основе разработанной модели.
Развитие меристемы побега Arabidopsis thaliana на ранних стадиях в большей степени зависит от механизмов транспорта биологических сигналов, чем от эффективности их синтеза в клетках.
Существуют интервальные значения параметров транспорта и синтеза ауксина, определяющие быстрое увеличение (уменьшение) биомассы надземной части растения.
Апробация работы
Материалы работы были представлены на отчетных сессиях Института цитологии и генетики СО РАН 2006 и 2009 годов, на межлабораторных и межинститутских семинарах. Основные результаты работы были представлены на следующих научных конференциях и семинарах: The 5th International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS'2006, Novosibirsk, Russia, 2006); The 3rd International Conference "Genomics, Proteomics, Bioinformatics and Nanotechnologies for Medicine" (GPBM, Novosibirsk, Russia, 2006); II Всероссийская конференция "Инфокоммуникационные и компьютерные технологии и системы" (Улан-Удэ, Россия, 2006); VII Всероссийская конференция по математическому моделированию и информационным технологиям (Красноярск, Россия, 2006); Международная молодёжная научно-методическая конференция "Проблемы молекулярной и клеточной биологии" (Томск, Россия, 2007); The 7th Young Scientist Forum "Molecular Networks" (Vienna, Austria, 2007); The 32nd FEBS Congress "Molecular Machines" (Vienna, Austria, 2007); Moscow Conferences on Computational Molecular Biology (Москва, Россия, 2007); Третья международная конференция "Basic Science for Medicine" (Новосибирск, Россия, 2007); Всероссийская научная конференция студентов физиков ВНКСФ-13 (Ростов-на-Дону, Россия, 2007); Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых учёных "Ломоносов-2008" (Москва, Россия, 2008); Шестая Международная конференция по биоинформатике регуляции и структуры генома (BGRS'2008) (Новосибирск, Россия, Июнь 22-28, 2008); Международная научная конференция "Современные проблемы математического моделирования и вычислительных технологий - 2008" (Красноярск, Россия, 18-24 августа 2008); Вторая международная конференция "Математическая биология и биоинформатика" (г.Пущино Московской области, Россия, 7-13 сентября 2008); Российско-французская конференция «Проблемы и перспективы биотехнологии растений» (Новосибирск, Россия, 21-24 октября 2008); Первый Ежегодный Российский молодежный инновационный конвент (Москва, Россия, 9-10 декабря 2008); German-Russian Forum Biotechnology (Novosibirsk, June 15-19, 2009); Съезд генетиков и селекционеров, посвященный 200-летию со дня рождения Ч. Дарвина и Пятый съезд Вавиловского общества генетиков и селекционеров(Москва, 21—27 июня 2009); Всероссийская конференция по вычислительной математике КВМ-2009 (Новосибирск, Россия, 23-25 июня 2009); Седьмой Международный Конгресс ISAAC (Лондон, 13-18 Июля, 2009); Седьмая международная конференция по компьютерным методам и системной биологии (CMSB 2009, Болонья, Италия, 31 Августа — 1 Сентября, 2009); Рабочий визит в исследовательские центры INRA (Версаль, Тулуза, Лион, Париж, Франция, 29 сентября — 6 октября, 2009); Третий международный конгресс Gene-2009 (Фошань, Китай, 1-7 декабря, 2009).
Публикации
По теме диссертации опубликовано: шесть работ в рецензируемых журналах, из них пять из списка ВАК. Одна публикация представлена в рецензируемой коллективной монографии, десять - в рецензируемых трудах конференций и тринадцать тезисов конференций. По тематике исследования получено два свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.
Структура работы
Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, выводов, списка литературы (259 наименований), шести приложений, а также списка используемых в работе сокращений. Материал изложен на 221 страницах, содержит 43 рисунка и 18 таблиц. Первая глава носит обзорный характер. В ней рассмотрены особенности структурно-функциональной организации меристемы побега растения Arabidopsis thaliana L., особенности гормональной регуляции развития меристемы побега, а также — особенности механизмов регуляции метаболизма ауксина, контролирующих гомеостаз ауксина в клетке меристемы побега. Представлен обзор существующих математических моделей, описывающих развитие меристемы побега растения.
Во второй главе представлено описание разработанной технологии автоматической конвертации структуры генной сети в базу элементарных подсистем молекулярно-генетических процессов. Также в главе кратко описаны разработанные на основе данной технологии пакеты программ MGSgenerator и MGSmodeller.
Третья глава посвящена описанию структурной модели генной сети метаболизма ауксина и её логическому анализу.
В четвёртой главе представлено описание результатов компьютерного моделирования и теоретического анализа динамики генной сети, контролирующей гомеостаз ауксина в клетке меристемы побега Arabidopsis thaliana.
Пятая глава посвящена описанию математической модели развития меристемы побега Arabidopsis thaliana L. в терминах клеточного автомата. В ней дается описание принципов, заложенных в структуру математической модели, технология верификации параметров модели и описание анализа чувствительности параметров математической модели.
Благодарности
Выражаю свою искреннюю благодарность научному руководителю диссертации В.А. Лихошвай как своему учителю в области математического моделирования и теоретического анализа как молекулярно-генетических, так и пространственно-распределённых систем. Особо хотел бы поблагодарить академика Н.А. Колчанова за ценные замечания и предложения, сделанные в ходе плодотворного обсуждения данной работы. Выражаю свою благодарность коллегам Н.А. Омельянчук и В.В. Мироновой за помощь в экспертной биологической оценке исследуемой системы и плодотворные обсуждения. Выражаю свою благодарность Ф.В. Казанцеву, Е.А. Озонову и Д.Н. Горпинченко за поддержку в области программирования и разработки математической модели в терминах клеточного автомата. Выражаю свою благодарность И.А. Гайновой и СИ. Фадееву за оказанную ими поддержку в области теоретического анализа и численных экспериментов в математической модели метаболизма ауксина. Выражаю свою благодарность К.Д. Безматерных за полезные замечания и предложения в ходе обсуждения работы. Выражаю свою благодарность Эрику Мёлснессу за полезные замечания и предложения в ходе обсуждения модели клеточного автомата и общей стратегии применения методов математического моделирования в биологии.
Особенности структурно-функциональной организации меристемы побега arabidopsis thaliana l
Постэмбриональное развитие наземной части высших растений определяется активностью апикальной меристемы побега (АМП) -динамической структуры, образующей листья, цветы и стебель. Формирование АМП происходит на самых ранних стадиях эмбриогенеза. Уже в 16-клеточном зародыше в клетках части зародыша формируется промеристема, которая определяет развитие семядолей и, параллельно, формирование сложной структуры меристемы и механизма поддержания резервуара стволовых клеток [Sharma, Fletcher, 2003] (Рис. 1).
Рис. 1. Функции апикальных меристем в растении. АМП, формирующаяся в эмбрионе, дает начало листьям, стеблю и цветам. Корневая меристема, также формирующаяся в зародыше, образует корневую систему после прорастания.
В АМП параллельно и координированно происходят два антагонистических процесса: самовоспроизведение популяции стволовых клеток и инициация дифференцировки клеток [Williams, Fletcher, 2005]. Механизмы регуляции этих процессов осуществляются не только локально в каждой клетке, но также дистанционно за счет передачи сигналов между различными доменами АМП. По доменам АМП подразделяется как на зоны, так и на слои (Рис. Рис. 2. Структура АМП (рисунок любезно предоставлен Мироновой В. В.).
В АМП выделяют 4 зоны: центральную (ЦЗ), периферическую (ПЗ), риб-зону (РЗ), а также организационный центр (ОЦ). В ЦЗ содержится запас плюрипотентных стволовых клеток, потомки которых после деления становятся клетками периферической и риб-зон. В ПЗ происходит предетерминация клеток к образованию зачатков латеральных органов, в соответствии с филотаксисом, а в клетках РЗ - предетерминация клеток сосудистой системы и паренхимы стебля. ОЦ - это особая структура в РЗ, расположенная под ЦЗ. В АМП также выделяют два слоя L1 (эпидермис) и L2 (субэпидермальный слой). Клетки L1 и L2 слоев делятся только антиклинально, обеспечивая поверхностный рост побега [Williams, Fletcher, 2005]. Под L1 и L2 слоями, часто объединяемыми в одно образование (тунику), находится корпус.
Автоматическая конвертация структуры генной сети в базу математических моделей элементарных подсистем
В настоящее время разработан целый ряд компьютерных систем, ориентированных на математическое моделирование биологических систем: Е Cell (www.e-cell.org/software/e-cell-svstem), Dbsolve (http://biosim.genebee.msu.su/en/), Virtual Cell (http://www.vcell.orgA, Cellerator (www.aig.ipl.nasa.gov/public/mls/cellerator). Pathway lab (http://innetics.com/), Netbuilder (http://strc.herts.ac.ukybio/maria/NetBuilder/). Хорошо известен пакет Mathematica (http://www.wol fram.com), являющийся универсальным средством решения математических задач. К нему также разрабатываются специализированные средства, которые ориентированы на специфику биологических систем (Cellerator, MathSBML). Для совмещения различных средств моделирования биологических систем предложен открытый компьютерный формат SBML (http://sbml.org/index.psp). Формат SBML является стандартом представления моделей биохимических реакций, в том числе — связанных с метаболизмом, передачей сигнала и управлением в биологических системах. Осуществляет построение моделей реакций в виде блок-схем с указанием внутренних связей.
В результате, общее количество разрабатываемых компьютерных систем моделирования уже превысило сотню. Каждая система имеет собственный набор специализированных функціональностей, предназначенных для решения задач моделирования молекулярно-генетических систем (МГС). В то же время можно отметить, что даже в совокупности разработанные системы не могут предложить средств разработки моделей с учетом таких специфических особенностей строения МГС, как: взаимное расположение и ориентация генов в составе хромосом и геномов, полиаллельность и полиморфизм генов; поликомпартментность и иерархическая организация генных сетей, полифункциональность молекул, динамическая перестройка организации геномов (репликация, рекомбинация, делеции, вставки и т.д.), межклеточных и межтканевых контактов и взаимодействий, биологических систем в целом в процессе их роста и развития. В частности, имеющиеся средства моделирования не позволяют эффективно достигнуть цели диссертации, так как для этого требуется разработка целого ряда математических моделей, описывающих различные структурные варианты одной и той же генной сети. Разработка большого количества математических моделей (в сущности пакета моделей) в ручную является весьма трудо- и времязатратным процессом. Более перспективным подходом является разработка методов автоматической генерации пакетов моделей на основе заданных структурно-функциональных вариантов (модификаций) конкретной генной сети. При этом различные варианты генной сети состоят из одинаковых элементарных подсистем, только порядок и взаимодействие между которыми зависит от конкретной модификации. Ранее в работах группы Лихошвая В.А. был разработан блочный метод моделировании, основанный на обобщенном химико-кинетическом подходе [Лихошвай и др., 2001]. Основой подхода является блочный принцип описания динамического функционирования молекулярно-генетических систем. Обобщенный химико-кинетический подход состоит из двух иерархических уровней: на верхнем уровне осуществляется сборка полной модели генной сети из моделей элементарных подсистем по правилу суммирования локальных скоростей протекания элементарных процессов. Этот уровень уже был полностью автоматизирован в компьютерной системе MGSmodeller, но на нижнем уровне, создании базы математических моделей элементарных подсистем, до настоящего времени не было разработано алгоритма автоматизированной конвертации подсистем генных сетей в математические модели. В данной главе диссертации описывается разработанная технология автоматизированной конвертации элементарных подсистем генной сети в математическую модель. Разработанная технология реализована в программном средстве MGSgenerator [Kazantsev et al., 2008], который осуществляет автоматизированное конструирование базы математических моделей элементарных подсистем генной сети (ГС) на основе подаваемой ей на вход информации о ее структурно-функциональной организации, аннотированной в системе GeneNet [Ananko et al, 2005]. MGSgenerator передает модель на вход программным системам MGSmodeller и STEP+ [Fadeev et al., 2006]. MGSmodeller осуществляет сборку модели, а программный модуль STEP+ позволяет проводить численное исследование математических моделей, представленных автономной системой обыкновенных дифференциальных уравнений. Математическая модель может быть экспортирована в форматы SiBML [Лихошвай и др., 2001], SBML (Hucka et al., 2003) и STEP+ [Fadeev et al., 2006] для проведения численного анализа. MGSgenerator, MGSmodeller и STEP+ представляют уникальный компьютерный ресурс, обеспечивающий конвейерный принцип работы, в котором процессы конструирования, адаптации и численного анализа модели представляют единую технологическую цепочку. Уникальность данного ресурса состоит также в том, что с его помощью впервые обеспечивается конвертация генных сетей из компьютерной системы GeneNet в базу математических моделей. Блок схема компьютерного ресурса представлена на рисунке 13.
Генная сеть метаболизма ауксина в клетке меристемы побега
На основе разработанной в Институте цитологии и генетики СО РАН базы данных и модуля визуализации генных сетей GeneNet [Ananko Е.А. et al., 2005] была осуществлена реконструкция генной сети внутриклеточной регуляции метаболизма ауксина (Рис. 18, см. Приложение 3). Так как процесс реконструкции генных сетей, по сути, является структурным моделированием молекулярно-генетических систем, то генные сети, представленные в компьютерной системе GeneNet, в дальнейшем будем также называть структурными моделями генных сетей. В данной диссертации структурная модель генной сети была реконструирована на основе аннотации 107 научных публикаций. В таблице 4 приведено количество компонентов структурной модели генной сети метаболизма ауксина (ГСМА).
На основе компьютерной системы GeneNet [Ananko et al., 2005] реконструирована структурная модель генной сети метаболизма ауксина с учётом генетической регуляции. Структура генной сети реконструирована на основе 107 литературных источниках и содержит 62 гена (С1І), 56 мРНК ( ) и 44 белка ( -»)"). Данная структура генной сети включает 245 молекулярно-генетических процесса: зелёным обозначены реакции превращения, красным — ферментативный синтез, фиолетовым и синим — генетическая регуляция процессов (активация и ингибирование, соответственно). Все молекулярно-генетические процессы данной генной сети распределены в семи компартментах: цитоплазма (белый овал), клеточная мембрана (зелёный овал), ядро (красный овал), пероксисома (светло-коричневый овал), эндонлазматический ретикулум (серый овал), митохондрия (синий овал), хлоропласт (зелёный овал) и внеклеточное пространство (за пределами зелёного овала).
Данная структурная модель содержит основной путь биосинтеза ауксина (Рис. 19, обведено оранжевым контуром) и две отрицательные обратные связи: 1) триптофан аллостерически ингибирует ферментативную реакцию превращения хоризмата (хоризмовая кислота) в антранилат (предшественники триптофана); 2) ауксин активирует транскрипцию мРНК GH3 белков, которые являются ферментами реакций конъюгации ауксина (Рис. 19, обведено зелёным и чёрным контурами, соответственно). В данную генную сеть включены все пути биосинтеза ауксина: триптофан-зависимые пути (индол-3-пировиноградный путь, индол-3-ацетамидный путь, триптаминовый путь, и индол-3 ацетальдоксимовый путь), триптофан-независимый путь за счёт образования ИУК из индола, также включены основные пути конъюгации и деградации ауксина в клетках не только меристемы побега, но и корня: образование амидных конъюгатных форм ИУК-Ала, ИУК-Лей, ИУК-Асп, ИУК-Фел, ИУК-Глу, ИУК-пептид, эстерифицированной конъюгатной формы ИУК-глюкоза, а также - образование ИУК из ИМА и обратный процесс, которые происходят в пероксисомах клетки.
Метаболизм ауксина распределён по многим компартментам клетки (Рис. 18). Это позволяет предположить, что молекулярно-генетическая система гомеостаза ауксина в клетке растения сформировалась до образования некоторых органелл клетки. В результате эволюционных процессов происходило усложнение и компартментное распределение метаболических реакций. Данная гипотеза частично подтверждается экспериментальными наблюдениями [Cooke et al., 2002].
