Название:Математические модели регуляции экспрессии генов, контролирующих морфогенез
Грантодатель:РФФИ
Область знаний:01 - МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, МЕХАНИКА
Научная дисциплина:01-201 Математическое моделирование в естественных науках
Ключевые слова:математическое моделирование, регуляция генов, морфогенез
Время действия проекта:2010-2012
Тип:исследовательский
Руководитель(и):Гурский,ВВ
Подразделения:
Код проекта:10-01-00627
Финансирование 2010 г.:600000
Исполнители: Вакуленко,СА: None
Козлов,КН: None
Мясникова,ЕМ: None
Руколайне,СА: лаб. прикладной математики и математической физики (Руколайне,СА)
Самсонова,МГ : None
Цель проекта состоит в разработке и исследовании математических моделей регуляции экспрессии гена и применении этих моделей для выяснения механизмов функционирования энхансеров и регуляции экспрессии генов в морфогенезе. Будут исследованы модели двух типов -- микроскопическая и феноменологическая модели. В качестве объекта моделирования будет выбран регуляторный район гена even-skipped, содержащий энхансеры, которые контролируют формирование второй и третьей полос экспрессии этого гена в эмбрионе дрозофилы. В предложенную нами ранее микроскопическую модель, описывающую работу этого регуляторного района на уровне нуклеотидной последовательности, будут включены два новых важных регуляторных механизма -- коактивация регуляторных белков и кооперативность их присоединения к сайтам на энхансере. Полученная модель будет использована для объяснения существующих и новых экспериментальных данных. Применяя феноменологическую модель к той же моделируемой системе, мы выведем математическую связь между параметрами микроскопической и феноменологической моделей, определяющими характер регуляторных взаимодействий между генами. На основе полученной связи будут сформулированы явные ограничения на область применимости феноменологической модели, а также сценарии обобщения этой модели. Используя оригинальный подход, имеющий истоки в теории нелинейных волновых процессов, будет исследована устойчивость (чувствительность) решений моделей к возмущениям значений параметров и внешних факторов в уравнениях. Неизвестные значения параметров моделей будут находиться в результате решения обратной задачи моделирования (подгонкой моделей к экспериментальным данным). С помощью статистических методов будет исследована идентифицируемость значений параметров, на основе чего будут сделаны выводы о предсказательной силе моделей.