| 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
Козлов,КН
Мясникова,ЕМ
Руколайне,СА: лаб. прикладной математики и математической физики (Руколайне,СА)
Самсонова,МГ
|
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.
