НОВОСТИ    БИБЛИОТЕКА    КАРТА САЙТА    ССЫЛКИ    О САЙТЕ

28.02.2017

Математические методы помогли биологам заглянуть в «пограничные» области в развитии организмов

Систематизация исследований важнейшего растительного гормона с применением методов математического моделирования позволили международному коллективу ученых из России, Германии и США заглянуть в «пограничные» области функционирования живых организмов, а также предположить, как будут развиваться подобные исследования в ближайшем будущем.

Математические методы помогли биологам заглянуть в «пограничные» области в развитии организмов
Математические методы помогли биологам заглянуть в «пограничные» области в развитии организмов

Детали опубликованы в журнале Trends in Plant Science. Основной вклад в работу внесла заведующая лабораторией компьютерной транскриптомики и эволюционной биоинформатики Новосибирского государственного университета, заведующая сектором системной биологии морфогенеза растений Института цитологии и генетики СО РАН, кандидат биологических наук Виктория Миронова, единственная россиянка среди авторов научной статьи.

Ученые проанализировали данные о влиянии фитогормона ауксина на развитие семени растения, полученные как в результате экспериментальных исследований, так и c помощью методов математической биологии. Методы математического моделирования позволили исследовать «закрытую» для экспериментов «пограничную» область - переход от молекулярного уровня организации растения к клеточному. Авторы рассмотрели чрезвычайно сложный регуляторный контур действия гормона - схему того, как ауксин на молекулярном уровне управляет активностью генов, ключевых для развития семени, отдельных органов растения (корня, стебля) и всего организма в целом.

При появлении молекул ауксина в клетках начинается синтез РНК и белков с генов-мишеней, клетки начинают активно делиться. Высокая концентрация ауксина важна для поддержания стволовых клеток растения. При этом ауксин активирует и гены ингибиторы - «замедлители» вышеописанных процессов (синтеза РНК и белков).

Получается парадоксальная ситуация - регуляторная система становится и активна, и неактивна одновременно, как в известном эксперименте про кота Шредингера. Методы математического моделирования показали, что такая регуляция позволяет клетке генерировать большое количество возможных состояний, в зависимости от внешних условий. Именно это и пытались понять исследователи долгое время - как простая молекула ауксина регулирует такое многообразие процессов?

Подобный результат невозможно было исследовать экспериментально, например, классические методы генетики по «выключению» определенных генов в пути передачи сигнала ауксина мало меняли внешний вид растения. В силу того, что у растений много дублирующих путей (например, у модельного растения Arabidopsis thaliana 23 транскрипционных фактора и 20 белков-ингибиторов) растение просто заменяло «поломанный» ген на «здоровый». Благодаря методам математического моделирования исследователи смогут приступить к анализу и этого многообразия и наконец понять, как развивается растение.

Говоря о будущем, авторы научной работы полагают, что в ближайшее время будут активно формироваться три типа моделей, заполняя информационные «пустоты» на трех уровнях организации живого - между молекулярным уровнем и клеточным, между клеточным и тканевым и между тканевым и организменным. Причем каждая последующая модель будет включать в себя «сложности» предыдущих уровней.

Самые многочисленные и «давно» существующие - модели для «пограничной» области между молекулярным уровнем и клеточным, первая такая модель для ауксина появилась в 2010 году.

Самые молодые - модели, описывающие происходящее при переходе с тканевого на организменный уровень. Первая модель такого типа для зародыша растения появилась буквально «вчера» - в 2014 году. Сейчас развитие моделей для растений происходит чуть быстрее, чем для животных, так как у растений нет миграции клеток, а у животных - есть, и это значительно усложняет как экспериментальное исследование, так и компьютерное моделирование. Поэтому для животных создание моделей находится в основном на первом уровне, хотя и есть исключения.

Очевидно, что для создания и последующего решения таких моделей необходимо одинаково хорошее знание, как биологии, так и математических методов, и программирования. Вполне понятны и практические плюсы развития моделирования - со временем ученые научатся «тонко» регулировать развитие растений - например «отращивать» им корни и побеги, несмотря на неблагоприятные условия среды, получать плоды с нужной скоростью роста и концентрацией в них тех или иных веществ. В сфере медицины уже сейчас пытаются моделировать действия новых лекарств, а экспериментально проверять лишь специально выбранные после этого образцы.


Источники:

  1. km.ru



«Альтернативная история» белков проливает свет на роль случайности в эволюции

Медузы тоже умеют спать

Можно ли повысить шансы на удачную мутацию?

Учёным впервые удалось успешно заморозить (и разморозить) зародыш рыбы

Новое древо жизни включит «симбиомов» как отдельные организмы

Предок энтерококков появился 450 миллионов лет назад

Эксперимент на улитках подтвердил классическую идею о «двойной цене самцов»

Генетики строят родословное древо архей

Одноклеточные существа изобрели гарпунные пулеметы

Раскрыт один из секретов тихоходок

Обнаружены гигантские вирусы с расширенным репертуаром генов для синтеза белка

Первые шаги земной жизни




© Злыгостев Алексей Сергеевич, 2001-2018
При копировании материалов проекта обязательно ставить активную ссылку на страницу источник:
http://biologylib.ru/ 'BiologyLib.ru: Библиотека по биологии'

Рейтинг@Mail.ru