vavilovВавиловский журнал генетики и селекцииVavilov Journal of Genetics and Breeding2500-3259Institute of Cytology and Genetics of Siberian Branch of the RASvavilov-77Research ArticleСтатьиArticlesНОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ СИСТЕМЫ MGSmodellerNEW FACILITIES OF THE MGSmodellerКазанцевФ. В.KazantsevF. V.kazfdr@bionet.nsc.ruАкбердинИ. Р.AkberdinI. R.kazfdr@bionet.nsc.ruПодколодныйН. Л.PodkolodnyyN. L.kazfdr@bionet.nsc.ruЛихошвайВ. А.LikhoshvaiV. A.kazfdr@bionet.nsc.ruФедеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук», Новосибирск, РоссияРоссияInstitute of Cytology and Genetics SB RAS, Novosibirsk, RussiaRussian FederationФедеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск, Россия Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск, РоссияРоссияInstitute of Cytology and Genetics SB RAS, Novosibirsk, Russia Novosibirsk National Research State University, Novosibirsk, RussiaRussian Federation201215122014164/1799804Copyright © Казанцев Ф.В., Акбердин И.Р., Подколодный Н.Л., Лихошвай В.А., 20142014Казанцев Ф.В., Акбердин И.Р., Подколодный Н.Л., Лихошвай В.А.Kazantsev F.V., Akberdin I.R., Podkolodnyy N.L., Likhoshvai V.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vavilov.elpub.ru/jour/article/view/77

Актуальной проблемой системной биологии является моделирование сложноорганизованных молекулярно-генетических систем и их анализ, что требует разработки специальных подходов, позволяющих рассматривать эти системы как совокупность динамически взаимодействующих подсистем с более простой структурой. В данной работе освещается подход, направленный на ускорение процесса реконструкции и комплексного анализа математических моделей молекулярно-генетических систем с использованием высокопроизводительного кластера.

Mathematical modeling and analysis of complex molecular-genetic systems (MGS) are the key challenges in the systems biology era. To solve this task the special technologies and programming approaches considering the MGS as an ensemble of dynamic interconnected subsystems with a more simple structure are necessary to be developed. We have presented the approach that is aimed at acceleration of reconstruction of the complex MGS mathematical models and complex analysis using high performance computation techniques.

молекулярно-генетические системыматематические моделиMGSmodellerвысокопроизводительные вычисленияmolecular-genetic systemsmathematical modelsMGSmodellerhigh-throughput computationРФФИ; Минобрнауки; Президиум РАН; грант НШ-5278.2012.4; СО РАНReferencesАкбердин И.Р., Казанцев Ф.В., Омельянчук Н.А., Лихошвай В.А. Математическое моделирование метаболизма ауксина в клетке меристемы побега растения // Информ. вестник ВОГиС. 2009. Т. 13. № 1. С. 170–175.Акбердин И.Р., Казанцев Ф.В., Омельянчук Н.А., Лихошвай В.А. Математическое моделирование метаболизма ауксина в клетке меристемы побега растения // Информ. вестник ВОГиС. 2009. Т. 13. № 1. С. 170–175.Казанцев Ф.В., Миронова В.В., Новоселова Е.С. и др. Язык моделирования молекулярно-генетических систем SiBML // Тр. конф. «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2012». Новосибирск, 26–30 марта 2012. Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2012. С. 722.Казанцев Ф.В., Миронова В.В., Новоселова Е.С. и др. Язык моделирования молекулярно-генетических систем SiBML // Тр. конф. «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2012». Новосибирск, 26–30 марта 2012. Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2012. С. 722.Лихошвай В.А., Матушкин Ю.Г., Ратушный А.В. и др. Обобщенный химико-кинетический метод моделирования генных сетей // Молекуляр. биология. 2001. Т. 3. № 6. С. 1072–1079.Лихошвай В.А., Матушкин Ю.Г., Ратушный А.В. и др. Обобщенный химико-кинетический метод моделирования генных сетей // Молекуляр. биология. 2001. Т. 3. № 6. С. 1072–1079.Ратнер В.А. Генетические управляющие системы. Новосибирск: Наука, 1966. 181 с.Ратнер В.А. Генетические управляющие системы. Новосибирск: Наука, 1966. 181 с.Cedilnik A., Geveci B., Moreland K. et al. Remote large data visualization in the ParaView framework // Eurographics Parallel Graphics and Visualization. 2006. P. 163–170.Cedilnik A., Geveci B., Moreland K. et al. Remote large data visualization in the ParaView framework // Eurographics Parallel Graphics and Visualization. 2006. P. 163–170.Funahashi A., Morohashi M., Kitano M., Tanimura N. Cell-Designer: a process diagram editor for generegulatory and biochemical networks // BIOSILICO. 2003. V. 1. P. 159–162.Funahashi A., Morohashi M., Kitano M., Tanimura N. Cell-Designer: a process diagram editor for generegulatory and biochemical networks // BIOSILICO. 2003. V. 1. P. 159–162.Hoops S., Sahle S., Gauges R. et al. COPASI – a COmplex PAthway Simulator // Bioinformatics. 2006. V. 22. P. 3067–3074.Hoops S., Sahle S., Gauges R. et al. COPASI – a COmplex PAthway Simulator // Bioinformatics. 2006. V. 22. P. 3067–3074.Hucka M., Finney A., Sauro H. et al. The systems biology markup language (SBML): a medium for representation and exchange of biochemical network models // Bioinformatics. 2003. V. 19. P. 524.Hucka M., Finney A., Sauro H. et al. The systems biology markup language (SBML): a medium for representation and exchange of biochemical network models // Bioinformatics. 2003. V. 19. P. 524.Karr J., Sanghvi J., Macklin D. et al. A whole-cell computational model predicts phenotype from genotype // Cell. 2012. V. 150. I. 2. P. 248–250.Karr J., Sanghvi J., Macklin D. et al. A whole-cell computational model predicts phenotype from genotype // Cell. 2012. V. 150. I. 2. P. 248–250.Kazantsev F.V., Akberdin I.R., Bezmaternykh K.D. et al. MGSmodeller – a computer system for reconstruction, calculation and analysis of mathematical models of molecular-genetic system // Proc. of the 6th Intern. Conf. on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS’2008). Novosibirsk, 22–28 June 2008. Novosibirsk: Inst. Cytol. Genet., 2008. P. 113.Kazantsev F.V., Akberdin I.R., Bezmaternykh K.D. et al. MGSmodeller – a computer system for reconstruction, calculation and analysis of mathematical models of molecular-genetic system // Proc. of the 6th Intern. Conf. on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS’2008). Novosibirsk, 22–28 June 2008. Novosibirsk: Inst. Cytol. Genet., 2008. P. 113.Mironova V.V., Novoselova E.S., Doroshkov A.V. et al. Combined in silico/in vivo analysis of mechanisms providing for root apical meristem self-organization and maintenance // Annals Bot. 2012. V. 110. I. 2. P. 349–360. doi:10.1093/aob/mcs069Mironova V.V., Novoselova E.S., Doroshkov A.V. et al. Combined in silico/in vivo analysis of mechanisms providing for root apical meristem self-organization and maintenance // Annals Bot. 2012. V. 110. I. 2. P. 349–360. doi:10.1093/aob/mcs069Olivier B.G., Snoep J.L. Web-based kinetic modelling using JWS Online // Bioinformatics. 2004. V. 20. P. 2143–2144.Olivier B.G., Snoep J.L. Web-based kinetic modelling using JWS Online // Bioinformatics. 2004. V. 20. P. 2143–2144.Sauro H.M., Hucka M., Finney A. et al. Next generation simulation tools: the Systems Biology Workbench and BioSPICE integration // OMICS. 2003. V. 7. Issue. 4. P. 355–372.Sauro H.M., Hucka M., Finney A. et al. Next generation simulation tools: the Systems Biology Workbench and BioSPICE integration // OMICS. 2003. V. 7. Issue. 4. P. 355–372.Shapiro B.E., Levchenko A., Meyerowitz E.M. et al. Cellerator: extending a computer algebra system to include biochemical arrows for signal transduction simulations // Bioinformatics. 2002. V. 19. I. 5. P. 677–678.Shapiro B.E., Levchenko A., Meyerowitz E.M. et al. Cellerator: extending a computer algebra system to include biochemical arrows for signal transduction simulations // Bioinformatics. 2002. V. 19. I. 5. P. 677–678.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.