Реконструкция генных сетей на основе данных микрочиповых экспериментов отбор генов мишеней и сравнение различных моделей регуляции

Хорошо известно, что биологические системы обладают свойствами саморегуляции, то есть способностью перестраиваться в зависимости от внешних воздействий так, чтобы сохранился оптимальный уровень их функционирования.

Существуют различные способы регуляции жизнедеятельности клетки, которые можно условно отнести к генетическому, биохимическому и физиологическому уровням регуляции. В пределах каждого из них действуют механизмы, в основе которых лежит последовательность конкретных метаболических процессов. Понять динамические свойства этих регуляторных механизмов можно лишь на основе общесистемного подхода, рассматривающего поведение каждого из элементов сложной системы как результат его взаимодействия с остальными элементами.

Одним из наиболее развитых подходов для решения этой проблемы в современной биохимии является математическое моделирование.

Данная работа выполнена в рамках более глобального проекта, имеющего своей целью наиболее полное формальное описание, реконструкция и моделирование регуляции клеточного цикла в норме и патологии (канцерогенез), а также связанных с ним процессов апоптоза и дифференцировки клеток высших эукариот. Информация о генах и белковых комплексах, участвующих в регуляции клеточного цикла будет интегрирована из многих баз данных, а также путем аннотирования статей, содержащих экспериментальные данные.

Целью данной работы являются:

Реконструкция работы клетки на уровне регуляции экспрессии генов и построение генных сетей на основе анализа данных микрочиповых экспериментов

.

Задачи, решаемые в работе:

· Рассмотрение и сравнение различных математических методов анализа данных микрочиповых экспериментов, предложение своих методов.

· Построение и сравнение различных математических моделей генной регуляции.

· Написание программного продукта, реализующего рассмотренные методы.

• Генная экспрессия, основные определения
• Микрочиповый эксперимент, исходные данные
• Выявление генов изменивших уровень экспрессии
• Тест Колмогорова
• Статистическая регрессия
• Гипергеометрический тест
• Анализ данных по раку молочной железы
• Моделирование генной экспрессии
• Стохастическая модель
• Сравнение моделей
• Программная реализация