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Fisiomica

La fisiómica es un estudio sistemático del fisioma en biología . La fisiómica emplea la bioinformática para construir redes de características fisiológicas asociadas con genes , proteínas y sus redes. Algunos de los métodos para determinar las relaciones individuales entre la secuencia de ADN y la función fisiológica incluyen la ingeniería de vías metabólicas [1] y el análisis de ARNi . [2] Las relaciones derivadas de métodos como estos se organizan y procesan computacionalmente para formar redes distintas. Los modelos informáticos utilizan estas redes determinadas experimentalmente para desarrollar predicciones adicionales de la función genética. [3] [4]

Historia

La fisiómica surgió del desequilibrio entre la cantidad de datos generados por los proyectos genómicos y la capacidad tecnológica para analizar los datos a gran escala. [3] A medida que se utilizaban tecnologías como la secuenciación de alto rendimiento para generar grandes cantidades de datos genómicos, era necesario diseñar métodos eficaces para interpretar experimentalmente y organizar computacionalmente estos datos. [5] La ciencia puede ilustrarse como un ciclo que vincula el conocimiento con las observaciones. En la era posgenómica, se hizo evidente la capacidad de los métodos computacionales para ayudar en esta observación. Este ciclo, ayudado por modelos informáticos, es la base de la bioinformática y, por lo tanto, de la fisiómica. [6]

Proyectos de fisioma

En 1993, la Unión Internacional de Ciencias Fisiológicas (IUPS) en Australia presentó un proyecto fisioma con el propósito de proporcionar una descripción cuantitativa de la dinámica fisiológica y el comportamiento funcional del organismo intacto. El Proyecto Fisioma se convirtió en un foco principal de la IUPS en 2001. [7] El Proyecto Fisioma de Recursos de Simulación Nacional es un proyecto norteamericano de la Universidad de Washington. Los elementos clave del Proyecto NSR son la base de datos de información fisiológica, farmacológica y patológica sobre humanos y otros organismos y la integración a través de modelos computacionales. [8] Otros proyectos norteamericanos incluyen el Centro de Modelado de Redes Biológicas en el Instituto de Tecnología de California, el Centro Nacional de Análisis y Modelado Celular en la Universidad de Connecticut y el Centro de Computación Biomédica Integrativa del NIH en la Universidad de Utah.

Aplicaciones de investigación

Existen muchas aplicaciones posibles de la fisiómica, cada una de las cuales requiere diferentes modelos computacionales o el uso combinado de varios modelos diferentes. Algunos ejemplos de tales aplicaciones incluyen un modelo tridimensional para el crecimiento de tumores , el modelado de la formación de patrones biológicos , un modelo matemático para la formación de estrías en humanos y algoritmos predictivos para el crecimiento de infecciones virales en huéspedes insectos. [9] [10] [11] [12]

Software de modelado y simulación

La investigación colaborativa en fisiómica se promueve en parte gracias a la disponibilidad abierta de software bioinformático, como programas de simulación y entornos de modelado. Hay muchas instituciones y grupos de investigación que ponen su software a disposición del público. Algunos ejemplos de software disponible abiertamente son:

Este tipo de herramientas se desarrollan utilizando lenguajes de marcado específicos para la investigación bioinformática. Muchos de estos lenguajes de marcado están disponibles de forma gratuita para su uso en el desarrollo de software, como CellML, NeuroML y SBML.

Véase también

Referencias

  1. ^ Bailey, JE (1991). "Hacia una ciencia de la ingeniería metabólica". Science . 252 (5013): 1668–1675. doi :10.1126/science.2047876. PMID  2047876.
  2. ^ Kamath, Ravi S.; Fraser, Andrew G.; Dong, Yan; Poulin, Gino; Durbin, Richard; Gotta, Monica; Kanapin, Alexander (2003). "Análisis funcional sistemático del genoma de Caenorhabditis elegans utilizando RNAi". Nature . 421 (6920): 231–237. doi :10.1038/nature01278. hdl :10261/63159. PMID  12529635.
  3. ^ ab Varner, JD (2000). "Predicción a gran escala del fenotipo: concepto". Biotecnología. Bioing . 69 (6): 664–678. doi :10.1002/1097-0290(20000920)69:6<664::AID-BIT11>3.0.CO;2-H.
  4. ^ Sanford, Karl; Soucaille, Phillipe; Whited, Gregg; Chotani, Gopal (2002). "De la genómica a la fluxómica y la fisiómica: ingeniería de vías". Current Opinion in Microbiology . 5 (3): 318–322. doi :10.1016/S1369-5274(02)00318-1.
  5. ^ Welch, G. Rickey (2009). "Fisiología, fisiómica y biofísica: una cuestión de palabras". Progreso en biofísica y biología molecular . 100 (1–3): 4–17. doi : 10.1016/j.pbiomolbio.2009.08.001 . PMID  19699228.
  6. ^ Kell, DB; Oliver, SG (2004). "Aquí está la evidencia, ahora ¿cuál es la hipótesis? Los roles complementarios de la ciencia inductiva y la ciencia basada en hipótesis en la era posgenómica". BioEssays . 26 (1): 99–105. doi :10.1002/bies.10385. PMID  14696046.
  7. ^ Hunter, P.; Borg, T. (2003). "Integración de proteínas a órganos: el proyecto Physiome". Nature Reviews Molecular Cell Biology . 4 (3): 237–243. doi :10.1038/nrm1054. PMID  12612642.
  8. ^ Bassingthwaighte, JB (2000). "Estrategias para el proyecto Physiome". Anales de ingeniería biomédica . 28 (8): 1043–1058. doi :10.1114/1.1313771. PMC 3425440 . PMID  11144666. 
  9. ^ H. Perfahl, HM Byrne, T. Chen, V. Estrella, T. Alarcon, A. Lapin, RA Gatenby, RJ Gillies, MC Lloyd, PK Maini, M. Reuss, MR Owen, Modelado multiescala 3D de la angiogénesis y el crecimiento de tumores vasculares, en, Sistemas de flujo micro y nano Sistemas de flujo para bioanálisis, MW Collins y CS Konig (eds), Bioanálisis, 2,29-48(2013)https://people.maths.ox.ac.uk/maini/PKM%20publications/358.pdf
  10. ^ A. Madzvamuse, RDK Thomas, T. Sekimura, AJ Wathen PK Maini, El método de elementos finitos de cuadrícula móvil aplicado a problemas biológicos, en Morfogénesis y formación de patrones en sistemas biológicos: experimentos y modelos, Actas de la Conferencia Chubu 2002 (T. Sekimura, S. Noji, N. Ueno y PK Maini, eds), Springer-Verlag Tokio, 59-65 (2003) https://people.maths.ox.ac.uk/maini/PKM%20publications/158.pdf
  11. ^ Gilmore, SJ; Vaughan, hijo; Madzvamuse, A.; Maini, PK (2012). "Un modelo mecanoquímico de estrías distensas" (PDF) . Matemáticas. Biosci . 240 (2): 141-147. doi :10.1016/j.mbs.2012.06.007. PMID  22796062.
  12. ^ White, SM; Burden, JP; Maini, PK; Hails, RS (2012). "Modelado del crecimiento intrahuésped de infecciones virales en insectos" (PDF) . J. Theor. Biol . 312 : 34–43. doi :10.1016/j.jtbi.2012.07.022. PMID  22877574.

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