НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ СИСТЕМЫ MGSmodeller

Полный текст:


Аннотация

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.


Об авторах

Ф. В. Казанцев
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук», Новосибирск, Россия
Россия


И. Р. Акбердин
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук», Новосибирск, Россия
Россия


Н. Л. Подколодный
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук», Новосибирск, Россия
Россия


В. А. Лихошвай
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск, Россия Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск, Россия
Россия


Список литературы

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. Ратнер В.А. Генетические управляющие системы. Новосибирск: Наука, 1966. 181 с.

5. 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.

6. 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.

7. Hoops S., Sahle S., Gauges R. et al. COPASI – a COmplex PAthway Simulator // Bioinformatics. 2006. V. 22. P. 3067–3074.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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/mcs069

12. Olivier B.G., Snoep J.L. Web-based kinetic modelling using JWS Online // Bioinformatics. 2004. V. 20. P. 2143–2144.

13. 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.

14. 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.


Дополнительные файлы

Просмотров: 54

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-0462 (Print)
ISSN 2500-3259 (Online)