Моделовање биолошких система
Моделовање биолошких система је значајан задатак системске биологије и математичке биологије.[а] Рачунарска системска биологија[б][1] настоји да развије и користи ефикасне алгоритме, структуре података, визуализацију и комуникациона оруђа с циљем рачунарског моделовања биолошких система. Она обухвата употребу рачунарских симулација биолошких система, укључујући ћелијске потсистеме (као што су метаболичке мреже и ензими који сачињавају метаболизам, путеве преноса сигнала и генске регулаторне мреже), ради анализе и визуализације комплесних веза тих ћелијских процеса.[2]
Вештачки живот или виртуелна еволуција покушава да разјасни еволуционе процесе путем рачунарске симулације једноставних (вештачких) животних облика.
Напомене
[уреди | уреди извор]Референце
[уреди | уреди извор]- ^ Andres Kriete, Roland Eils, Computational Systems Biology, Elsevier Academic Press, 2006.
- ^ Tavassoly, Iman; Goldfarb, Joseph; Iyengar, Ravi (04. 10. 2018). „Systems biology primer: the basic methods and approaches”. Essays in Biochemistry (на језику: енглески). 62 (4): 487—500. ISSN 0071-1365. doi:10.1042/EBC20180003.[мртва веза]
Литература
[уреди | уреди извор]- Antmann, S. S.; Marsden, J. E.; Sirovich, L., ур. (2009). Mathematical Physiology (2nd изд.). New York, New York: Springer. ISBN 978-0-387-75846-6.
- Barnes, D.J.; Chu, D. (2010), Introduction to Modelling for Biosciences, Springer Verlag
- An Introduction to Infectious Disease Modelling by Emilia Vynnycky and Richard G White. An introductory book on infectious disease modelling and its applications.
- Barab, A. -L.; Oltvai, Z. (2004). „Network biology* understanding the cell's functional organization”. Nature Reviews Genetics. 5 (2): 101—113. PMID 14735121. doi:10.1038/nrg1272.
- Covert; Schilling, C.; Palsson, B. (2001). „Regulation of gene expression in flux balance models of metabolism”. Journal of Theoretical Biology. 213 (1): 73—88. CiteSeerX 10.1.1.110.1647
. PMID 11708855. doi:10.1006/jtbi.2001.2405. - Covert, M. W.; Palsson, B. . (2002). „Transcriptional regulation in constraints-based metabolic models of Escherichia coli”. The Journal of Biological Chemistry. 277 (31): 28058—28064. PMID 12006566. doi:10.1074/jbc.M201691200.
- Edwards; Palsson, B. (2000). „The Escherichia coli MG1655 in silico metabolic genotype* its definition, characteristics, and capabilities”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 97 (10): 5528—5533. Bibcode:2000PNAS...97.5528E. PMC 25862 . PMID 10805808. doi:10.1073/pnas.97.10.5528.
- Bonneau, R. (2008). „Learning biological networks* from modules to dynamics”. Nature Chemical Biology. 4 (11): 658—664. PMID 18936750. doi:10.1038/nchembio.122.
- Edwards, J. S.; Ibarra, R. U.; Palsson, B. O. (2001). „In silico predictions of Escherichia coli metabolic capabilities are consistent with experimental data”. Nature Biotechnology. 19 (2): 125—130. PMID 11175725. doi:10.1038/84379.
- Fell, D. A. (1998). „Increasing the flux in metabolic pathways* A metabolic control analysis perspective”. Biotechnology and Bioengineering. 58 (2–3): 121—124. PMID 10191380. doi:10.1002/(SICI)1097-0290(19980420)58:2/3<121::AID-BIT2>3.0.CO;2-N.
- Hartwell, L. H.; Hopfield, J. J.; Leibler, S.; Murray, A. W. (1999). „From molecular to modular cell biology”. Nature. 402 (6761 Suppl): C47—C52. PMID 10591225. doi:10.1038/35011540.
- Ideker; Galitski, T.; Hood, L. (2001). „A new approach to decoding life* systems biology”. Annual Review of Genomics and Human Genetics. 2 (1): 343—372. PMID 11701654. doi:10.1146/annurev.genom.2.1.343.
- Kitano, H. (2002). „Computational systems biology”. Nature. 420 (6912): 206—210. Bibcode:2002Natur.420..206K. PMID 12432404. doi:10.1038/nature01254.
- Kitano, H. (2002). „Systems biology* a brief overview”. Science. 295 (5560): 1662—1664. Bibcode:2002Sci...295.1662K. CiteSeerX 10.1.1.473.8389 . PMID 11872829. doi:10.1126/science.1069492.
- Kitano (2002). „Looking beyond the details* a rise in system-oriented approaches in genetics and molecular biology”. Current Genetics. 41 (1): 1—10. PMID 12073094. doi:10.1007/s00294-002-0285-z.
- Gilman, A. G.; Simon, M. I.; Bourne, H. R.; Harris, B. A.; Long, R.; Ross, E. M.; Stull, J. T.; Taussig, R.; Bourne, H. R.; Arkin, A. P.; Cobb, M. H.; Cyster, J. G.; Devreotes, P. N.; Ferrell, J. E.; Fruman, D.; Gold, M.; Weiss, A.; Stull, J. T.; Berridge, M. J.; Cantley, L. C.; Catterall, W. A.; Coughlin, S. R.; Olson, E. N.; Smith, T. F.; Brugge, J. S.; Botstein, D.; Dixon, J. E.; Hunter, T.; Lefkowitz, R. J.; Pawson, A. J. (2002). „Overview of the Alliance for Cellular Signaling”. Nature. 420 (6916): 703—706. Bibcode:2002Natur.420..703G. PMID 12478301. doi:10.1038/nature01304.
- Palsson, Bernhard (2006). Systems biology* properties of reconstructed networks. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-85903-5.
- Kauffman; Prakash, P.; Edwards, J. S. (2003). „Advances in flux balance analysis”. Current Opinion in Biotechnology. 14 (5): 491—496. PMID 14580578. doi:10.1016/j.copbio.2003.08.001.
- Segrè, D.; Vitkup, D.; Church, G. M. (2002). „Analysis of optimality in natural and perturbed metabolic networks”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 99 (23): 15112—15117. Bibcode:2002PNAS...9915112S. PMC 137552 . PMID 12415116. doi:10.1073/pnas.232349399.
- Wildermuth, MC (2000). „Metabolic control analysis* biological applications and insights.”. Genome Biology. 1 (6): REVIEWS1031. PMC 138895 . PMID 11178271. doi:10.1186/gb-2000-1-6-reviews1031.
