Fisiomica
De Wikipedia, la enciclopedia libre
Saltar a navegación Saltar a búsqueda

La fisiomía es un estudio sistemático de la fisiología en biología . La fisiómica emplea la bioinformática para construir redes de características fisiológicas que están 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 iARN . [2] Las relaciones derivadas de métodos como estos se organizan y procesan computacionalmente para formar redes distintas. Modelos de computadoraUtilice estas redes determinadas experimentalmente para desarrollar más predicciones de la función de los genes. [3] [4]

Historia

La fisiómica surgió del desequilibrio entre la cantidad de datos generados por los proyectos del genoma y la capacidad tecnológica para analizar los datos a gran escala. [3] Dado que se estaban utilizando 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 tanto, de la fisiómica. [6]

Proyectos Physiome

En 1993, la Unión Internacional de Ciencias Fisiológicas (IUPS) en Australia presentó un proyecto fisiológico con el propósito de proporcionar una descripción cuantitativa de la dinámica fisiológica y el comportamiento funcional del organismo intacto. El Proyecto Physiome se convirtió en un foco principal de IUPS en 2001. [7] El Proyecto Physiome de Recursos de Simulación Nacional es un proyecto norteamericano en 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 de la Universidad de Connecticut, y el Centro NIH para Computación Biomédica Integrativa en la Universidad de Utah.

Aplicaciones de investigación

Hay muchas aplicaciones posibles diferentes de la fisiómica, cada una de las cuales requiere diferentes modelos computacionales o el uso combinado de varios modelos diferentes. 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 dentro de insectos hospedadores. [9] [10] [11] [12]

Software de modelado y simulación

La investigación colaborativa en fisiomía se ve fomentada en parte por 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. Ejemplos de software disponible abiertamente incluyen:

  • JSim and Systems Biology Workbench: herramientas de bioinformática ofrecidas por la Universidad de Washington.
  • BISEN: un entorno de simulación puesto a disposición por The Medical College of Wisconsin.
  • SimTK: una colección de recursos de modelado biológico puestos a disposición por el Centro Nacional de Computación Biomédica de los NIH.
  • E-Cell System: un entorno de simulación y modelado para sistemas biológicos ofrecido por la Universidad de Keio en Tokio, Japón.

Herramientas como estas se desarrollan utilizando lenguajes de marcado específicos para la investigación bioinformática. Muchos de estos lenguajes de marcado están disponibles gratuitamente para su uso en el desarrollo de software, como CellML, NeuroML y SBML.

Ver también

Referencias

  1. ^ Bailey, JE (1991). "Hacia una ciencia de la ingeniería metabólica". Ciencia . 252 (5013): 1668–1675. doi : 10.1126 / science.2047876 . PMID  2047876 .
  2. ^ Kamath, Ravi S .; Fraser, Andrew G .; Dong, Yan; Poulin, Gino; Durbin, Richard; Tengo, Monica; Kanapin, Alexander (2003). "Análisis funcional sistemático del genoma de Caenorhabditis elegans usando RNAi". Naturaleza . 421 (6920): 231–237. doi : 10.1038 / nature01278 . hdl : 10261/63159 . PMID 12529635 . 
  3. ↑ a b Varner, JD (2000). "Predicción de fenotipo a gran escala: concepto". Biotechnol. Bioeng . 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). "Genómica a fluxómica y fisiómica - ingeniería de vías". Opinión actual en microbiología . 5 (3): 318–322. doi : 10.1016 / S1369-5274 (02) 00318-1 .
  5. ^ Welch, G. Rickey (2009). "Fisiología, fisiomía y biofísica: una cuestión de palabras" . Avances 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 de impulso de hipótesis en la era post-genómica". 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 Biología celular molecular . 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 angiogénesis y vascular crecimiento tumoral, en, Micro y Nano Flow Systems Flow Systems for Bioanalysis, MW Collins y CS Konig (eds), Bioanalysis, 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 rejilla móvil aplicado a problemas biológicos, En morfogénesis y formación de patrones en sistemas biológicos: experimentos y modelos, Actas de la Conferencia de Chubu 2002 (T. Sekimura , S. Noji, N. Ueno y PK Maini, eds), Springer-Verlag Tokyo, 59-65 (2003) https://people.maths.ox.ac.uk/maini/PKM%20publications/158.pdf
  11. ^ Gilmore, SJ; Vaughan, Jr; 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. ^ Blanco, SM; Burden, JP; Maini, PK; Granizo, RS (2012). "Modelado del crecimiento intrahospitalario de infecciones virales en insectos" (PDF) . J. Theor. Biol . 312 : 34–43. doi : 10.1016 / j.jtbi.2012.07.022 . PMID 22877574 .  

enlaces externos

  • Lista de ómicas : enumera mucho más que esta página, con referencias / orígenes. Mantenido por el (CHI) Cambridge Health Institute. Una de las primeras listas.
  • Centros nacionales de biología de sistemas : noticias e información sobre los centros de investigación de biología de sistemas. Archivado el 19 de octubre de 2013 en la Wayback Machine.
Obtenido de " https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Physiomics&oldid=1002473959 "
Contribute a better translation