Программа школы молодых ученых
Лекции школы молодых ученых
Секция «Моделирование в популяционной генетике«
Ризниченко Галина Юрьевна — д.ф-м.н., проф. кафедры биофизики биологического факультета МГУ
Название лекции: Математические модели в биологии. История. Классификация.
Абстракт: Понятие модели. Модели в разных науках. Из истории математических моделей в биологии. Динамика популяций – математический полигон теоретической биологии. Алексей Андреевич Ляпунов о математической биологии.
Основные линии развития математической биологии. Классификация моделей. Базовые модели. Регрессионные модели. Механизменные модели. Имитационные модели. Биоинформатика и модели сложных систем. Системная биология.
Лашин Сергей — к.б.н., Институт цитологии и генетики СО РАН
Название лекции: Моделирование эволюционно-популяционных процессов
Секция «Компьютерный анализ генных сетей»
Dr. Olga Krebs (Heidelberg Institute for Theoretical Studies)
Title: Linking data and models for systems biology: requirements and challenges
In Systems Biology, the focus of research is on the interaction between biological components of a system and how these interactions affect the function and behaviour. It involves studying a system using a multitude of different analytical techniques, often combining omics analyses, and modelling, simulating and predicting the outcome. As a consequence, it is an interdisciplinary research field with large requirements for data management. The SysMO DB (http://www.sysmo-db.org/) is a web based platform for finding, sharing and exchanging data, models and processes in Systems Biology. The SysMO DB project is developing a data access, model handling and data integration platform across the SysMO consortium (Systems Biology for MicroOrganisms), but the principles and methods employed are equally applicable to other multisite Systems Biology projects. In SysMO-DB, we adopt the minimum information model idea with our Just Enough Results Model (JERM) to link SysMO data to MIBBI standards (http://mibbi.org) and community ontologies. The “Just Enough Results Model” is a minimum information model that describes the relationships between SysMO assets (i.e. experiments, data, models and publications). The JERM (“Just Enough Results Model”) is the underlying model for understanding the structure and content of assets, and extracting them from their source. A JERM for any one type of data (i.e. microarray data, or metabolomic data) is the minimum data schema that the SysMO projects agree to share. The JERM links SysMO data to MIBBI standards and community ontologies. RightField, the SysMO-DB tool for embedding ontology term selection into spreadsheets, enables JERM compliant annotation of data.
Ризниченко Галина Юрьевна — д.б.н., проф. кафедры биофизики биологического факультета МГУ
Название лекции: Фотосинтез. Знания и модели.
Абстракт: Фотосинтез – основа жизни на Земле. Организация системы первичных процессов фотосинтеза. Фотосинтетические реакционные центры и подвижные переносчики. Электронный транспорт и сопряженные процессы. Экспериментальные данные о структуре фотосинтетической мембраны и кинетических параметрах элементарных реакций. Модели переноса электрона в мультиферментном комплексе. Кинетическая модель процессов в фотосинтетической мембране.
Взаимодействие мультиферментных комплексов и подвижных переносчиков. Многочастичные модели взаимодействия белков в растворе и фотосинтетической мембране. Описание диффузии (броуновского движения) и электростатических взаимодействий белков и липидной мембраны. Физика процессов на наноуровне и геометрия реакционного объема определяют биологически целесообразную направленность процессов на макроуровне.
Секция «Компьютерное моделирование в биологии развития«
Чуб Владимир Викторович — д.б.н., проф. кафедры физиологии растений биологического факультета МГУ.
Название лекции: Применение методов моделирования к изучению процессов развития цветка
Абстракт: Взаимное расположение органов в пространстве (органостаксис) является важным признаком многих живых объектов, имеющим важное общебиологическое значение. Традиционно расположение органов изучают на примере вегетативных побегов растений (филлотаксис). Особенно интересной системой со сложным позиционным контролем является цветок, в котором дифференцированы несколько типов органов. Для математического моделирования органотаксиса необходимо исходя из экспериментальных данных постулировать элементарные механизмы морфогенеза, обеспечивающие позиционный контроль. Расположение органов в пространстве не должно быть задано a priori, оно должно возникать в ходе вычислительного эксперимента. В качестве исходной можно принять теорию активатора/ингибитора, предполагающую, что одна и та же группа клеток является как источником морфогенов, так и источником ингибиторов морфогенеза. На основе этой теории можно моделировать разнообразные процессы самоорганизации в живых системах. Исходя из анатомического строения меристемы предложена простая модель геометрического распределения активаторов/ингибиторов развития примордиев, а также зон меристемы, компетентных к восприятию морфогенетических сигналов. В простом случае удается получить в модели двурядное листорасположение (филлотаксис ½), спиральное (спиродистихия и филлотаксис 2/5), супротивное, а также мутовчатое расположение органов, характерное для многих цветков. Наблюдения за живыми объектами позволяют предположить, что во флоральной меристеме есть не одна, а две зоны, компетентных к морфогенетическим сигналам (зоны акропетальной и базипетальной разметки). Формально можно предположить, что во флоральном примордии граница между этими зонами разметки проходит на разном уровне, что позволяет выдвинуть целый спектр гипотез о механизмах позиционного контроля органотаксиса в цветке. Для проверки этих гипотез использован принцип стабильности полученных решений (при варьировании параметров пространственный паттерн не должен заметно изменяться). Кроме того, при сильном отклонении параметров, выходящих за область типичного строения цветка, должны получаться такие варианты органотаксиса, которые также реализуются в живой природе как редкие аномалии строения. Таким образом, математическая модель получает возможность проверки наблюдениями за живыми объектами. В результате можно выбрать одну из формальных гипотез, наиболее адекватно описывающую весь массив наблюдаемых данных. Однако строение реальных цветков часто выходят за рамки исходных постулатов, что показывает неполноту предложенной математической модели и открывает дальнейшие перспективы для научного исследования.
Иванов Виктор Борисович — д.б.н., проф., Институт физиологии растений им. К.А. Тимирязева.
Название лекции: Клеточные основы роста растений — результаты и вопросы.