КАРТОЧКА
ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер 24-14-20031
НазваниеВиртуальная клетка
РуководительКолпаков Федор Анатольевич, Кандидат биологических наук
Организация финансирования, регион Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования "Научно-технологический Университет "СИРИУС", Краснодарский край
| Период выполнения при поддержке РНФ | 2024 г. - 2026 г. |
Конкурс№91 - Конкурс 2024 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» (региональный конкурс).
Область знания, основной код классификатора 04 - Биология и науки о жизни, 04-207 - Системная биология; биоинформатика
Ключевые словавиртуальная клетка, математическая модель, BioUML, GTRD, регуляция транскрипции, регуляция трансляции, метаболические пути, пути передачи сигнала в клетке, транскриптом, протеом, метаболом
Код ГРНТИ34.03.23
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
С началом XXI века активное развитие получила системная биология - междисциплинарная наука, исследующая сложные взаимодействия в живых системах.
В системной биологии предполагается определенный цикл проведения исследований, состоящий из теории, аналитического или компьютерного моделирования для формулировки гипотез о системе, экспериментальной проверки гипотез, и затем использование полученных данных для описания клеточных процессов, позволяющее улучшить компьютерную модель или уточнить теорию. Поскольку конечной целью является построение портретной модели взаимодействий в сложной системе, экспериментальные методики, которые используются в системной биологии, должны быть максимально детализированными. Для этого применяются такие экспериментальные подходы как транскриптомика, метаболомика, протеомика и другие высокопроизводительные омиксные технологии, используемые для получения численных данных. Таким образом, успех в развитии высокопроизводительных автоматизированных биомедицинских технологий привел к ренессансу моделирования биологических систем на молекулярно-клеточном уровне.
Однако, в реальных исследованиях такой цикл реализуется крайне редко. В данном проекте предлагается новый подход, который можно представить в виде пирамиды (по убыванию объема данных):
исходные омиксные данные --> их анализ и интеграция данных --> мета-анализ --> математическая модель (виртуальная клетка).
В идеале, построенная модель виртуальной клетки должна с достаточной точностью воспроизводить полученные экспериментальные омиксные данные для заданного типа клетки (клеточной линии) человека:
- уровень экспрессии генов (транскриптомика)
- количество белков (протеомика)
- количество метаболитов (метаболомика).
Разработанная модель виртуальной клетки, верифицированная на таком разнообразии омиксных данных, послужит основой для проведения экспериментов in silico, направленных на создание современной рациональной стратегии по фундаментальному пониманию и улучшению целевых свойств исследуемых культур клеток и даже целых организмов.
Ожидаемые результаты
Будет построена модульная математическая модель для нескольких клеточных линий человека. Она будет включать в себя следующие основные модули:
- модуль транскрипции
- модуль трансляции
- модуль деградации белков, включая систему убиквитинирования
- модуль метаболизма (будет представлен в виде потоковых моделей) + модули гликолиза, цикла Кребса, глюконеогенеза (в виде систем обыкновенных дифференциальных уравнений)
- отдельные сигнальные пути.
Построенная модель виртуальной клетки будет с хорошей точностью воспроизводить существующие экспериментальные омиксные данные для нескольких типов клеток (клеточных линий) человека.
Это позволит как понять механизмы функционирования клетки, так и поможет заменить различные лабораторные эксперименты на эксперименты in silico.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ