La ciencia de la biología de sistemas. Biología de sistemas - Biología de sistemas

En biología, lo que condujo al surgimiento de nuevos métodos colaborativos de trabajo sobre problemas en el campo biológico de la genética. Una de las tareas de la biología de sistemas es modelar y descubrir propiedades emergentes, propiedades de células, tejidos y organismos que funcionan como un sistema; la descripción teórica sólo es posible utilizando métodos de biología de sistemas. Por lo general, involucran redes metabólicas o células de redes de señalización.

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La biología de sistemas se puede ver desde varios aspectos diferentes.

El campo de estudio examina específicamente las interacciones entre componentes de sistemas biológicos y cómo estas interacciones conducen a la función y el comportamiento de ese sistema (por ejemplo, enzimas y metabolitos en las vías metabólicas o en los latidos del corazón).

Uno de los teóricos que puede considerarse uno de los predecesores de la biología de sistemas es Bertalan con su teoría general de sistemas. Uno de los primeros experimentos numéricos en biología celular fue publicado en 1952 por los neurofisiólogos y premios Nobel británicos Alan Lloyd Hodgkin y Andrew Fielding Huxley, quienes construyeron un modelo matemático para explicar el potencial de acción que se propaga a lo largo del axón de una célula neuronal. Su modelo describía la función celular que surge de las interacciones entre dos componentes moleculares diferentes, un canal de potasio y un canal de sodio, y por lo tanto puede verse como el comienzo de la biología de sistemas computacional. Además, en 1952 Alan Turing publicó La base química de la morfogénesis, describiendo cómo pueden surgir desigualdades en una superficie inicialmente uniforme. sistema biológico.

El estudio formal de los sistemas biológicos, como disciplina separada, el sistema fue lanzado por el teórico Mihailo Mesarovic en 1966 en un simposio internacional en Cleveland, Ohio, titulado "Teoría y biología de sistemas".

Las décadas de 1960 y 1970 vieron el desarrollo de varios enfoques para el estudio de sistemas moleculares complejos, como el análisis del control metabólico y la teoría de sistemas bioquímicos. Los avances en biología molecular durante la década de 1980, combinados con el escepticismo hacia la biología teórica que entonces prometía más de lo que se había logrado, dieron lugar a la modelización cuantitativa. procesos biológicos convertirse en un campo algo insignificante.

Disciplinas relacionadas

Según la interpretación de la biología de sistemas, como la capacidad de obtener, integrar y analizar conjuntos de datos complejos de múltiples fuentes experimentales, utilizando herramientas interdisciplinarias, algunas plataformas tecnológicas típicas fenómicas, el cambio de fenotipo de un organismo a medida que cambia a lo largo de su vida; Genómica, ácido desoxirribonucleico (ADN) del organismo, incluida la variación específica de las células intraorganisamales. (es decir, cambios en la longitud de los telómeros); La epigenómica/epigenética, los factores transcriptómicos específicos del organismo y de las células correspondientes que se regulan empíricamente no están codificados en la secuencia genómica. (es decir, metilación del ADN, acetilación y desacetilación de histonas, etc.); mediciones de expresión genética de transcriptómica, organismos, tejidos o células completas utilizando micromatrices de ADN o análisis secuencial de expresión genética; interferómica, factores de corrección a nivel de transcripción a nivel de organismo, tejido o célula (es decir, interferencia de ARN), proteómica, medición a nivel de organismo, tejido o célula de proteínas y péptidos mediante electroforesis en gel bidimensional, espectrometría de masas o identificación de proteínas multidimensional métodos (sistema HPLC avanzado combinado con espectrometría de masas). La subdisciplina incluye fosfoproteómica, glicoproteómica y otros métodos para detectar proteínas químicamente modificadas; metabolómica, a nivel de organismo, tejido o célula, midiendo pequeñas moléculas conocidas como metabolitos; glucómica, nivel de organismo, tejido o célula, medición de carbohidratos; lipidómica, medición del nivel de lípidos en organismos, tejidos o células.

Además de identificar y cuantificar las moléculas anteriores, otros métodos analizan la dinámica y las interacciones dentro de la célula. Esto incluye: estudios interactómicos, de organismos, de tejidos o de células, de interacciones entre moléculas. La disciplina molecular actualmente autorizada en este campo de estudio son las interacciones proteína-proteína (PPI), aunque la definición de trabajo no excluye la inclusión de otras disciplinas moleculares como las definidas aquí; neuroelectrodinámica, organismo, función computacional del cerebro como un sistema dinámico subyacente a los mecanismos biofísicos y computación emergente utilizando interacciones eléctricas; medición fluxómica, de organismos, tejidos o células del nivel de cambios dinámicos moleculares a lo largo del tiempo; biomica, análisis de sistemas de biomas; La biocinemática molecular, el estudio de la "biología en movimiento", se centra en cómo una célula transita entre estados estacionarios.

Se utilizan diversas tecnologías para capturar cambios dinámicos en ARNm, proteínas y modificaciones postraduccionales. Mecanobiología, fuerzas y propiedades físicas en todos los niveles, su interacción con otros mecanismos regulatorios; biosemiótica, análisis del sistema de relaciones de signos de un organismo u otros biosistemas; Fisómica, el estudio sistemático del fisioma en biología.

Bioinformática y análisis de datos.

Métodos computacionales de última generación utilizados para análisis de alto rendimiento de varios tipos, así como datos experimentales en profundidad a pequeña escala en biología de sistemas. (Tavassoly, Iman, Joseph Goldfarb y Ravi Iyengar "Cartillas de biología de sistemas: métodos y enfoques básicos". Ensayos sobre bioquímica 62,4 (2018): 487-500)

En la biología de sistemas también se utilizan otros aspectos de la informática, la informática y la estadística. Estos incluyen nuevas formas de modelos computacionales, como el uso de cálculo de procesos para modelar procesos biológicos (los enfoques notables incluyen el cálculo I estocástico, BioAmbients, Beta Binder, BioPEPA y el cálculo Brane) y el modelado de restricción-O; integración de información de la literatura, utilizando técnicas de extracción de información y minería de textos; desarrollo de bases de datos y repositorios en línea para compartir datos y modelos, enfoques para la integración de bases de datos y la interoperabilidad del software utilizando software, sitios web y bases de datos poco acoplados, o trajes comerciales; desarrollo de formas sólidas sintácticas y semánticas de representar modelos biológicos; Enfoques de red basados ​​en el análisis de conjuntos de datos genómicos de alta dimensión. Por ejemplo, el análisis de correlación de red ponderada se utiliza a menudo para identificar clusters (llamados módulos), modelar la relación entre clusters, calcular medidas difusas de membresía de clusters (módulos), identificar nodos dentro del módulo y estudiar la persistencia de clusters en otros conjuntos de datos. ; Métodos de análisis de datos ómicos basados ​​en rutas, por ejemplo, enfoques para identificar y evaluar rutas con actividad diferencial de sus genes, proteínas o metabolitos miembros.

Biologia de sistemas

Biologia de sistemas - Disciplina científica, formado en la intersección de la biología y la teoría de sistemas complejos. El término se utilizó por primera vez en un artículo de 1993 de W. Zieglgänsberger y TR. Tölle.

Es una ciencia de la vida interdisciplinaria. Dirigido al estudio de interacciones complejas en sistemas vivos. Usos nuevo enfoque en biología: holismo en lugar de reduccionismo. El foco principal de la biología de sistemas está en las llamadas propiedades emergentes, es decir, propiedades de los sistemas biológicos que no pueden explicarse únicamente en términos de las propiedades de sus componentes. Así, las tareas de la biología de sistemas son el estudio y modelado de las propiedades de sistemas biológicos complejos que no pueden explicarse por la suma de las propiedades de sus componentes.

El término “biología de sistemas” se generalizó después del año 2000.

La biología de sistemas tiene conexiones con la biología matemática.

Valores

La biología de sistemas puede entenderse como:

• Área de investigación, dedicado al estudio de las interacciones entre los componentes de los sistemas biológicos y cómo estas interacciones conducen al surgimiento de funciones y características de los sistemas (por ejemplo, la interacción de metabolitos y enzimas en los sistemas metabólicos).

• Aplicación de la teoría de sistemas dinámicos a los sistemas biológicos.
• Fenómeno sociocientífico, definido como la búsqueda de integrar datos complejos sobre interacciones en sistemas biológicos obtenidos de una variedad de fuentes experimentales utilizando métodos interdisciplinarios.

La diferencia en la comprensión de la biología de sistemas se explica por el hecho de que este concepto se refiere a una colección de conceptos que se cruzan y no a una dirección estrictamente definida. A pesar de las diferencias en la comprensión de los objetivos y métodos de la biología de sistemas, el término es ampliamente utilizado por los investigadores, incluso como parte de los nombres de departamentos científicos e institutos enteros de todo el mundo.

Historia

Los requisitos previos para el surgimiento de la biología de sistemas son:

• El modelado cuantitativo de la cinética enzimática es un campo que surgió entre 1900 y 1970.
• Modelado matemático crecimiento de la población,
• Modelado en neurofisiología,

El pionero de la biología de sistemas puede considerarse Ludwig von Bertalanffy, creador de la teoría general de sistemas, autor del libro “ teoría general sistemas en física y biología", publicado en 1950. Uno de los primeros modelos numéricos en biología es el de los neurofisiólogos británicos y premios Nobel Hodgkin y Huxley, publicado en 1952. Los autores crearon un modelo matemático para explicar la propagación de un potencial de acción a lo largo del axón de una neurona. Su modelo describió el mecanismo de propagación potencial como una interacción entre dos componentes moleculares diferentes: los canales de potasio y sodio, lo que puede considerarse como el comienzo de la biología de sistemas computacional. En 1960, basándose en el modelo de Hodgkin y Huxley, Denis Noble creó el primer modelo informático de marcapasos cardíaco.

Formalmente, el primer trabajo sobre biología de sistemas, como disciplina independiente, fue presentado por el teórico de sistemas Mihailo Mesarovic en 1966 en un simposio internacional en el Instituto Tecnológico de Cleveland (EE.UU., Ohio) titulado "Teoría y biología de sistemas".

En las décadas de 1960 y 1970, se desarrollaron varios enfoques para estudiar sistemas moleculares complejos, como la teoría del control metabólico y la teoría de los sistemas bioquímicos. Los éxitos de la biología molecular en los años 80, junto con una ligera disminución del interés por la biología teórica en general, que prometía más de lo que podía lograr, llevaron a una disminución del interés por la modelización de sistemas biológicos.

Sin embargo, el nacimiento de la genómica funcional en la década de 1990 propició la disponibilidad de grandes cantidades de datos de alta calidad que, junto con el auge de la tecnología informática, permitieron modelos más realistas. En 1997, el grupo de Masaru Tomita publicó el primer modelo numérico del metabolismo de una célula completa (hipotética). El término "biología de sistemas" también se puede encontrar en un artículo de W. Ziglgansberg y T. Tolle publicado en 1993. Durante la década de 1990, B. Zeng creó una serie de conceptos, modelos y términos: medicina de sistemas (abril de 1992), bioingeniería de sistemas (junio de 1994) y genética de sistemas (noviembre de 1994).

Durante la década de 2000, con el establecimiento de institutos de biología de sistemas en Seattle y Tokio, la biología de sistemas cobró importancia, participando en varios proyectos genómicos, procesando e interpretando datos de las “-ómicas” (proteómica, metabolómica), ayudando a interpretar otros de alto nivel. -experimentos de rendimiento, incluida la bioinformática. A partir del verano de 2006, debido a la escasez de biólogos de sistemas, varios centros de formación Mundial.

Métodos experimentales en biología de sistemas.

Para verificar los modelos que se crean, la biología de sistemas trabaja con una variedad de tipos de datos experimentales que describen tanto los componentes individuales como el sistema en su conjunto. A menudo, los datos obtenidos en otras áreas de la biología: bioquímica, biofísica, biología molecular se utilizan como información inicial para formular hipótesis y conclusiones. Sin embargo, existen varios métodos específicos que están fuertemente asociados con la biología de sistemas. Estos métodos se caracterizan por una gran cantidad de mediciones experimentales, así como por la detección simultánea de muchas características, lo que fue posible con la llegada de las técnicas experimentales de flujo automatizadas.

Ejemplos de tales métodos pueden ser:

• Genómica: Técnicas de secuenciación de ADN de alto rendimiento, incluido el estudio de la variabilidad en diferentes células de un mismo organismo.
• Epigenómica/Epigenética: estudio de factores de transcripción no codificados en el ADN (metilación del ADN, etc.).
• Transcriptómica: medición de la expresión génica mediante microarrays de ADN y otras técnicas.
• Interferómica: medición de las interacciones de los ARN transcritos.
• Proteómica/Translatómica: Medición de niveles de proteínas o péptidos mediante electroforesis en gel bidimensional, espectrometría de masas o técnicas de medición de proteínas multidimensionales.
• Metabolómica: medición de las concentraciones de las llamadas moléculas pequeñas, metabolitos.
• Glicómica: medición de los niveles de carbohidratos.
• Lipidómica: medición de los niveles de lípidos.

Además de los métodos presentados para medir niveles moleculares, también existen más métodos complejos, permitiendo medir la dinámica de las características a lo largo del tiempo y la interacción entre componentes:

• Interactómica: medición de interacciones entre moléculas (p. ej. medición de interacciones proteína-proteína: PPI).
• Flaxómica: medición de la dinámica de flujos y concentraciones a lo largo del tiempo (normalmente metabolitos).
• Biómica: análisis de sistemas del bioma.

Muchas de las técnicas enumeradas todavía se están desarrollando activamente tanto para aumentar la precisión y el contenido de información de las mediciones como para los métodos de procesamiento numérico de los datos obtenidos.

Herramientas de biología de sistemas.

La investigación en el campo de la biología de sistemas consiste con mayor frecuencia en desarrollar modelo mecanicista un sistema biológico complejo, es decir, un modelo construido a partir de datos cuantitativos sobre los procesos elementales que componen el sistema.

Una vía metabólica o de señalización se puede describir matemáticamente basándose en teorías de cinética enzimática o química. Para analizar los sistemas resultantes se pueden utilizar métodos matemáticos dinámica no lineal, la teoría de procesos aleatorios o la teoría del control del uso.

Debido a la complejidad del objeto de estudio, la gran cantidad de parámetros, variables y ecuaciones que describen un sistema biológico, la biología de sistemas moderna es impensable sin el uso de tecnología informática. Las computadoras se utilizan para resolver sistemas. ecuaciones no lineales, estudiando la estabilidad y sensibilidad del sistema, determinando los parámetros desconocidos de las ecuaciones a partir de datos experimentales. Las nuevas tecnologías informáticas tienen un impacto significativo en el desarrollo de la biología de sistemas. En particular, el uso de cálculo de procesos, medios automáticos de búsqueda de información en publicaciones, lingüística computacional, desarrollo y llenado de bases de datos disponibles públicamente.

En el marco de la biología de sistemas, se está trabajando para crear nuestras propias herramientas de software para modelar y lenguajes universales para almacenar y anotar modelos. Los ejemplos incluyen SBML, CellML (extensiones XML para grabar modelos), así como SBGN (un lenguaje para representar gráficamente la estructura de interacciones entre elementos de sistemas biológicos).

ver también

Áreas relacionadas

Notas

1. La farmacología de la señalización del dolor. - Resultado de PubMed
2. Sauer, U. et al. (27 de abril de 2007). "Acercándose al panorama completo". Ciencia 316 . DOI:10.1126/ciencia.1142502. PMID 17463274.
3. Denis Noble La música de la vida: biología más allá del genoma. - Oxford University Press, 2006. - ISBN 978-0199295739 p21
4. Kholodenko BN, Bruggeman FJ, Sauro HM; Alberghina L. y Westerhoff HV (Eds.) (2005). "Enfoques mecanicistas y modulares para el modelado y la inferencia de redes reguladoras celulares". Biología de sistemas: definiciones y perspectivas, Springer-Verlag.
5. Hodgkin AL, Huxley AF (1952). "Una descripción cuantitativa de la corriente de membrana y su aplicación a la conducción y excitación en los nervios". J Physiol 117 (4): 500–544. PMID 12991237.
6. Le Novère (2007). "El largo viaje hacia una Biología de Sistemas de la función neuronal". Biología de sistemas BMC 1 . DOI:10.1186/1752-0509-1-28. PMID 17567903.
7. Noble D (1960). "Acción cardíaca y potenciales de marcapasos basados ​​​​en las ecuaciones de Hodgkin-Huxley". Naturaleza 188 : 495–497. DOI:10.1038/188495b0. PMID 13729365.
8. Mesarovic M.D. Teoría de Sistemas y Biología. - Springer-Verlag, 1968.
9. "Un medio hacia un nuevo holismo". Ciencia 161 (3836): 34–35. DOI:10.1126/ciencia.161.3836.34.
10. Trabajando los Sistemas. Archivado desde el original el 16 de abril de 2012.
11. Gardner, TS; di Bernardo D, Lorenz D y Collins JJ (4 de julio de 2003). "Inferir redes genéticas e identificar compuestos de acción mediante perfiles de expresión". Ciencia 301 : 102–1005. DOI:10.1126/ciencia.1081900. PMID 12843395.
12. di Bernardo, D; Thompson MJ, Gardner TS, Chobot SE, Eastwood EL, Wojtovich AP, Elliot SJ, Schaus SE y Collins JJ (marzo de 2005). "Perfiles quimiogenéticos a escala de todo el genoma utilizando redes genéticas de ingeniería inversa". Naturaleza Biotecnología 23 : 377–383. DOI:10.1038/nbt1075. PMID 15765094.

Fundación Wikimedia. 2010.

Vea qué es “Biología de sistemas” en otros diccionarios:

Este término tiene otros significados, ver Biología (significados). Biología (griego: βιολογία βίο, bio, vida; otro griego: λόγος enseñanza, ciencia) un sistema de ciencias, cuyos objetos de estudio son los seres vivos y su interacción con ... ... Wikipedia

Se descubre el fósil Archaeopteryx ... Wikipedia

Este artículo necesita ser reescrito por completo. Puede haber explicaciones en la página de discusión. biología general(ing. Biología general ... Wikipedia

"Ciencia de la biología de sistemas"

Introducción
Los primeros intentos de aplicar la teoría de sistemas a la biología se remontan a los años 30 del siglo XX. Así, en 1932, Walter Cannon, decano del Departamento de Fisiología de la Universidad de Harvard, en su libro “La sabiduría del cuerpo” describió la capacidad de los organismos para mantener el cuerpo con el término “homeostasis”. Número grande valores fisiológicos a un nivel constante, a pesar de los continuos cambios en las condiciones ambientales. En 1943, el matemático estadounidense Norbert Wiener y sus coautores propusieron que la retroalimentación negativa podría desempeñar un papel central en el mantenimiento de la estabilidad de los sistemas vivos, vinculando así los conceptos de control y óptimo con la dinámica de los sistemas biológicos. EN últimos años El interés por el enfoque sistémico en biología se debió a un gran avance en las tecnologías de secuenciación y, como resultado, en el desciframiento de los genomas, transcriptomas y proteomas de humanos y otros organismos. La disponibilidad de potentes recursos informáticos (supercomputadoras) y conexiones a Internet de alta velocidad también facilitó enormemente el acceso a enormes cantidades de datos de biología molecular y brindó la posibilidad de su análisis, que en gran medida se convirtió en la base de la biología de sistemas moderna. Sobre el desarrollo activo de esta área de la biología en Últimamente Lo dice el siguiente hecho: el número de artículos enviados a Pub Med que contienen la frase “biología de sistemas” aumentó de 140 en 2003 a más de 10.000 en 2013 (Afonnikov D.A., Mironova V.V., 20141).

información general
La biología de sistemas es un campo científico interdisciplinario en desarrollo activo que analiza sistemas biológicos complejos teniendo en cuenta su naturaleza multicomponente, la presencia de conexiones directas y de retroalimentación, así como la heterogeneidad de los datos experimentales. El tema de investigación en esta área puede ser el sistema de regulación genética, el metabolismo, así como la dinámica celular y las interacciones de la población celular.
La biología de sistemas incluye actualmente tanto técnicas experimentales específicas como un rico arsenal teórico. El modelado en biología de sistemas es una herramienta fundamental tanto para analizar como para integrar datos experimentales y hacer predicciones sobre el comportamiento del sistema en condiciones no experimentales.
Muchos métodos y enfoques de la biología de sistemas teóricos se pueden utilizar directamente para problemas prácticos farmacología y bioindustria. En particular, si es necesario describir y predecir cuantitativamente el comportamiento de un sistema metabólico o celular complejo, o optimizar su funcionamiento, un modelo de biología de sistemas se convierte en la única alternativa a la costosa búsqueda aleatoria utilizando técnicas experimentales complejas.

Historia
Los requisitos previos para el surgimiento de la biología de sistemas son:

El modelado cuantitativo de la cinética enzimática es un campo que surgió entre 1900 y 1970.
Modelización matemática del crecimiento de la población,
Modelado en neurofisiología,
Teoría sistemas dinámicos y cibernética.
El pionero de la biología de sistemas puede ser considerado Ludwig von Bertalanffy, creador de la teoría general de sistemas, autor del libro "Teoría general de sistemas en física y biología", publicado en 1950. Uno de los primeros modelos numéricos en biología es el modelo de los neurofisiólogos británicos y premios Nobel Hodgkin y Huxley, publicado en 1952. Los autores crearon un modelo matemático que explica la propagación de un potencial de acción a lo largo del axón de una neurona. Su modelo describió el mecanismo de propagación potencial como una interacción entre dos componentes moleculares diferentes: los canales de potasio y sodio, lo que puede considerarse como el comienzo de la biología de sistemas computacional. En 1960, basándose en el modelo de Hodgkin y Huxley, Denis Noble...

Sokolik Anatoly Iosifovich,
Profesor asociado del departamento. biología celular y bioingeniería
plantas
1

INTRODUCCIÓN
El concepto de “biología de sistemas”, sus diversas
interpretaciones y contenidos, lugar entre otros
aplicaciones a las matemáticas de la biología,
tecnología de la información y computadora
tecnología.
Bioinformática, genómica informática,
biología computacional, biología matemática.
Biologia de sistemas. Historia.
El modelado de sistemas es el principal enfoque para los sistemas.
biología. Análisis sistemas complejos con grande
matrices de datos. La base de la biología de sistemas –
matemáticas.
2

Biología de sistemas - emergente
campo interdisciplinario de la biología que
analiza sistemas biológicos complejos de diversos
nivel basado en su naturaleza multicomponente, la presencia
conexiones hacia adelante y hacia atrás, heterogeneidad
datos experimentales que caracterizan
sistemas.
Tema de investigación: sistemas biológicos de
niveles subcelulares y celulares – p.e.
sistema de regulación genética, metabolismo, celular
dinámica, interacciones en una población celular – hasta
nivel de poblaciones de organismos y ecosistemas enteros.
Base metodológica de la biología de sistemas –
matemáticas
3

J. Murray (James Murray) – matemático:
"Para garantizar una mayor
prosperidad de tu ciencia,
los matemáticos tendrán que estudiar
biología. Consciente de cómo
resultó ser útil para las matemáticas
La física y cómo influyó en ella.
matemáticas, queda claro que,
si los matemáticos no “se meten”
ciencias biológicas, simplemente permanecerán al margen
descubrimientos científicos que prometen
convertirse en el más importante y
más emocionante de la historia
Ciencias"
4

Principales usos de las matemáticas en
biología
Estadísticas
Bioinformática (combinación de biología, matemáticas y
informática para la resolución de problemas de biología molecular,
bioquímica, genética, biología celular, farmacología,
asistencia sanitaria, etc. sinonimo de informatica
Biología Molecular).
Incluye:
· Bioinformática de secuencias.
· Bioinformática estructural.
· Genómica informática
· Aplicación de métodos analíticos conocidos para la obtención
nuevos conocimientos biológicos.
· Desarrollo de nuevos métodos para analizar datos biológicos.
· Desarrollo de nuevas bases de datos.
5

Bioinformática de secuencias
A 1 de septiembre de 2015, la base de datos EMBL (Laboratorio Europeo de Biología Molecular) contiene
13.634.705 documentos con descripciones 14.579.744.964
secuencias de nucleótidos que contienen en general
tantos caracteres (nucleótidos) que corresponden
aproximadamente una biblioteca de 105 volúmenes gruesos con una cuidada
fuente
traducciones usando genética conocida
Se puede obtener el código. aminoácido (proteína)
secuencias.
De los 5 millones de proteínas conocidas hoy en día, el 95%
las secuencias son traducciones tan hipotéticas,
y no se sabe nada más sobre ellos
6

Bioinformática estructural
La bioinformática estructural se ocupa de
Análisis de las estructuras espaciales de las moléculas.
Sólo se conocen unas 100.000 estructuras de
varios millones de secuencias.
Acoplamiento molecular (acoplamiento molecular) -
un método de modelado que le permite predecir
más beneficioso para la formación de sustentables
Orientación y posición complejas de una molécula.
en relación al otro.
7

Programas de acoplamiento molecular
AutoDock (http://autodock.scripps.edu)
FlexX (http://www.biosolvet.de/FlexX/)
Muelle (http://dock.compbio.ucsf.edu)
Surflex (http://www.biopharmics.com, www.tripos.com)
Fred (http://www.eyesopen.com/products/applications/fred.html)
Oro (http://www.ccdc.cam.ac.uk/products/life_sciences/gold/)
PLANTAS (http://www.tcd.uni-konstanz.de/research/plants.php)
3DPL (http://www.chemnavigator.com/cnc/products/3dpl.asp)
Buscador de clientes potenciales (http://www.moltech.ru)
Docker virtual de Molegro (http://www.molegro.com)
ICM Pro (http://www.molsoft.com/icm_pro.html)
Ajuste de ligando, Libdock y CDocker (http://accelrys.com/services/training/lifescience/StructureBasedDesignDescription.html)
DockSearch (http://www.ibmc.msk.ru)
eHiTS (http://www.simbiosys.ca/ehits/index.html)
Deslizamiento (http://www.schrodinger.com/productpage/14/5/)
DockingShop (http://vis.lbl.gov/~scrivelli/Public/silvia_page/DockingShop.html)
Eglefino (http://www.nmr.chem.uu.nl/haddock/)
8

Bioinformática Genómica informática
Hoy, completo o casi completo.
secuencias del genoma de muchos organismos, pero esto no es
un fin en sí mismo, pero un primer paso para explorar cómo
una célula particular funciona
El estudio de los genomas nos permite encontrar nuevas vías metabólicas
vías o enzimas que se utilizarán en
producción biotecnológica (por ejemplo, vitaminas y
otras sustancias biológicamente activas)
El análisis informático permite, hasta cierto punto,
caracterizar con precisión varios miles de genes utilizando
grupo pequeño en aproximadamente una semana, mientras que
Determinación experimental de la función de un solo
gen requiere un trabajo intensivo de un laboratorio como
durante al menos varios meses
9

Bioinformática
Aplicación de métodos analíticos conocidos para obtener
nuevos conocimientos biológicos
Existen muchos métodos y herramientas para
análisis informático de datos biológicos,
presentado en forma de programas en Internet y teniendo
cómoda interfaz de usuario.
Para la pregunta equivocada, la computadora siempre da
respuesta incorrecta. Hay que tener en cuenta los límites
aplicabilidad de ciertos métodos.
El análisis informático de datos biológicos es
experimento (solo que no se realiza en un tubo de ensayo) y a él
se imponen los mismos requisitos: claridad de la declaración,
control S
10

Bioinformática
Desarrollo de nuevos métodos de análisis.
datos biológicos
Desarrollo de nuevas bases de datos.
11

Biología matemática
La biología matemática pertenece a la aplicada.
matemáticas y utiliza sus métodos.
La biología matemática estudia la biología.
tareas y problemas utilizando métodos matemáticos modernos, y
los resultados tienen una interpretación biológica
Ejemplo: ley de Hardy-Weinberg (para ideal
poblaciones),
p2+2pq+q2=1
donde p y q son las frecuencias alélicas del gen

Biología Computacional
Se superpone parcialmente con la bioinformática.
El campo de la ciencia del análisis informático de la genética.
textos, secuencias de aminoácidos,
estructura espacial y dinámica de proteínas,
Este análisis subyace a la determinación de objetivos de macromoléculas y la búsqueda de complejos de bajo peso molecular con
con el fin de crear nuevos medicamentos,
La biología computacional ha evolucionado hacia
área de biomedicina de rápido crecimiento
13

Biología Computacional
El proceso de creación de un nuevo fármaco puede ser
dividido en las siguientes etapas:
(1) buscar un objetivo (por ejemplo, una proteína) de acción de un nuevo
medicamentos;
(2) buscar un compuesto de bajo peso molecular que tenga
acción farmacológica necesaria;
(3) estudiar este compuesto experimentalmente;
(4) realizar ensayos en la clínica.
Ya la primera etapa de búsqueda de un candidato adecuado para
la medicina es demasiada
cientos de millones de opciones de
adecuado
bases
datos
bajo peso molecular
conexiones
14

Estimaciones de necesidades computacionales para completar
calcular la energía de enlace de todos los de bajo peso molecular
conexiones incluidas en varias bases de datos
Nivel de dificultad
modelado
Mecánica molecular
Método
ESPECTTOPO
Tamaño
bases
140000
Tiempo
cálculo
1 hora
Ligando/objetivo rígido
LUDI
30000
1-4 horas
Mecánica molecular
Martillo 80000
Parcialmente
deformable
MUELLE
ligando
Objetivo difícil
MUELLE
Mecánica molecular
Mecánica molecular
Mecánica cuántica
sitio activo
ICM
3-4 días
17000
3-4 días
53000
14 dias
50000
21 dia
ÁMBAR,
1
ENCANTO
Gaussiano, Q1
química
alguno
días
alguno
semanas
15

Rendimiento de la supercomputadora
Nombre
fracasos
kiloflops
megaflops
gigaflops
teraflops
petaflops
exaflops
zettaflops
yottaflops
xeraflops
año
1941
1949
1964
1987
1997
2008
2019 o posterior
no antes de 2030
-
fracasos
100
103
106
109
1012
1015
1018
1021
1024
1027
16

La supercomputadora más poderosa del mundo hoy
Tianhe-2 (Vía Láctea 2)
2013. 200-300
millones
dólares.
1300 científicos y
ingenieros
trabajado en
la creación de Tianhe2, "Milky Way2". Bastidores: 125
Núcleos: 3120000
Productividad
b: 33862,7 TFlops/s
Potencia: 17808,0
0 kilovatios
Memoria: 1024000GB
17

Biología de sistemas: en desarrollo activo
campo interdisciplinario de la ciencia que analiza complejos
sistemas biológicos, teniendo en cuenta su naturaleza multicomponente, la presencia
conexiones hacia adelante y hacia atrás, así como heterogeneidad y grandes
cantidad de datos experimentales. Tema de investigación
en esta área puede haber un sistema de regulación genética,
metabolismo, así como la dinámica celular y las interacciones en
población celular
(Un bioquímico puede determinar las enzimas y productos del ciclo.
Krebs, pero calcula la dinámica de los cambios en su concentración.
sólo un biólogo de sistemas puede hacerlo.)
Un principio esencial para la biología de sistemas.
es el “holismo”, que debería sustituir
"reduccionismo".
18

Biologia de sistemas
El enfoque reduccionista supone que las propiedades
sólo se puede obtener un sistema complejo multicomponente
al considerar su individuo
Descartes argumentó que
componentes.
los animales pueden ser
Por ejemplo,
"explicado" como una totalidad
funcionamiento de máquinas individuales
fisiológico
- De homine, 1662.
funciones del organismo
quedará claro
solo con detalles
conociéndolo
células individuales.
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Enfoque holístico
sugiere que las propiedades del complejo
el sistema multicomponente no es posible
representarlo como la suma de las propiedades de sus individuos
componente.
Por ejemplo, las funciones fisiológicas del cuerpo “no
detectable" al considerar su individualidad
células.
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Biologia de sistemas
La principal tarea de la biología de sistemas, que no es
se cruza con la bioinformática: esto es modelado
Propiedades de los sistemas biológicos dinámicos con discreto.
(que tienen fotogramas) y tiempo continuo (grandes
parte de los biosistemas).
En general, los sistemas biológicos no están en equilibrio (abiertos,
intercambian constantemente energía y materia con el medio ambiente) y
no lineal (los cambios en su estado no son completamente
determinado por el anterior).
Por lo tanto, se utilizan métodos de análisis especiales para ellos.
y descripciones (dinámica no lineal).
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Biologia de sistemas
Requisitos previos para el surgimiento de la biología de sistemas.
son:
- Modelado enzimático cuantitativo.
cinética: una dirección formada entre
1900 y 1970,
- Modelización matemática del crecimiento de la población,
- Modelado en neurofisiología,
- Teoría de sistemas dinámicos y cibernética.
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Desarrollo de la biología de sistemas:
Teoría organizacional y de sistemas.
Bogdanova - curiosamente una científica bielorrusa y
revolucionario de Grodno - Alexander Malinovsky
(seudónimo Bogdanov - uno de los creadores y líderes
RSDLP, junto con Lenin). destacado filósofo
escribió varias obras importantes sobre tectología,
ciencia introducida por él, que revela un principio único
dispositivo, organización y gestión de datos biológicos y
sistemas no biológicos. Fue él quien introdujo los conceptos.
apertura del sistema biológico, su
autorregulación, autoorganización,
“autocomplicaciones”, posibilidades
disminución de la entropía, debido a que muchos
Estos sistemas tienen propiedades holísticas.
Malinovsky/Bogdanov - fundador reconocido de las fundaciones
biología de sistemas, bioinformática y cibernética.
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Carl Ludwig von Bertalanffy
principal divulgador de la teoría de sistemas
en USA. Principalmente prestado y
desarrolló ideas en matemáticas de sistemas.
Ampliamente conocido como el "padre" de lo común.
Teoría de sistemas.
Teóricamente fundamentado que la termodinámica.
leyes clásicas (conservación de energía y masa y
aumento de entropía) “no funcionan” cuando
consideración de los sistemas biológicos
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Los sistemas abiertos según Bertalanffy pueden aceptar más energía que
donar. Se mejoran a sí mismos, según el principio inherente a ellos.
organización, autorregulación y autogobierno. En el caso de la biología -en
base codigo genetico y su implementación (fenómeno) dentro de los límites
dadas por estas condiciones de existencia.
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Etapas de desarrollo de la biología de sistemas:
El modelo de crecimiento biológico de Bertalanffy.
Lo más fácil ecuación diferencial(ecuación para describir
Procesos dinámicos: se sustituyen parámetros conocidos y sus
proporciones, es decir coeficientes, que le permite encontrar incógnitas
parámetros que nos interesan, y también construir un gráfico en base a ello
establecer parámetros desconocidos).
Ecuación para cambios de longitud (de cualquier tamaño) a lo largo del tiempo:
L – longitud, t – tiempo
rB – tasa de crecimiento según Bertfalanffy Loo – longitud máxima del organismo.
Coeficientes adicionales (no enumerados anteriormente): disponibilidad de alimentos,
nivel metabólico, fase de ontogénesis, etc. Ayudan con mayor precisión
Calcular el cambio de altura a lo largo del tiempo. El modelo todavía está en uso hoy.
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Uno de los primeros modelos en los que se resolvió el problema de la fisiología fue
modelo de propagación de un impulso nervioso (potencial de acción),
creado por A. Hodgkin y E. Huxley para el axón del calamar (1952)
En 1960, Denis Noble creó el primer modelo de células marcapasos en el corazón.
modelo matemático del ritmo cardíaco.
Reconocimiento oficial de la biología de sistemas moderna como una disciplina separada.
ciencias se refieren a un simposio internacional celebrado en Cleveland
en 1966, bajo el título "Teoría y Biología de Sistemas" - Teoría de Sistemas
y biología.
En las décadas de 1960 y 1970 se desarrollaron los primeros modelos metabólicos: modelos
Redes de enzimas y sus actividades. Teorías del metabolismo
control, retroalimentación negativa y positiva para la regulación,
Aparecieron los primeros modelos computacionales disponibles para estructuras de proteínas.
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Década de 1980: Durante el rápido desarrollo de la biología molecular,
El modelado fue olvidado, especialmente porque los biólogos han desarrollado escepticismo sobre
la omnipotencia de las matemáticas y la física. Las computadoras eran de baja potencia y no
hizo posible realizar los cálculos necesarios para los biólogos.
Desde principios de los años 90, la llamada era de la genómica, cuando
Las primeras grandes matrices de nucleótidos y aminoácidos.
secuencias, la necesidad de su análisis ha llevado a una nueva y rápida
ronda de desarrollo de la biología de sistemas.
Un gran avance en la velocidad y accesibilidad de la tecnología informática (1990-2000) resultó en atraer todo más programadores,
matemáticos y físicos teóricos en biología.
Después del año 2000, apareció la ómica, una familia de ciencias que creó
la necesidad de procesar enormes cantidades de datos biológicos.
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- Fenómica: variaciones del fenotipo y sus cambios a lo largo de la vida.
ciclo.
- Genómica: secuencias de ADN de organismos o células. Anotación,
mapeo y análisis de genes, exones (codificantes) e intrones (no codificantes),
otras areas.
- Epigenómica / Epigenética: regulación transcriptómica,
codificados no genómicamente, como la metilación del ADN o
acetilación de histonas.
- Transcriptómica: medición de cambios en la expresión de genes individuales
utilizando “microarrays de ADN” (chips de ADN).
- Interferómica: conocimiento sobre mecanismos y diversidad de sistemas.
“correcciones” de transcripciones, por ejemplo, interferencia de ARN.
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Disciplinas afines (y sus objetos), de las cuales,
principalmente se toman y analizan datos
en bioinformática y biología de sistemas:
- Proteómica (traducómica, un nombre más raro): mediciones
proteínas y péptidos mediante electroforesis en gel bidimensional en
combinaciones con espectrometría de masas, HPLC y otros detectores.
Dividido en fosfoproteómicas, glicoproteómicas, de membrana y
protemix de endomembrana y otros tipos.
- Metabolómica: ratio de medición, diversidad y
Distribución, así como relaciones con las funciones corporales de moléculas pequeñas.
(los llamados metabolitos), no relacionados con los biopolímeros.
- Glicómica: medición de proporción, diversidad y distribución, y
también conexiones con las funciones corporales de los carbohidratos.
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Disciplinas afines (y sus objetos), de las cuales,
principalmente se toman y analizan datos
en bioinformática y biología de sistemas:
- Lipidómica: medición de proporción, diversidad y distribución.
así como conexiones con las funciones de los lípidos corporales.
- Interactómica: medir y analizar las interacciones entre
moléculas, reacciones químicas. Por ejemplo, proteína-proteína
interacciones.
- Neuroelectrodinámica: análisis de la organización y función de las neuronas como
sistema dinámico capaz de procesar información cuando
utilizando señales eléctricas.
- Ionomía y flaxómica: áreas que estudian las actividades y
distribución de iones y sus flujos, respectivamente.
- Biómica: análisis del sistema del bioma (manifestaciones de la vida - fenómenos
inherente sólo a los sistemas vivos).
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Herramientas de biología de sistemas.
La investigación en el campo de la biología de sistemas suele ser más
van a desarrollar un modelo de biología compleja
sistema, es decir, un modelo construido sobre la base
datos cuantitativos sobre procesos elementales,
componentes del sistema.
Para analizar los sistemas resultantes se pueden utilizar
métodos matemáticos de dinámica no lineal, teorías
procesos aleatorios o teoría del uso
gestión.
Debido a la complejidad del objeto de estudio, el gran número
parámetros, variables y ecuaciones que describen
sistema biológico, biología de sistemas moderna
impensable sin el uso de la tecnología informática
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La Fundación Nacional de Ciencias (NSF) es una especie de fundación
Investigación básica de EE. UU.
Entre las tareas de la biología del siglo XXI, fijó
Un serio desafío para la biología de sistemas.
construir un modelo del funcionamiento del conjunto
células. Este problema ya se ha solucionado en cierta medida.
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Karr J.R., Sanghvi J.C.,
Macklin D.N., Gutschow
MV, Jacobs JM, Bolival
B., Assad-García N.,
Glass J.I., Covert M.W.
(2012).
Una célula completa
Modelo computacional
Predice el fenotipo
del Genotipo.
Celda 150, 389–401;
Modelo de la célula de Mycoplasma genitalium en su conjunto, que consta de 28
submodelos de diversos procesos celulares. Submodelos agrupados
por categorías: ADN, ARN, proteínas y metabolismo. Los submodelos están relacionados entre sí.
entre sí a través de metabolitos comunes, ARN, proteínas y ADN cromosómico, que
mostrado por flechas de los colores correspondientes.