2. Признаки и свойства живого
1. Единство химического состава.
Все живые организмы состоят из тех же химических элементов, что и тела неживой природы, но соотношения содержания элементов в живых и неживых объектах отличаются. Более \(90\) % химического состава организмов приходится на органогенные элементы (С, O, N, H) образующие сложные органические вещества.
Этот факт свидетельствует о единстве и связи живой и неживой материи.
2. Клеточное строение (Единство структурной организации)
Все существующие на Земле организмы (кроме вирусов) состоят из клеток.
3. Обмен веществ (Открытость живых систем)
Все живые организмы представляют собой «открытые системы».
Открытость системы — обязательное постоянное поступление энергии из окружающей среды и выделение продуктов жизнедеятельности.
Обмен веществ — совокупность биохимических процессов, происходящих в биологических системах.
В живых организмах одновременно происходят процессы двух типов: ассимиляция, т. е. образование сложных органических веществ, и диссимиляция, т. е. распад органических веществ, протекающий с выделением энергии. Благодаря обмену веществ в организме поддерживается постоянство состава внутренней среды независимо от условий в окружающем мире.
4. Самовоспроизведение (Репродукция)
Это способность живых систем воспроизводить себе подобных. Размножение является одним из главных признаков живых организмов. Основой размножения является процесс самоудвоения молекул ДНК, определяющий возможность дальнейшего деления клеток.
5. Саморегуляция (Гомеостаз)
Это поддержание постоянства внутренней среды организма в непрерывно меняющихся условиях окружающей среды. Стойкое нарушение гомеостаза ведёт к гибели организма.
6. Развитие и рост
Развитие живого представлено индивидуальным развитием организма (онтогенезом) и историческим развитием живой природы (филогенезом).
- В процессе онтогенеза постепенно проявляются индивидуальные свойства организма и происходит увеличение его размеров.
- Результатом филогенеза является общее усложнение живых организмов в ходе эволюции и всё их многообразие на нашей планете.
7. Раздражимость
Каждый живой организм способен изменять свою жизнедеятельность в ответ на действие разных раздражителей. Примерами могут служить рефлексы у животных, а также двигательные реакции у растений: тропизмы, таксисы и настии.
8. Наследственность и изменчивость
Эти свойства живых организмов представляют собой факторы эволюции, так как благодаря им возникает материал для отбора.
- Изменчивость — это способность живых организмов приобретать новые признаки и свойства.
- Наследственность — это способность живых организмов передавать свои признаки от одного поколения к другому.
9. Способность к адаптациям
Проявляется в том, что в результате действия естественного отбора живые организмы приспосабливаются к условиям среды, у них появляются адаптации. Организмы, не обладающие необходимыми приспособлениями, вымирают.
10. Целостность (непрерывность) и дискретность (прерывность)
Эти особенности присущи как структуре, так и функциям. Любой организм — это целостная система, которая в то же время состоит из дискретных единиц — клеточных структур, клеток, тканей, органов, систем органов. Органический мир целостен, поскольку все организмы и происходящие в нём процессы взаимосвязаны. В то же время он дискретен, так как складывается из отдельных организмов.
Обрати внимание!
Любое из перечисленных выше свойств, можно обнаружить и в неживой природе.
Пример:
при горении любого вещества происходит обмен веществ и превращение энергии, но не осуществляется саморегуляция и не происходит размножение.
Следовательно, все перечисленные выше свойства характерны для живых организмов только в своей совокупности.
Рис. \(1\). Признаки жизни
Источники:
Рис. 1. Признаки жизни © ЯКласс.
Открытость — свойство реальных систем реферат по биологии
Работа на тему: Открытость — свойство реальных систем 2005 Содержание Аннотация 3 Введение 4 1. Мир живого как система систем. 6 2.Открытость-свойство реальных систем 10 § 2.1.Открытость. 10 8 2.2. Неравновесность 8 2.3. Нелинейность. 3. Особенности описания сложных систем Заключение Список литературы 13 13 18 28 31 содержания. Для возникновения эволюции существенно не количество информации, а инструктирующие свойства информации; важно не количество, а ценность информации, которая непосредственно связана с ее используемостью. 1. Мир живого как система систем. Среди живых систем нет двух одинаковых особей, популяций, видов и др. Это способствует их адаптации к внешней среде. Вместе с тем сложная организация немыслима без целостности. Целостность системы означает несводимость свойств системы к сумме свойств ее элементов. Целостность порождается структурой системы, типом связей между ее элементами. Биологические системы отличаются высоким уровнем целостности.3 Живые системы — открытые системы, постоянно обменивающиеся веществом, энергией и информацией со средой. Обмен веществом, энергией и информацией происходит и между частями (подсистемами) системы. Для живых систем характерны отрицательная энтропия (увеличение упорядоченности), способность к самоорганизации. Динамические процессы в биологических системах, их самоорганизация, устойчивость и переходы из стационарного состояния в нестационарное обеспечиваются различными механизмами саморегуляции. Саморегуляция — это внутреннее свойство биологических систем автоматически поддерживать на некотором необходимом уровне параметры протекающих в них процессов. Системы органического мира организованы иерархически и представлены большим количеством уровней структурно- функциональной организации. На каждом уровне складываются свои специфические механизмы саморегуляции, основанные, как правило, на 3 Пригожин И., Стенгерс И. Время. Хаос и Квант. М., 1994 С. 93 принципе обратной связи, когда отклонение некоторого параметра от необходимого уровня приводит к «включению» функций, которые ликвидируют дисбаланс, возвращая данный параметр к нужному уровню. В случае отрицательной обратной связи знак изменения противоположен знаку первоначального отклонения, а при положительной обратной связи знак изменения совпадает со знаком отклонения; при этом система выходит из одного стационарного состояния и переходит в другое. Любая биологическая система способна пребывать в различных стационарных состояниях. Это позволяет ей, с одной стороны, функционировать в определенных отношениях независимо от среды, а с другой — адаптироваться к среде при соответствующих условиях. Кроме стационарных, биологические системы имеют и автоколебательные состояния, когда значения параметров колеблются во времени с определенной амплитудой. Такие состояния являются основой периодических биологических процессов, биологических ритмов, биологических часов и др.4 Классическое и неклассическое естествознание объединяет одна общая черта: их предмет познания — это простые системы. Однако такое понимание предмета познания является сильной абстракцией. Вселенная представляет собой множество систем. Но лишь некоторые из них могут трактоваться как замкнутые системы, т.е. как «механизмы». Во Вселенной таких «закрытых» простых систем меньшая часть. Подавляющее большинство реальных систем 4 Пригожин И., Стенгерс И. Время. Хаос и Квант. М., 1994 С. 127 2.Открытость-свойство реальных систем § 2.1.Открытость. Итак, предметом синергетики являются сложные самоорганизующиеся системы. Один из основоположников синергетики Г. Хакен определяет понятие самоорганизующейся системы следующим образом:6 Мы называем систему самоорганизующейся, если она без специфического воздействия извне обретает какую-то пространственную, временную или функциональную структуру. Под специфическим внешним воздействием мы понимаем такое, которое навязывает системе структуру или функционирование. В случае же самоорганизующихся систем испытывается извне неспецифическое воздействие. Например, жидкость, подогреваемая снизу, совершенно равномерно обретает в результате самоорганизации макроструктуру, образуя шестиугольные ячейки. Таким образом, современное естествознание ищет пути теоретического моделирования самых сложных систем, которые присущи природе, — систем, способных к самоорганизации, саморазвитию. Основные свойства самоорганизующихся систем — открытость, нелинейность, диссипативность. Теория самоорганизации имеет дело с открытыми, нелинейными диссипативными системами, далекими от равновесия. 6 Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам. М., 1991. С. 140 Напомним, что объект изучения классической термодинамики — закрытые системы, т.е. системы, которые не обмениваются со средой веществом, энергией и информацией, а центральным понятием термодинамики является понятие энтропии. Именно по отношению к закрытым системам были сформулированы два начала термодинамики. В соответствии с первым началом в закрытой системе энергия сохраняется, хотя может приобретать различные формы. Второе начало термодинамики гласит, что в замкнутой системе энтропия не может убывать, а лишь возрастает до тех пор, пока не достигнет максимума. Согласно этому началу, запас энергии во Вселенной иссякает, а вся Вселенная неизбежно приближается к «тепловой смерти». Ход событий во Вселенной невозможно повернуть вспять, чтобы воспрепятствовать возрастанию энтропии. Со временем способность Вселенной поддерживать организованные структуры ослабевает, и такие структуры распадаются на менее организованные, которые в большей мере наделены случайными элементами. По мере того как иссякает запас энергии и возрастает энтропия, в системе нивелируются различия. Это значит, что Вселенную ждет все более однородное будущее. Вместе с тем уже во второй половине XIX в., и особенно в XX в., биология, прежде всего теория эволюции Дарвина, убедительно показала, что эволюция Вселенной не приводит к снижению уровня организации и обеднению разнообразия форм материи. Скорее, наоборот. История и эволюция Вселенной развивают ее от простого к сложному, от низших форм организации к высшим, от менее организованного к более организованному. Иначе говоря, старея, Вселенная обретает все более сложную организацию. Попытки согласовать второе начало термодинамики с выводами биологических и социальных наук долгое время были безуспешными. Классическая термодинамика не могла описывать закономерности открытых систем. Такая возможность появилась только с переходом естествознания к изучению открытых систем.7 Открытые системы — это такие системы, которые поддерживаются в определенном состоянии за счет непрерывного притока извне и (или) стока вовне вещества, энергии или информации. Причем приток и сток обычно носят объемный характер, т.е. происходят в каждой точке данной системы. Так, во всех компонентах биологического организма происходит обмен веществ, приток и отток вещества. Постоянный приток вещества, энергии или информации является необходимым условием существования неравновесных, неустойчивых состояний в противоположность замкнутым системам, неизбежно стремящимся к однородному равновесному состоянию. 7 Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. М., 1990 С. 293 среде вырабатываются условия, которые в свою очередь обусловливают изменения в самой этой системе. Последствия такого рода взаимодействия открытой системы и ее среды могут быть самыми неожиданными и необычными. Самоорганизующиеся системы — это обычно очень сложные открытые системы, которые характеризуются огромным числом степеней свободы.9 Однако далеко не все степени свободы системы одинаково важны для ее функционирования. С течением времени в системе выделяется небольшое количество ведущих, определяющих степеней свободы, к которым «подстраиваются» остальные. Такие основные степени свободы системы получили название аттракторов. Аттракторы характеризуют те направления, в которых способна эволюционировать открытая нелинейная среда. Иначе говоря, аттракторы — это те структуры, по направлению к которым протекают процессы самоорганизации в нелинейных средах. Для наглядной иллюстрации понятия аттрактора часто используют образ конуса «воронки», который втягивает в себя траектории эволюции нелинейной системы. В процессе самоорганизации возникает множество новых свойств и состояний. Очень важно, что обычно соотношения, связывающие аттракторы, намного проще, чем математические модели, детально описывающие всю новую систему. Это связано с тем, что аттракторы отражают содержание оснований неравновесной системы. Поэтому задача определения аттракторов 9 Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 1997. С. 361 — одна из важнейших при конкретном моделировании самоорганизующихся систем. Становление самоорганизации во многом определяется характером взаимодействия случайных и необходимых факторов системы и ее среды. Система самоорганизуется не гладко и просто, не неизбежно. Самоорганизация переживает и переломные моменты — точки бифуркации. Вблизи точек бифуркаций в системах наблюдаются значительные флуктуации, роль случайных факторов резко возрастает. В переломный момент самоорганизации принципиально неизвестно, в каком направлении будет происходить дальнейшее развитие: станет ли состояние системы хаотическим или она перейдет на новый, более высокий уровень упорядоченности и организации. В точке бифуркации система как бы колеблется перед выбором того или иного пути организации, пути развития. В таком состоянии небольшая флуктуация может послужить началом эволюции системы в некотором определенном направлении, одновременно отсекая при этом возможности развития в других направлениях. Переход от Хаоса к Порядку вполне поддается математическому моделированию.10 Более того, в природе существует не так уж много универсальных моделей такого перехода. Качественные переходы в самых разных сферах действительности подчиняются подчас одному и тому же математическому сценарию. 10 Пригожин И., Стенгерс И. Время. Хаос и Квант. М., 1994 С. 287 Синергетика убедительно показывает, что даже в неорганической природе существуют классы систем, способных к самоорганизации. История развития природы это история образования все более и более сложных нелинейных систем. Такие системы и обеспечивают всеобщую эволюцию природы на всех уровнях ее организации — от низших и простейших к высшим и сложнейшим.11 11 Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 1997. С. 418 развития сложных систем, используя достижения различных наук, а также методы анализа получаемых моделей. Обычное для теории простых систем требование адекватности модели оригиналу для моделей сложных систем приводит к непомерному росту их размерности, приводящему к их неосуществимости. Ситуация для построения теории кажется безнадежной, она действительно оказывается таковой, если не произвести некоторого разумного отступления от непомерных требований адекватности теории и вместе с тем не отступать от требований ее объективности. Математические модели любых систем могут быть двух типов — эмпирические и теоретические.13 Эмпирические модели — это математические выражения, аппроксимирующие экспериментальные данные о зависимости параметров состояния системы от значений параметров влияющих на них факторов. Для эмпирических математических моделей не требуется получения никаких представлений о строении и внутреннем механизме связей в системе. Вместе с тем задача о нахождении математического выражения эмпирической модели по заданному массиву наблюдений в пределах выбранной точности описания явления не однозначна. Существует бесконечное множество математических выражений, аппроксимирующих в пределах данной точности одни и те же опытные данные о зависимости параметров. 13 Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 1997. С. 228 Теоретические модели систем строятся на основании синтеза обобщенных представлений об отдельных слагающих их процессах и явлениях, основываясь на фундаментальных законах, описывающих поведение вещества, энергии, информации. Теоретическая модель описывает абстрактную систему, и для первоначального вывода ее соотношений не требуется данных о наблюдениях за параметрами конкретной системы. Модель строится на основе обобщения априорных представлений о структуре системы и механизма связей между слагающими ее элементами. Наряду с эмпирическими и теоретическими используются и полуэмпирические модели. Для них математические выражения получаются теоретическим путем с точностью до эмпирически получаемых констант, либо в общей системе соотношений моделей наряду с теоретическими выражениями используются и эмпирические. Построение эмпирических моделей — единственно возможный способ моделирования тех элементов системы, для которых нельзя построить в настоящее время теоретических моделей из-за отсутствия сведений об их внутреннем механизме.14 Вопросы, связанные с построением эмпирических моделей, относятся к области обработки наблюдений или, точнее, к математической теории планирования эксперимента. Для некоторых систем единственная возможность оценить правильность теоретической модели состоит в проведении численных экспериментов с использованием математических моделей. Поведение 14 Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 1997. С. 380 модели не должно противоречить общим представлениям о закономерностях поведения процессов. Теоретическая модель описывает не конкретную систему, а класс систем. Поэтому проверка теоретической модели возможна при исследовании конкретных частично или полностью наблюдаемых систем. Затем проверенную таким образом теоретическую модель можно применять для описания и изучения конкретных ненаблюдаемых систем, относящихся к тому же либо к более узкому классу. Строго обосновать выражение «модели относятся к одному и тому же классу» несколько затруднительно. Мы будем рассматривать класс развивающихся систем, к которому могут относиться системы искусственные, живой и неживой природы, социальные и т.п. Между эмпирическими, полуэмпирическими и теоретическими моделями не существует резкой границы. Любые математические модели, в конечном счете, выражаются через параметры, определяемые экспериментальным путем. Все различия между тремя упомянутыми типами моделей сводятся к степени общности представлений, относящихся к данной модели, а именно: или они относятся непосредственно к изучаемому конкретному объекту, или связаны с классом таких объектов, или же, наконец, связаны с классом явлений, наблюдающихся в природе Большинство процессов столь сложно, что при современном состоянии науки очень редко удается создать их универсальную теорию, действующую во все времена и на всех участках рассматриваемого процесса. Вместо этого нелинейностей в различных физических задачах. Роль Мандельштама состоит в том, что он отчетливо понял всеобщность нелинейных явлений, сумел увидеть, что возможности линейной теории принципиально ограничены, что за ее пределами лежит огромный круг явлений, требующих разработки новых нелинейных методов анализа. Возникают вопросы: какова роль нелинейности, зачем необходимо разрабатывать нелинейные модели, если большое количество физических процессов можно объяснить с помощью линейных моделей или же свести нелинейные задачи к линейным? Ответ на эти вопросы состоит в следующем: линейные задачи рассматривают лишь рост, течения процессов, нелинейность же описывает фазу их стабилизации, возможность существования нескольких типов структур. В то же время нелинейность выражает тенденцию различных физических процессов к неустойчивости, тенденцию перехода к хаотическому движению. Таким образом, сочетание линейности и нелинейности дает более адекватное отражение реальных процессов, так как с их помощью выражается единство устойчивости и изменчивости, являющееся ядром сущности всякого движения. Решение многочисленных проблем, возникающих при описании перехода от регулярного к стохастическому движению, связывается с развитием стохастической или хаотической динамики. Удалось показать, что с помощью уравнений, предложенных Х.Лоренцем, либо систем уравнений, включающих странные аттракторы, возможно описание поведения некоторых типов плазменных волн, химических реакций в открытых системах, циклов солнечной активности. закономерностей изменения численности биологических сообществ, исследование вопросов, связанных с генерацией лазеров в некотором диапазоне параметров. Синергетика, используя единство линейности и нелинейности, выражает в теории те аспекты материального единства мира, которые связаны с общими свойствами саморазвития сложных систем.17 Нелинейные уравнения, составляющие основу этой теории, позволяют с помощью достаточно простых моделей описывать самые различные материальные процессы. Причем, даже не решая этих уравнений, можно выработать представление о качественно новых чертах тех процессов, которые этими уравнениями описываются. Теория описания сложных хаотических процессов М.Фейгенбаума представляет интерес, ибо автор, по существу, исходит из признания материального единства мира и пытается найти то общее, что присуще хаотическим процессам различной природы. Эта теория показывает, что поведение всех диссипативных систем вблизи перехода к хаотическому движению носит универсальный характер. Теория дает возможность описать поведение той или иной системы за пределами возможности других математических представлений. Для выявления наиболее общих закономерностей поведения нужны макромодели, которые имеют наиболее высокий уровень обобщения. 17 Князева Е.Н., Курдюков С.П. Основания синергетики. СПб., 2002 С. 148 Возможно, такой моделью может быть модель процесса развития, построенная на основе информационной концепции. 18 18 Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 1997. С. 219 Обращаясь к вышеизложенной концептуальной модели развития, отметим, что этапу преобразующего отбора соответствует состояние неустойчивости, т.е. этап зарождения и формирования новой системы. Переход от этапа формирования к эволюции отобранного состояния можно рассматривать как скачок в развитии.19 19 Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 1997. С. 440 Список литературы 1. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам. М., 1991. 2. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. М., 1990; 3. Пригожин И., Стенгерс И. Время. Хаос и Квант. М., 1994; 4. Князева Е.Н., Курдюков С.П. Основания синергетики. СПб., 2002; 5. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 1997.
«СИНЕРГЕТИКА КАК ОБЩАЯ МЕТОДОЛОГИЯ СОВРЕМЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ В ОБЛАСТИ НАУК О ЖИЗНИ»
О.П. Мелехова — к.б.н., с.н.с.
В статье представлена концепция применения синергетики как методологии преподавания наук о жизни в системе общего фундаментального образования в высшей школе. Приведены примеры освещения основных принципов и понятий синергетики в авторских лекционных курсах «Современное естествознание, «Экология» и «Биология с основами экологии».
Определяющим свойством живого является вечное развитие и самовоспроизведение открытых систем с многоуровневой сложной структурой. Биологические науки многочисленны, и большинство из них рассматривает отдельные уровни организации живого и в их пределах механизмы жизненных процессов. Развитие науки неуклонно и естественно ведет к дифференциации знания. Однако когда речь идет о трансформации научных открытий и проблем в сюжеты фундаментального образования, неотложной необходимостью становится синтез частных достижений и интеграция их в целостную картину природы. Мы все чаще говорим о том, что XXI век будет веком синтеза дифференцированной информации в науке и переоценки ценностей в жизни, поиска глубинного единого смысла в многогранной человеческой деятельности. Поэтому в наше время одной из самых актуальных проблем, как образования, так и науки является становление общей методологии, которая помогла бы с единых позиций рассмотреть то ограниченное число общих закономерностей, которые лежат в основе мирового порядка.
Главным вкладом естественных наук XX века в общее постижение мира были представления глобального эволюционизма — движения и развития природы, ее усложнения и совершенствования. Модель развития Вселенной (С.Хокинг) от начального момента «Большого взрыва» показала возможную динамику грандиозного процесса образования и взаимодействия космических тел, а «Антропный принцип» поставил вопрос о «паттерне» — Божественном замысле эволюции Вселенной. Эта мысль ярко выражена в трудах Пьера Тейяра де Шардена. Начальность и конечность, развитие и возможность «плана строения» материального мира, — вот те новые идеи науки, которые постепенно переходят в сознание и мировосприятие любого образованного человека. Другой научной идеей, вышедшей за пределы научных аудиторий в средства массовой информации, является представление о планетарном экологическом кризисе как следствии развития цивилизации.
Науки о жизни и о человеке в современном образовании играют системообразующую роль, являясь фундаментом как научного мировоззрения, так и обыденного, практического восприятия жизни. Поэтому важно построить общую фундаментальную часть вузовского образования таким образом, чтобы гуманитарное и естественнонаучное знание складывались в единую картину. Объединяющим звеном и должны быть те модели, которые разработаны современными науками о живом: историческое развитие биосферы и ноосферы, индивидуальное развитие организмов, динамика развития человечества и цивилизации, взаимодействие природы и общества, биосферы и Космоса. Наконец, те модели, которые помогают осмыслить социальную эволюцию, а также развитие и здоровье личности человека с позиций современной динамической теории систем.
Методологическую основу рассмотрения всех этих разноуровневых нелинейных процессов и взаимодействий дает синергетика (Г.Хакен) — общая теория системного анализа совместного кооперативного действия разнообразных процессов становления в природе. История открытия и быстрого распространения основных закономерностей и понятий синергетики в самые различные области знания неразрывно связана с необходимостью адекватного описания самоорганизации и усложнения неравновесных открытых живых систем. (И.Пригожин). Идея преподавания общих естественнонаучных дисциплин в высшей школе с позиций синергетики и нелинейной динамики реализована в государственных образовательных стандартах по таким дисциплинам, как » Концепции современного естествознания» (для гуманитариев), «Экология» (для технических направлений) и «Биология с основами экологии» (для естественнонаучных направлений).
В данной работе освещается опыт автора соответствующих лекционных курсов в занятиях со студентами. Центральной частью всех трех курсов является глава «Живые системы», в которой обсуждаются проблемы происхождения и динамического состояния Земли, сущности жизни и основных принципов организации живой природы. Здесь, исходя из конкретных примеров, иллюстрирующих поведение живых систем различных уровней организации, формулируются основные свойства и функции, присущие всему живому (субклеточным системам, клеткам, органам, сообществам, экосистемам и биосфере), объясняются и применяются основные положения общей динамической теории систем. В описании живых систем используются кибернетические схемы контуров регуляции, описания обратных связей и «рецепторов результата» (П.К.Анохин, И.И.Шмальгаузен), позволяющих биологическим системам саморегулироваться, воспроизводиться и адаптироваться к изменениям внешней среды. Рассматриваются потоки вещества, энергии и информации между элементами системы или системой и средой. В этой части рассматриваем и те принципы синергетики, которые описывают «бытие» и самосохранение живых систем: это иерархичность и гомеостатичность. Эти понятия являются ключевыми для описания структурной сложности и саморегуляции живых систем. В биологии давно существуют и развиваются соответствующие этим понятиям концепции — уровней биологической организации и гомеостаза. Системный анализ для разных уровней организации живого применен в классических работах И.И.Шмальгаузена, Н.В.Тимофеева-Ресовского, Э.Бауэра, А.А.Ляпунова, П.К.Анохина. Концепция уровней организации живого, сложившаяся в биологии к 60-м гг. нашего века, позволяет обсуждать общие свойства жизни. Еще раньше фундаментальные отличительные черты и функции живого вещества сформулировал В.И.Вернадский в своем учении о биосфере. В тех же известных трудах обсуждаются и проблемы гомеостатической регуляции в живых системах разных уровней, в т.ч. проблемы гомеостаза биосферы. Идея существования физиологических механизмов, поддерживающих постоянство внутренней физико-химической среды организма — условие его свободной жизни, — принадлежит К.Бернару («1″ в.), термин «гомеостаз» прочно вошел в биологию с 1929-30 гг. (У.Кеннон). Понятие гомеостаза является одним из основных в физиологических науках.
В наших курсах принципы иерархичности и гомеостатичности рассматриваются на примерах клеточного, организменного и биоценотического уровней жизни, с кратким объяснением механизмов саморегуляции и устойчивости живой системы в каждом случае. Особенное внимание уделяется способности живых организмов не только получать, накапливать и выдавать информацию, но и оценивать ее значимость для реализации основных потребностей живого существа: самосохранения, самовоспроизведения и успешной конкуренции за жизненные ресурсы. Приводится яркий пример нейроэндокринной регуляции процессов размножения у животных, включающий увлекательные и загадочные явления ориентировки организма во времени и в пространстве, навигационных и «часовых» механизмов, многоуровневой гормональной регуляции кардинальной перестройки организма, видовую наследственную программу продолжительности жизни, центральные нейрогуморальные связи и прочее. Такие примеры необходимы для того, чтобы у студентов формировалось чувство восхищения совершенством живой природы, и не возникал соблазн подмены объяснения тонких механизмов саморегуляции простым их обобщающим названием. О такой опасности вульгаризации в описании природных процессов предупреждал в свое время и родоначальник современной общей теории систем — Л.фон Берталанфи. Подобные примеры показывают, что простые общие закономерности динамического поведения живого, описываемые общей теорией систем и синергетикой, приобретают своеобразие в каждом отдельном случае благодаря тонкой биохимической специфичности явлений рецепции, матричного синтеза, ферментативного катализа, иммунного ответа.
Плодотворным оказывается также обсуждение на примерах живых систем таких ключевых понятий синергетики как «хаос» и «порядок». При этом формула «порядок из хаоса» служит образным определением одного из основных свойств жизни — ее атиэнтропийности. Это свойство лежит в основе таких фундаментальных биологических процессов как индивидуальное развитие организма и эволюция живой природы. Понятие «хаос» трактуется двояко: в философском смысле — как одна из первооснов устройства мира, первичное состояние материи. Однако к биологическим сложным системам более приложимо представление о временном состоянии динамического хаоса как неустойчивого состояния системы при перемене регуляционного режима. В индивидуальном развитии организма такие фазы запрограммированы и закономерно предшествуют детерминации (определению пути дифференцировки) клеточных популяций (О.Мелехова). Сложные процессы развертывания структурного многообразия на основе единой наследственной программы в современной биологии исследуются методами генетического анализа — регистрации времени и места включения определенных генов и влияния продуктов их экспрессии на дифференцировку соседних групп клеток. Экспериментальный анализ раннего развития животных, продолжающийся более ста лет, представлен многими томами морфологических и биохимических описаний. Синергетический подход дает возможность сравнить динамические характеристики фундаментальных явлений природы — онтогенеза и филогенеза, протекающих в различных временных и пространственных масштабах. Такой подход позволяет обнаружить в этих процессах ряд важнейших общих черт, соответствующих синергетическим «принципам становления», из которых В.Г.Буданов главными считает нелинейность, неустойчивость, незамкнутость, динамическую иерархичность и эмерджентность, наблюдаемость.
Незамкнутость (открытость) биологических систем является основным условием их существования. Это положение не требует доказательств, и его легко иллюстрировать на примерах как отдельного организма, так и экосистемы и биосферы в целом. Однако в определенных фазах эволюции Земли можно найти изменения в режиме освещенности Земли, а также примеры интенсификации потоков вещества из ее глубин. Эти фазы развития Земли коррелировали с достижением новых уровней в живой природе (О.П.Иванов). В раннем онтогенезе также значение триггеров развития имеют фазы запуска потоков вещества (например, при оплодотворении, в процессе гаструляции).
Для общего описания биологических систем, разнообразных, высоко гетерогенных и вечно развивающихся, особое значение приобретают понятия «параметры порядка» и «аттрактор». Очень привлекательна идея описания бесконечно сложной системы с помощью небольшого числа переменных, которые и определяют потенциал к развитию всей системы. Исходя из представлений Э.Бауэра, в эволюционном процессе среди параметров порядка главенствующую роль играет энергетический (повышение коэффициента полезного действия процессов биологического окисления в конечном счете приводит к увеличению возможностей «внешней работы» организмов, что и является основным залогом биологического прогресса). Другими параметрами порядка в описании сложных процессов эволюции всей живой природы можно считать показатели усложнения структуры — прогрессивной специализации клеток, а в описании прогрессивной эволюции животного мира — показатели развития и усложнения центральной нервной системы. Экспериментальное изучение раннего онтогенеза показывает, что и в этом случае показатели энергообмена могут считаться параметрами порядка, определяющими как пространственный, так и временной «паттерн» начальных периодов эмбриогенеза (О.П.Мелехова). Успехи в биологии развития в последнее десятилетие связаны с методами генетического анализа, позволившего изучать механизмы реализации программы развития, закодированной в геноме. Но если само существование такой программы онтогенеза не вызывает сомнений, то вопрос о возможности генетической программы эволюции — один из наиболее интригующих и дискуссионных. Освещение механизмов и движущих сил эволюции с позиций современного дарвинизма («синтетической теории эволюции») и теории самоорганизации обрисует картину исторического развития живой природы с разных сторон, что и представляет интересную тему для обсуждения со студентами. Представления синергетики о немонотонности, креодичности процессов развития, о роли флуктуаций, состояний неустойчивости и пространственной неоднородности внутренней среды в усложнении организации зародыша в теории онтогенеза приняты, разрабатываются и имеют исторически сложившиеся корни (концепции «эпигенетического ландшафта» Уодцинггона, критических периодов онтогенеза П.Г.Светлова и др.).
Представления о немонотонности хода развития человечества, о смене цивилизаций, о череде экологических кризисов в историческом развитии биосферы — также играют очень существенную роль в современной научной картине мира.
Для человека, стоящего на пороге жизни, знание критериев и значения кризисных ситуаций и умение сделать правильный выбор образа действий — это не только показатель образованности, но и важнейший показатель качества личности.
В описании поведения разнообразных живых существ, их адаптации к изменениям среды обитания важными моментами являются наличие порогов чувствительности к внешним воздействиям, парадоксальная реакция на сверхслабые дозы, явления кумулятивного и синергического, интегрального действия многочисленных факторов среды на организмы. Как для успешного моделирования биосферных процессов, так и для экологически грамотного поведения в повседневной жизни чрезвычайно важно освоение того способа восприятия действительности, которое сейчас часто называют «нелинейным мышлением» (Г.Ю. Ризниченко). Главные его черты — это представления о ведущей роли многообразия как элементов, так и их реакций, в устойчивости биологических систем, и о неоднозначности прогнозов поведения при любых воздействиях извне. С этих позиций в наших курсах рассматривается история взаимодействий природы и общества, смены цивилизаций, антропогенных экологических кризисов. Обсуждаются модели демографических процессов, возможные сценарии будущего человечества (Д. Медоуз, Д. Форрестер, С.П. Капица и С.П.Курдюмов).
Таким образом, синергетика предоставляет нам единый тезаурус для обсуждения и сравнения динамики различных процессов развития в природе и обществе, полезную основу современной естественнонаучной картины мира.
Литература:
1. Тимофеев-Ресовский Н.В., Воронцов 11.И., Яблоков А.В. Краткий очерк теории эволюции. М., 1977.
2. Шмальгаузен И.И. Пути и закономерности эволюционного процесса. М., 1983.
3. Уоддинггон К. Морфогенез и генетика. М., 1964.
4. Хакен г. Синергетика. М., 1980.
5. Пригожин И.Р., Стенгерс И. Порядок из хаоса. М., 1986.
6. Ризниченко г.Ю. Нелинейное естественнонаучное мышление», в сб. «Математика, компьютер, образование. М., 1998. В. 5.
7. Иванов О.П. Особенности самоорганизации Земли и биосферы в процессе эволюции \\ Синергетика. М., 1998.
8. Мелехова О.П. Предпосылки синергетической модели пространственной организации эмбриогенеза \\ Синергетика. М., 1998.
9. Курдюмов С.П. и др. Модели синергетики и развитие человечества \\ Синергетика и образование. М., 1997.
|
Специализация: «Биофизика» (510610) Автор и руководитель программы: Л.К.Панина, д.б.н. |
Аннотация программы Биофизика сложных систем, опираясь на концепцию целостности, изучает разнообразные макроскопические системы, состоящие из множества элементов, кооперативное поведение которых приводит к возникновению новых структур, формированию сложных функций и поведения в изменяющейся среде. В основе исследований лежит системный подход, т.е. стиль научного мышления, ориентированный на интеграцию научных знаний и совмещающий изучение проблемы на молекулярном, клеточном, организменном и популяционном уpовнях. Предлагаемая программа лежит в русле одного из наиболее многообещающих направлений в научной жизни последних десятилетий – теории самоорганизации (синергетики), раскрывающей такие свойства сложных систем как открытость, нелинейность, необратимость. В биологии наиболее ярко выраженным примером самоорганизации пространственных форм является морфогенез, самоорганизации во временной области – различные биологические ритмы (колебательные процессы), примером функциональной организации может служить формирование функциональных систем организма, направленных на достижение полезного приспособительного результата. Задача программы состоит не столько в освоении арсенала методов теории сложных систем, но главным образом в овладении методологией использования синергетики в проблемах естествознания. Будущие специалисты, используя методы экспериментальной биологии, научатся создавать, по меньшей мере, чисто качественные представления о многоуровневой динамической структуре развивающейся системы. После построения такого качественного образа исследуемой системы можно перейти к построению конкретной математической модели, доступной количественной проверке. Именно такой современный подход позволит охватить в рамках программы разнообразный круг биофизических и физиологических задач, к которым применимы парадигмы синергетики. В круг теоретических и практических вопросов, по которым могут быть выполнены магистерские диссертации, включены: процессы пространственно-временной самоорганизации биосистем (на примере клеток и колоний микромицетов), механизмы биоповреждений, биологические ритмы и хаотические колебания, пути адаптации клеток к стрессу, формообразование и рост, а также способы управления структурообразованием с использованием нанотехнологий и внешних физических полей. Общие курсы и обязательные спецкурсы Программы
|
Патрушев заявил о возрождении биологического оружия в мире — Общество
МОСКВА, 24 июня. /ТАСС/. Возрождение биологического оружия в мире уже началось. Об этом заявил в четверг секретарь Совбеза РФ Николай Патрушев, выступая на IX Московской конференции по международной безопасности.
«Отмечаются явные признаки того, что опасные патогены пытаются использовать в военно-политических целях. По сути, мы наблюдаем процесс возрождения биологического оружия», — заявил он.
По словам Патрушева, проблематика биологической безопасности не ограничивается борьбой с коронавирусом. Есть и другие эпидемические угрозы. «В данном контексте мировому сообществу необходимо обратить внимание на совпадение мест возникновения вспышек опасных заболеваний с расположением зарубежных биологических лабораторий отдельных стран. Их деятельность строго засекречена и ведет к утрате суверенитета в сфере биобезопасности теми государствами, на территории которых эти объекты находятся», — заявил Патрушев.
Использование вакцин от коронавируса в политических целях
Россия, в отличие от стран Запада, никогда не будет использовать свою вакцину от коронавируса в политических целях, подчеркнул Патрушев.
«Россия никогда не будет использовать вакцину в политических целях, как это, к сожалению, делают отдельные западные страны», — сказал он.
Секретарь СБ РФ подчеркнул, что Россия и в дальнейшем продолжит оказывать гуманитарную поддержку иностранных государств вне зависимости от их географического положения, размеров или политического влияния. «Для нас есть еще один безусловный приоритет — здоровье и жизнь человека, вне зависимости от его цвета кожи, религиозных или политических взглядов. Все жизни имеют значение. All lives matter», — заявил он.
Международное сотрудничество в борьбе с COVID-19
Россия сохраняет открытость и готовность к международному сотрудничеству в борьбе с распространением коронавируса, заявил Патрушев.
«В вопросах противодействия коронавирусной инфекции Россия сохраняет открытость и готовность к международному сотрудничеству во благо всего человечества», — сказал он.
Патрушев призвал не забывать о том, что в современном мире возникают риски, ранее казавшиеся достоянием научной фантастики. По его словам, неготовность отказаться от привычных шаблонов и начать мыслить нестандартно может очень дорого обойтись человечеству.
Ярким примером, отметил секретарь Совбеза России, стала пандемия коронавируса, которая привела не только к значительной нагрузке на мировое здравоохранение, но и оказала негативное влияние не повседневную жизнь людей, экономическую и социальную ситуацию, военно-политическую обстановку в мире.
При этом Патрушев напомнил, что РФ оказала помощь ряду стран в борьбе с пандемией, предоставив медицинское оборудование и средства индивидуальной защиты.
Необходимо выстроить новую схему мониторинга биологических угроз
17 июля 2020
Михаил Щелканов: Необходимо выстроить новую схему мониторинга биологических угроз
Вот уже несколько месяцев человечество борется с пандемией. Вакцины от нового коронавируса пока нет, опасность сохраняется, но Китай стал первым, кто смог локализовать очаг эпидемии, откуда в декабре 2019 года началось ее распространение. 5 июня из больниц Уханя выписали последних пациентов, с 6 июня страна объявлена зоной с низкой эпидемической угрозой.
Об уроках пандемии и перспективах совместных исследований специально для журнала «Дыхание Китая» рассказал руководитель Международного научно-образовательного Центра биологической безопасности Школы биомедицины ДВФУ, доктор биологических наук Михаил Щелканов. Интервью приводит «Российская газета».
— Михаил Юрьевич, многих поразил ваш прогноз в телепрограмме Татьяны Митковой «Крутая история» о грядущей пандемии, который вы озвучили в августе 2019 года и «ошиблись» в сроках буквально на пару месяцев. Какие признаки «ковидного апокалипсиса» вы тогда увидели?
Михаил Щелканов: В прошлом веке коронавирусы считались серьезной ветеринарной проблемой, но как серьезная эпидемическая угроза они не рассматривались. Для широко образованных вирусологов это всегда казалось немного странным. Тем более что многие коронавирусы относятся к числу природно-очаговых, а это всегда серьезно. Один из наиболее известных примеров такой инфекции — клещевой энцефалит. В 1937-1939 годах именно на этой модели на Дальнем Востоке наш великий соотечественник Евгений Никанорович Павловский разработал концепцию природной очаговости. Она прочно вошла в арсенал мировой вирусологии. Даже сегодня, несмотря на современные молекулярно-генетические методы, существует большое количество лихорадок неясной этиологии, далеко не все возбудители заболеваний идентифицированы, многие из них природно-очаговые, то есть могут циркулировать без участия человека.
Вирус тяжелого острого респираторного синдрома второго типа (SARS-CoV), этиологически связанный с COVID-19, как все природно-очаговые вирусы, может циркулировать в естественных условиях: его природным резервуаром являются летучие мыши. Межвидовой переход и проникновение вируса в человеческую популяцию стали возможны благодаря интенсификации популяционных взаимодействий, например на зоогастрономическом рынке морепродуктов Уханя, где в большом количестве продавались и мелкие млекопитающие. По-видимому (хотя нельзя утверждать на 100 процентов), промежуточными хозяевами SARS-CoV-2 стали панголины — насекомоядные млекопитающие. И хотя они внесены в международную Красную книгу, теневой рынок панголинов — один из наиболее прибыльных, животных широко используют в восточной медицине, а их мясо считается деликатесом. Примерно так же в свое время произошло с вирусом тяжелого острого респираторного синдрома (SARS-CoV) и с вирусом ближневосточного респираторного синдрома (MERS-CoV).
— Как будет развиваться ситуация с коронавирусом в мире?
Михаил Щелканов: Честно говоря, я не ожидал, что системы здравоохранения США и стран Евросоюза окажутся такими беспомощными, хотя никогда не обольщался на их счет. А вот в КНР с эпидемией справились великолепно, сейчас фиксируются только завозные случаи, приходится закрываться от других стран, где ситуация пока не стабилизировалась. К слову, Китай строил свою систему биологической безопасности по подобию той, что была создана в СССР. Как показала практика, это лучшая в мире система обеспечения биологической безопасности государства. Россия, получив из КНР сигнал о распространении инфекции, приняла нужные меры своевременно, даже с некоторым запасом. Этого демонстративно не сделали США — тем циничнее выглядят их попытки обвинить сегодня Китай в своих собственных бедах.
— Как вы считаете, кто первый поставит на рынок вакцину?
Михаил Щелканов: Я думаю, что Китай. Он первым вошел в эпидемию, для него создание вакцины имеет дополнительную политическую актуальность из-за оголтелых обвинений США во всех грехах, хотя страна в разгар пандемии помогала средствами защиты и антисыворотками для пассивной иммунотерапии другим, в том числе Италии и России. Это было очень человечно и спасло в тот момент большое количество жизней.
Китайские ученые раньше всех получили штаммы SARS-CoV-2, что важно для разработки вакцины. Они секвенировали полноразмерный геном вируса и сразу предоставили эту информацию в распоряжение мирового научного сообщества, что позволило быстро разработать молекулярно-генетические диагностикумы и приступить к разработке генно-инженерных вакцин.
Вакцины являются наиболее эффективным профилактическим (а иногда и лечебным) средством против любой вирусной инфекции, и, конечно, все сейчас с нетерпением ждут появления вакцины против SARS-CoV-2. Роспотребнадзор уже сообщил, что испытания отечественных вакцин (а их сейчас разрабатывается несколько) выходят на завершающую стадию.
— Не получится ли, что для кого-то это будет прежде всего инструмент для получения прибыли?
Михаил Щелканов: Вполне возможно, если учесть, как некоторые страны цинично (если не сказать нагло) пытались перекупить ученых, работающих над вакциной от COVID-19. К счастью, наша страна всегда являла лучшие образцы гуманистического понимания роли вакцинологии в обеспечении биологической безопасности. Если вспомнить историю борьбы с натуральной оспой, в СССР с этим заболеванием на своей территории официально покончили в 1936 году, хотя завозные случаи фиксировались и позже. В 1958 году на XI Всемирной ассамблее здравоохранения академик Виктор Михайлович Жданов предложил покончить с оспой в мировом масштабе. Тогда западные страны не сразу нас поддержали: два года Советский Союз направлял в страны Азии и Африки вакцину и хорошо подготовленных эпидемиологов. Только потом западные партнеры всполошились, что в этих регионах усилится влияние СССР, и присоединились к этой программе. Просматривается политизированный подход и сейчас, когда наша страна искренне предлагает свою помощь другим. Наиболее наглядный пример подобного рода — настоящая истерика в некоторых западных средствах массовой информации о «вирусологах Путина» в Италии.
Известно, что вакцины от коронавируса разрабатывают во всех развитых странах (включая, разумеется, Россию и Китай). Уверен, что ни Россия, ни Китай, учитывая, как мы помогали другим в борьбе с вирусом, не будут ставить прибыль на первое место. И власти Китая намерены сделать вакцину доступной всему миру: председатель КНР Си Цзиньпин официально заявил об этом на 73-й сессии Всемирной ассамблеи здравоохранения. Он также призвал усилить сотрудничество в разработке вакцин и на последующих стадиях.
— Какие пробелы в исследованиях обострила эта пандемия?
Михаил Щелканов: Много внимания уделяется созданию вакцины, однако это вопрос тактики и даже технологии. Стратегически же архиважно не забывать про регулярный мониторинг природно-очаговых вирусов. Только отслеживая многолетние тренды циркуляции вирусов, можно делать научно обоснованные прогнозы.
Африканская чума свиней, клещевой энцефалит и другие арбовирусы, хантавирусные геморрагические лихорадки, птичий грипп… Мы эти инфекции на территории российского Дальнего Востока активно изучаем, но нам неизвестны характеристики их циркуляции в десятке километров по другую сторону границы. И такая же картина у наших китайских и корейских коллег. Конечно, мы читаем научные публикации друг друга, но этого недостаточно, особенно если речь идет о немедленном реагировании. Даже информация о численности популяций летучих мышей, птиц и тех же кабанов на нашей и сопредельной китайской территории для нас, например, — практически белое пятно.
А среди летучих мышей циркулирует огромное количество вирусов, поэтому их нужно изучать на всей территории Северной Евразии. В России важность этих исследований долгое время была, к сожалению, недооценена.
Мои учителя привили мне такой принцип: вирусолог должен находиться в природном очаге, потому что неизвестно, какая деталь может оказаться ключевой. Я выезжаю в экспедиции, сам собираю пробы для исследований не только у летучих мышей, но и у птиц, грызунов, копытных. У нас очень хорошие контакты с ветеринарами и охотоведами Приморского и Хабаровского краев. Однако понятно, что дикие животные могут мигрировать на значительные расстояния, игнорируя государственные границы.
— Что вы предлагаете для решения этой проблемы?
Михаил Щелканов: Давно назрела необходимость вести в треугольнике «юг российского Дальнего Востока — Корейский полуостров — северо-восточные провинции Китая» трансграничный мониторинг природно-очаговых вирусов (не только SARS-CoV-2) и обмениваться информацией. Невозможно переоценить роль международного научного взаимодействия в области изучения птичьего гриппа и других вирусов, связанных с мигрирующими птицами. Россия, Китай и Корея находятся в эпицентре Дальневосточно-Притихоокеанского миграционного русла. Активные научные контакты между учеными были в рамках Asia-Pacific Society for Medical Virology, но, к сожалению, они прекратилась в конце 1980-х. Десять лет назад возобновились двусторонние консультации России и Японии, но важно возобновить работу организации в расширенном составе.
К слову, кроме вирусов животных есть фитовирусы, наносящие огромный ущерб человечеству. Например, известны такие «фитовирусные коктейли», которые могут полностью уничтожить урожай. Я понимаю, что в области вирусологии невозможна полная открытость, каждая страна должна контролировать природно-очаговые инфекции на своей территории, но обмен информацией важен, чтобы иметь картину региональной циркуляции опасных вирусов.
— Какой урок всем нужно извлечь из этой пандемии?
Михаил Щелканов: В прошлом веке человечество создало систему мониторинга вирусов гриппа: сегодня вирус гриппа А контролируется в мировом масштабе — от своего природного резервуара в птицах водно-околоводного экологического комплекса до надзора за эпидемическими процессами. Начало нынешнего века прошло под знаком переосмысления эпидемического значения коронавирусов и природно-очаговых вирусов вообще.
В XXI веке нам предстоит выстроить новую схему мониторинга биологических угроз с применением современных методов. Россия могла бы реально возглавить этот процесс, учитывая наличие такой апробированной в разных исторических условиях и чрезвычайно эффективной сегодня структуры, как Роспотребнадзор, способной успешно действовать не только внутри страны, но и на международной арене.
Современная пандемия — не первая и не последняя. Но она в очередной раз обострила многие проблемы общества, которые раньше были либо малозаметны, либо не казались важными. Пагубность принципа «своя рубашка ближе к телу» в некоторых странах и регионах проявилась во всей красе… Стало еще раз понятно, что социальное согласие в обществе, полнота и конструктивность его социальных взаимосвязей важнее экономических показателей. Отрадно, что на фоне COVID-19 слегка примолкло крикливое движение протестующих против любых прививок. Я называю «антипрививочников» биотеррористами, поскольку они сознательно формируют бреши в системе нашей биологической безопасности, запугивая население с помощью исковерканных фактов.
Современная пандемия начала реально формировать во многих странах новую санитарно-противоэпидемическую культуру: правильное ношение масок (особенно людьми с симптоматикой ОРЗ), перчаток, соблюдение социальной дистанции, регулярные гигиенические процедуры. Я бы посоветовал туристам обойтись без гастрономических экспериментов на восточных рынках и не пробовать экзотическую еду — ни летучих мышей или панголинов, ни другую экзотику…
По-видимому, ученым сегодня нужно объединяться не только для совместных исследований, но и против недобросовестного использования либо корыстной трактовки научных данных, в том числе бизнесменами и политиками тех стран, для которых волюнтаризм является привычным элементом внешней политики.
ДОСЬЕ
Доктор биологических наук Михаил Юрьевич Щелканов начал свою научную деятельность в середине 1990-х годов, во время учебы на факультете физико-химической биологии Московского физико-технического института. С 1992 по 2014 год работал в НИИ вирусологии им. Д.И. Ивановского РАМН, участвовал в изоляции и идентификации штаммов арбовирусов, гриппа А животного и эпидемического происхождения, их депонировании в Государственную коллекцию вирусов РФ. В составе первой команды российских вирусологов изучал эболавирус Заир в Республике Гвинея в 2014 году. С 2002 года занимается мониторингом природно-очаговых инфекций на территории Дальнего Востока — сначала в ходе научных экспедиций, а с 2014 года — переехав с семьей во Владивосток. В 2015 году М.Ю. Щелканов организовал лабораторию экологии микроорганизмов Школы биомедицины ДВФУ, на базе которой сегодня успешно функционирует Международный научно-образовательный Центр биологической безопасности. В 2016 году параллельно с этим возглавил лабораторию вирусологии Федерального научного центра биоразнообразия наземной биоты Восточной Азии ДВО РАН.
Источник — Российская газета.
«Здесь я увидел профессионализм, открытость, честность. Это дорогого стоит!» — Правительство Саратовской области
Для просмотра видео включите JavaScript в вашем браузере. Проверить совместимость вашего браузера можно по этой ссылке.
Сегодня, 27 августа 2016 г., в рамках Дней Москвы в Саратовской области в ГУЗ «Областная клиническая больница» состоялось заседание «круглого стола» на тему «Структурные преобразования в отрасли здравоохранения как вектор повышения качества и доступности медицинской помощи» с участием заместителя руководителя департамента здравоохранения Правительства г. Москвы Алексея Погонина. Принимающую сторону представляли первый заместитель министра здравоохранения области Наталья Мазина, руководители министерства, директор ТФОМС по Саратовской области Андрей Саухин, главные врачи государственных медицинских учреждений региона.
Участники «круглого стола» в формате живого диалога обсудили вопросы структурных преобразований в первичном звене здравоохранения в части организации работы поликлиник и амбулаторной службы, информатизацию здравоохранения, реализацию проектных инициатив, территориальных программ государственных гарантий оказания бесплатной медицинской помощи, обменялись лучшими практиками организации работы по улучшению условий приема пациентов.
Алексей Погонин оценил работу регионального здравоохранения и поддержал предложение саратовских коллег продолжить заинтересованное взаимодействие в сфере медицины между Саратовом и Москвой.
Предшествовало работе «круглого стола» посещение столичным гостем Саратовского государственного медицинского университета им. В.И. Разумовского и ГУЗ «Саратовская городская клиническая больница № 1 им. Ю.Я. Гордеева», где он осмотрел музейные комплексы учреждений, пообщался с руководством. Далее в Областной клинической больнице он ознакомился с работой ряда профильных отделений и высоко оценил их оснащение специализированным оборудованием.
Комментируя свой визит, Алексей Погонин отметил: «Впечатления от Саратовской области, от саратовской медицины – потрясающие. Таким музеям, как в Саратовском медицинском университете и Первой городской больнице, можно только позавидовать. Это огромная научная база. Я такого никогда не видел.
В лечебных учреждениях Саратова работают профессионалы с «горящими» глазами». Здесь царят профессионализм, ответственность и забота. Завидую докторам, которые видят результаты своей работы.
В целом могу сказать, что посещение Саратовской области для меня оказалось большой честью. Здесь в медицине я увидел профессионализм, открытость, честность. Это дорогого стоит! Потрясающие лечебные учреждения с мощнейшей энергетикой.
Саратов – известная кузница кадров. У вас большой накопленный опыт, который хорошо известен в Москве. Мы всегда черпаем от вас что-то новое. Приглашаю представителей саратовской медицины в столицу для обмена опытом. Уверен, что нас ждет большая совместная работа», — подчеркнул заместитель руководителя департамента здравоохранения Правительства г. Москвы Алексей Погонин.
Министерство здравоохранения области
PLOS Biology: Рецензируемый журнал открытого доступа
PLOS Biology публикует важные достижения в области биологических наук. И мы раздвигаем границы.
Созданный для развития науки и сообществ, которые от нее зависят, мы трансформируем исследовательскую коммуникацию, чтобы она соответствовала исследовательскому процессу. Развитие типов статей и политик позволяет авторам делиться всей историей своей науки с глобальной аудиторией исследователей, преподавателей, политиков, групп защиты интересов пациентов и общественности.
Измените свои исследования
Авторы, публикующие материалы с помощью PLOS Biology , извлекают выгоду из политики и результатов исследований, сформированных в процессе научных исследований, а также за счет выдающегося качества и надежного опыта. PLOS Biology предлагает…
- Больше времени на исследования. Легко отправьте PDF-файл своей рукописи (без форматирования!) И получите предварительное решение от одного из наших штатных редакторов примерно через неделю.Вам нужно будет предоставить дополнительную информацию, только если мы решим отправить вашу работу на экспертную оценку.
- Оценка на основе науки. Наша оценка подчеркивает ценность вопросов исследования и предпринятого подхода, подчеркивая важность всего исследовательского процесса, а не только конечных результатов.
- Своевременный отзыв о вашей работе. Наши штатные редакторы предоставят вам первоначальное решение в среднем в течение 6 дней, а экспертная оценка в среднем занимает 42 дня.
- Портативная экспертная оценка. Мы рассматриваем рукописи на основе рецензий, полученных в других журналах, работая с академическими редакторами для непосредственного арбитража этих отчетов, чтобы избежать или свести к минимуму дальнейшее рецензирование.
- Больше способов рассказать о каждом этапе вашего исследования и получить признание за каждую часть. Препринты , а также различные варианты публикации, такие как предварительная регистрация и связанные типы статей, документируют полный исследовательский цикл таким образом, который имеет смысл для вашей науки.
- Рассмотрение дополнительных исследований. Хотя оригинальность является важным критерием для исследований, опубликованных в PLOS Biology , журнал снижает давление на процесс публикации, принимая материалы, которые подтверждают, воспроизводят, расширяют или дополняют недавно опубликованный значительный прогресс. Прочтите нашу редакционную статью «Важность быть вторым » для получения дополнительной информации об этой политике.
- Объединенный опыт преданных своему делу штатных редакторов и ведущих ученых в данной области. Наши штатные редакторы работают с вами, чтобы направлять вашу работу при отправке и рецензировании. Они также сотрудничают с нашими академическими редакторами, которые являются экспертами в своей области, чтобы предоставить экспертные рекомендации. Эта уникальная редакционная модель гарантирует компетентность, справедливость и эффективность каждой рукописи.
- Инструменты для обеспечения прозрачности и долгосрочной воспроизводимости вашей работы. Открытые данные, код и протоколы помогают гарантировать, что ваша работа останется воспроизводимой, в то время как контекстуализированная экспертная оценка и возможность публикации вашей истории коллегиальной оценки обеспечивают дополнительное экспертное понимание оценки вашей работы и обоснование решений о публикации.
- Широкая видимость и ударопрочность. Ваше исследование открыто для всех, кто может увидеть, процитировать, поделиться и развить вашу науку. Наша превосходная программа для прессы помогает повысить их влияние за счет дополнительного освещения в СМИ.
Область применения
PLOS Biology — ведущий журнал PLOS в области наук о жизни, в котором представлены работы исключительной значимости, оригинальности и актуальности во всех областях биологических наук и во всех масштабах; от молекул до экосистем, включая работу на стыке других дисциплин.Мы также приветствуем основанные на данных мета-исследования, которые оценивают и нацелены на улучшение стандартов исследований в области наук о жизни и за ее пределами.
Мы оцениваем исследования на основе важных вопросов, на которые они отвечают, а также их потенциала для воздействия на международное научное сообщество, а также на преподавателей, политиков, группы защиты интересов пациентов и общество в целом.
Критерии публикации
PLOS Biology отличается высокой степенью отбора и публикует значительные достижения, являющиеся результатом оригинальных исследований, которые имеют широкое влияние в своей области и в других дисциплинах.Чтобы работа была рассмотрена для публикации, она также должна продемонстрировать высокий стандарт научной строгости в своей методологии, отчетности и выводах.
Рассмотрение дополнительных исследований Рукописи, которые подтверждают, воспроизводят, расширяют или дополняют недавно опубликованные значительные улучшения, по-прежнему имеют право на рассмотрение в PLOS Biology и могут быть представлены в течение шести месяцев после даты публикации первой статьи. Дополнительная рукопись должна содержать такие же или более строгие результаты, чем опубликованное исследование, и соответствовать критериям публикации, перечисленным выше.Предварительные исследования заполнителей не рассматриваются. Прочтите нашу редакционную статью для получения дополнительной информации: PLOS Biology Staff Editors (2018) The Importance Be Second. PLoS Biol 16 (1) https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2005203.
Что мы публикуем: типы научных статей
PLOS Biology предлагает разнообразные публикации для каждого типа и стадии исследования, чтобы авторы могли сообщать о своей работе раньше, шире и с большей прозрачностью всего исследовательского процесса.
Мы приветствуем материалы в следующих форматах:
Предварительно зарегистрированные научные статьи
Предварительная регистрация — это необязательный первый шаг к публикации исследовательской статьи в PLOS Biology , который позволяет авторам повысить прозрачность, тщательность и достоверность научных результатов. Авторы представляют дизайн своего исследования на экспертную оценку до его проведения. Если предлагаемое исследование продемонстрирует оригинальность и потенциал для значительного прогресса в этой области, штатные редакторы выдадут предварительное согласие, которое позволит авторам завершить свои эксперименты и представить законченную рукопись, которая будет оцениваться на основе приверженности дизайну исследования.
Научные статьи
Регулярные исследовательские статьи представляют оригинальные исследования, которые значительно расширяют текущее понимание в любой области во всем спектре наук о жизни.
Статьи о методах и ресурсах
Статьи о методах описывают значительные методологические или технические инновации или существенные улучшения по сравнению с ранее установленными методами. Ресурсы состоят из наборов данных или других важных научных ресурсов, которые представляют общий интерес и демонстрируют применимость.Учить больше.
Мета-исследований
Мета-исследования — это статьи, основанные на данных, в которых исследуются важные вопросы о том, как биологические исследования разрабатываются, проводятся, передаются и оцениваются, или которые исследуют системы, которые оценивают и награждают отдельных ученых или учреждения. Учить больше.
Краткие сообщения
Краткие статьи, представляющие новые, интригующие результаты ограниченного набора экспериментов, которые можно суммировать до 4 цифр.Краткие отчеты предназначены для того, чтобы авторы могли сообщить краткий набор экспериментов, которые могут согласовать противоречивые наблюдения, или применить известные методы к исходному вопросу. Учить больше.
Отчеты об обнаружении
Краткие ранние отчеты, в которых представлены новые и революционные ранние открытия, подтвержденные независимыми подходами, которые могут привести к значительному прогрессу в этой области. Отчеты об обнаружении дают исследователям возможность публиковать и в качестве первого шага заслужить признание своих первоначальных открытий, тем самым помогая в более раннем продвижении в этой области.Подробное понимание механизмов не требуется на данном этапе, но может появиться в одной или нескольких связанных статьях обновления (см. Ниже).
Обновить статьи
Update Статьи основаны на исследованиях, ранее опубликованных в PLOS Biology , так что авторы могут делиться своими достижениями по мере продвижения своей работы. Все первичные исследования, включая исследовательские статьи, краткие отчеты, отчеты об открытиях, статьи о методах и ресурсах, статьи мета-исследований и предварительно зарегистрированные исследовательские статьи, имеют право на обновление.Обновленные статьи могут способствовать подробному и надежному механизму или новому пониманию ранее описанного явления или разъяснять его физиологическое значение. Они также могут сообщать об отрицательных результатах наблюдения. Обновленные статьи могут быть опубликованы теми же исследователями или другими лабораториями и легко могут ссылаться на исходную статью, чтобы создать исчерпывающую историю исследования и обеспечить надлежащее присвоение авторства на каждом этапе открытия.
Препринты
PLOS Biology побуждает исследователей делиться ранними версиями своих рукописей через серверы препринтов до или после отправки.Размещение на сервере препринтов не помешает рассмотрению вашей рукописи. Благодаря нашему партнерству с bioRxiv, вы можете подать заявку непосредственно на PLOS Biology через этот сервер препринтов или согласиться, чтобы мы отправили вашу заявку на bioRxiv от вашего имени.
Сотрудничество с редакторами
Мы стремимся помогать авторам разрабатывать и делиться своими лучшими работами. PLOS Biology Штатные редакторы сотрудничают с нашими академическими редакторами, которые являются ведущими экспертами во всех областях биологии, для каждой рукописи, которая проходит рецензирование.Эта уникальная редакционная модель обеспечивает конструктивную, эффективную и объективную оценку для всех авторов.
Главный редакторНаш главный редактор наблюдает за всеми аспектами содержания и развития журнала в соответствии с всеобъемлющей миссией PLOS. Она гарантирует, что мы постоянно удовлетворяем потребности нашего сообщества, сохраняя PLOS Biology на переднем крае публикаций в области открытой науки.
Главный редактор, Nonia Pariente |
PLOS Biology Штатные редакторы Прочтите биографии редакторов PLOS Biology |
Редакционная коллегия Посмотреть PLOS Biology Редакция |
|
Внештатные редакторы
|
||
Сборы за публикацию
PLOS использует несколько бизнес-моделей для поддержки равноправного открытого доступа.Полный список наших сборов за публикацию, инициатив по финансированию и информации о платежеспособности доступен здесь.
Открытый доступ
PLOS применяет лицензию Creative Commons Attribution (CC BY) к работам, которые мы публикуем. В соответствии с этой лицензией авторы соглашаются сделать статьи легально доступными для повторного использования без разрешения или платы практически для любых целей. Кто угодно может копировать, распространять или повторно использовать эти статьи при условии правильного цитирования автора и первоисточника. Учить больше.
Влияние журнала и показатели статей
PLOS не считает импакт-фактор надежным или полезным показателем для оценки эффективности отдельных статей. PLOS поддерживает DORA — Сан-Францисскую декларацию по оценке исследований — и не продвигает наш журнал Impact Factors. Мы предоставим метрику отдельным лицам по запросу.
PLOS способствует использованию показателей на уровне статей (ALM), которые позволяют ученым и широкой общественности более динамично участвовать в опубликованных исследованиях.ALM отражают изменяющееся влияние исследований с течением времени, включают академические, а также социальные последствия исследований и оценивают влияние исследований до получения академических цитирований. Узнайте больше о ALM.
PLOS
PLOS — это некоммерческое издательство с открытым доступом, которое помогает исследователям ускорить прогресс в науке и медицине за счет трансформации коммуникаций в исследованиях.
На пути к открытой, надежной и прозрачной экологии и эволюционной биологии | BMC Biology
Прозрачная отчетность требует прозрачной записи, потому что наши нынешние личности часто ненадежные рассказчики о нашем прошлом поведении.Например, возможно, наше прошлое «я» пробовало несколько типов анализа, прежде чем сосредоточиться на наиболее четком результате, но наше текущее «я», возвращаясь к этим результатам спустя несколько месяцев, запоминает только статистически значимые результаты (« p -hacking» и «cherry комплектация ») [5]. Ослепленное задним числом, наше исследование могло бы, казалось бы, проверить гипотезу, которую мы не планировали проверять (HARKing = «Гипотеза после того, как результаты известны»). Эти и другие общие предубеждения [2] приводят к информационным пробелам между нашим нынешним и прежним «я».В этом случае полная информация становится недоступной для исследователей, что затрудняет оценку надежности исследования.
Прозрачная запись начинается с описания запланированного исследования до ключевых событий (например, сбора данных, разведки и моделирования) в неизменяемом и общедоступном документе [1]. Эти «предварительные регистрационные» документы могут быть сделаны для любого типа исследования и уменьшают возможность самообмана исследователя, одновременно раскрывая широту первичного исследования до фильтра публикации [6].Например, обязательные реестры для запланированных клинических испытаний выявили предвзятость публикации в исследованиях по разработке лекарств [7]. Помимо контролируемых экспериментов, шаблоны предварительной регистрации расширяются и включают исследовательскую, описательную и теоретическую работу (например, руководство по предварительной регистрации исследований моделирования: https://osf.io/2qbkc/).
Преимущества предварительной регистрации усиливаются за счет «зарегистрированных отчетов», стиля публикации, впервые опробованного в 2013 г. (список участвующих журналов, таких как BMC Biology и Conservation Biology , можно найти по адресу https: // cos .io / rr). Зарегистрированные отчеты принимаются на основании обоснования их исследования, методов и запланированного анализа, что избавляет исследователей от беспокойства по поводу результатов. В то время как традиционные журнальные статьи рецензируются (и редактируются) после завершения исследования, зарегистрированные отчеты просматриваются до и после того, как становятся известны результаты (что позволяет критиковать и улучшать исследования, пока не стало слишком поздно исправлять серьезные недостатки). Хотя задержка в сборе данных может быть затруднительной для исследователей, ожидающих быстрого получения результатов (например,грамм. во многих странах ожидается, что докторанты напишут три или более главы для публикации в течение 3–6 лет), преодоление культурных и институциональных барьеров на пути к зарегистрированным отчетам может резко снизить предвзятость публикации, одновременно повысив качество исследований как на уровне исследователей, так и на уровне издателей.
% PDF-1.7 % 274 0 объект > эндобдж xref 274 120 0000000016 00000 н. 0000002752 00000 н. 0000003049 00000 н. 0000003080 00000 н. 0000003148 00000 п. 0000003869 00000 н. 0000004492 00000 н. 0000004558 00000 н. 0000004822 00000 н. 0000004948 00000 н. 0000005066 00000 н. 0000005211 00000 н. 0000005346 00000 п. 0000005537 00000 н. 0000005906 00000 н. 0000006102 00000 п. 0000006303 00000 н. 0000006493 00000 н. 0000006641 00000 п. 0000006789 00000 н. 0000006936 00000 н. 0000007082 00000 п. 0000007237 00000 н. 0000007388 00000 н. 0000007537 00000 н. 0000007687 00000 н. 0000007835 00000 п. 0000007985 00000 н. 0000008136 00000 п. 0000008283 00000 н. 0000008435 00000 н. 0000008585 00000 н. 0000008738 00000 н. 0000008921 00000 п. 0000009070 00000 н. 0000009224 00000 н. 0000009374 00000 н. 0000009525 00000 н. 0000009675 00000 н. 0000009829 00000 н. 0000010018 00000 п. 0000010114 00000 п. 0000010210 00000 п. 0000010307 00000 п. 0000010403 00000 п. 0000010499 00000 п. 0000010594 00000 п. 0000010691 00000 п. 0000010787 00000 п. 0000010881 00000 п. 0000010974 00000 п. 0000011071 00000 п. 0000011369 00000 п. 0000011858 00000 п. 0000012191 00000 п. 0000012370 00000 п. 0000012682 00000 п. 0000013045 00000 п. 0000013283 00000 п. 0000013516 00000 п. 0000013592 00000 п. 0000014087 00000 п. 0000014381 00000 п. 0000014451 00000 п. 0000014649 00000 п. 0000017027 00000 п. 0000017570 00000 п. 0000018656 00000 п. 0000019065 00000 п. 0000026547 00000 п. 0000027141 00000 п. 0000027399 00000 н. 0000027678 00000 н. 0000028432 00000 п. 0000028843 00000 п. 0000029028 00000 н. 0000032441 00000 п. 0000032820 00000 н. 0000033115 00000 п. 0000033483 00000 п. 0000034430 00000 п. 0000034720 00000 п. 0000040228 00000 п. 0000040415 00000 п. 0000040813 00000 п. 0000040836 00000 п. 0000043082 00000 п. 0000043201 00000 п. 0000043546 00000 п. 0000043830 00000 н. 0000045294 00000 п. 0000045550 00000 п. 0000045573 00000 п. 0000047323 00000 п. 0000047346 00000 п. 0000049081 00000 п. 0000049104 00000 п. 0000050974 00000 п. 0000050997 00000 п. 0000052742 00000 н. 0000052977 00000 п. 0000053486 00000 п. 0000053867 00000 п. 0000057536 00000 п. 0000057891 00000 п. 0000057914 00000 п. 0000059883 00000 п. 0000059906 00000 н. 0000061664 00000 п. 0000061687 00000 п. 0000063578 00000 п. 0000063937 00000 п. 0000064031 00000 п. 0000086249 00000 п. 0000103854 00000 п. 0000104410 00000 н. 0000104585 00000 п. 0000105152 00000 н. 0000003189 00000 п. 0000003847 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 275 0 объект > / PageMode / UseOutlines / Имена 278 0 руб. / Контуры 280 0 R / Метаданные 272 0 R / Страницы 271 0 R / PageLayout / SinglePage / OpenAction [279 0 R / FitH 910] / Нитки 276 0 R / StructTreeRoot null / Тип / Каталог / Lang (EN) / PageLabels 269 0 руб. >> эндобдж 276 0 объект [ 277 0 руб. ] эндобдж 277 0 объект > >> эндобдж 278 0 объект > эндобдж 392 0 объект > транслировать Hb«f`) e«P Ȁ
Frontiers | Открытый язык синтетической биологии (SBOL), версия 3: упрощенный обмен данными для биоинженерии
1.Введение
Синтетическая биология опирается на достижения в области генетики, молекулярной биологии, метаболической инженерии и других смежных дисциплин, применяя такие принципы, как модуляризация, стандартизация и рабочий процесс проектирования-сборки-тестирования-обучения, позволяющий проектировать биологические системы, так же как и программную инженерию. занимается разработкой компьютерных программ (Endy, 2005). Рабочий процесс «проектирование-сборка-тестирование-изучение» сильно зависит от обмена данными. Стандартизированное представление знаний или стандарт данных для обмена информацией имеет решающее значение на начальном этапе сбора знаний, когда данные о существующих биологических частях и системах должны быть интегрированы в общую модель, до всего жизненного цикла проектирования-сборки-тестирования-изучения. .Стандарты данных также имеют решающее значение для эффективного распространения конечных продуктов или публикации новых разработок, чтобы гарантировать, что точные и недвусмысленные детали системы доступны для надзора, управления и потенциального повторного использования в будущем.
Уникальные требования синтетической биологии представляют собой серьезное препятствие для разработки таких стандартов. Биологические конструкции часто включают инженерные работы в широком диапазоне масштабов, от отдельных молекул до генов, путей, штаммов и сложных многоклеточных систем.Следовательно, синтетическим биологам необходимо обмениваться разнообразной информацией, включая предполагаемое поведение системы и фактические экспериментальные измерения. Обмениваемая информация также часто охватывает несколько аспектов дизайна, включая последовательности нуклеиновых кислот (например, последовательность, кодирующую фермент или фактор транскрипции), молекулярные взаимодействия, которые разработчик намеревается вызвать в результате введения выбранной последовательности (например, химическая модификация метаболитов или регуляции экспрессии генов), а также детали, касающиеся конструирования конечного сконструированного штамма (например,g., синтез нуклеиновых кислот, сборка и трансформация выбранного типа клеток), а также соответствующие эксперименты и данные. Все эти разнообразные точки зрения необходимо эффективно интегрировать, чтобы способствовать эффективному проектированию биологических систем.
Хотя уже существует множество вычислительных представлений биологических объектов, почти все они предназначены для аннотации природных систем и поэтому не могут описать специфику инженерных конструкций. Например, простые форматы для представления последовательностей, такие как FASTA (Pearson, 1990), ориентированы исключительно на масштабы нуклеиновых или аминокислотных последовательностей и не могут улавливать высокоуровневые аспекты дизайна (например,g., композиция последовательности из составляющих подпоследовательностей / частей). Более сложные форматы, такие как GenBank (Benson et al., 2013) или GFF (Stein, 2013), обеспечивают плоское представление характеристик последовательностей, которые хорошо подходят для описания природных систем, но опять же в основном сосредоточены на аннотации к нуклеиновой или аминогруппе. кислотный уровень и поэтому не могут эффективно представить функциональные отношения между областями последовательности (например, описание белок-белковых взаимодействий) и локализацией (например,g., внутриклеточный транспорт, связь между ячейками), не говоря уже о технических концепциях, таких как интерфейсы и спецификации или информация, отражающая намерения разработчика.
Открытый язык синтетической биологии (SBOL) был разработан для решения этих проблем. SBOL — это стандарт для поддержки спецификации и обмена информацией о биологическом дизайне в синтетической биологии (Galdzicki et al., 2014) в рамках открытого процесса сообщества, в котором участвуют как ученые «мокрых» стендов, так и разработчики «сухих» научных моделей и разработчики программного обеспечения в академических кругах. промышленность и другие учреждения (см. Методы).Одной из основных целей, побуждающих к разработке SBOL, является необходимость сделать знания, задействованные в жизненном цикле синтетической биологии, вычислительно управляемыми и, следовательно, поддающимися автоматизации процессов. Исследовательский вопрос о том, как разложить знания предметной области в форму, доступную для вычислительных методов, давно установлен в информатике. Структура описания ресурсов (RDF) (W3C, 2014) — это модель данных, формализованная Консорциумом Всемирной паутины (W3C) для описания именованных свойств и их значений, которая уже широко используется сообществом биоинформатиков с некоторыми из крупнейших наборов биологических данных. такие как UniProt и PubChem, публикующие официальные версии RDF (Redaschi and UniProt Consortium, 2009; Fu et al., 2015). SBOL построен на RDF, а также поддерживается формально определенной онтологией (Misirli et al., 2019), что позволяет управлять данными проекта в виде графа знаний.
С момента первой публикации в 2011 году формат SBOL стал рекомендуемым форматом для инженерных конструкций нуклеиновых кислот в ACS Synthetic Biology (Hillson et al., 2016) и поддерживается многими инструментами биологического дизайна. Например, Евгений (Билитченко и др., 2011; Оберортнер и др., 2014; Оберортнер, Денсмор, 2015), GEC (Pedersen, Phillips, 2009; Dalchau et al., 2019), Виолончель (Vaidyanathan et al., 2015; Nielsen et al., 2016), GenoCAD (Czar et al., 2009), ShortBOL (Crowther et al., 2020) и GeneTech (Baig and Madsen, 2017) предоставить вычислительные основы для исследования пространства комбинаторного дизайна, где пользователи могут указывать структурные, функциональные и производственные ограничения. Результаты, генерируемые этими инструментами в SBOL, затем могут быть напрямую использованы программными инструментами планирования сборки ДНК, такими как BOOST (Oberortner et al., 2017), Raven (Appleton et al., 2014), j5 (Hillson et al., 2012) и DeviceEditor (Chen et al., 2012) для автоматизации процесса физического построения конструкций ДНК. Такие инструменты, как iBioSim (Myers et al., 2009; Watanabe et al., 2018), MoSeC (Misirli et al., 2011) и SBOLDesigner (Zhang et al., 2017), поддерживают тот же формат данных SBOL и поддерживают моделирование , анализ и моделирование биосистем. Также существует ряд репозиториев, реестров и баз данных, которые поддерживают и хранят данные в формате SBOL, например SynBioHub (McLaughlin et al., 2018), SBOLme (Kuwahara et al., 2017), JBEI-ICE (Ham et al., 2012) и репозиторий виртуальных частей (VPR) (Cooling et al., 2010; Hallinan et al., 2014; Misirli et al., 2014). Сообщество SBOL также разработало графический язык для визуализации биологических конструкций (Quinn et al., 2015; Beal et al., 2019), который использовался в сочетании со стандартом данных в таких инструментах, как Pigeon (Bhatia and Densmore). , 2013), DNAPlotlib (Der et al., 2017; Bartoli et al., 2018), VisBOL (McLaughlin et al., 2016), Constellation и SBOLCanvas.Эти инструменты помогают визуализировать конструкции в вычислительном пространстве синтетической биологии, такие как генетические схемы, биохимические компоненты и возможные пространства проектирования, основанные на структурных или функциональных ограничениях. Есть много других примеров, которые подчеркивают полезность формата обмена данными SBOL для соединения и интеграции данных для создания единого вычислительного рабочего процесса. Например, Cello (Nielsen et al., 2016) принял концепцию файла ограничений пользователя (UCF), используемого в цифровом логическом дизайне, чтобы указать библиотеку генетических вентилей и связанные с ними свойства и метаданные, необходимые для синтеза комбинационных логических схем. .В дополнение к этому файлу UCF та же библиотека также доступна в формате SBOL, что позволяет использовать данные из Cello в других инструментах и рабочих процессах, как подчеркивается в недавней попытке использовать библиотеку Cello и API репозитория виртуальных частей для создания вычислительных модели, закодированные на языке разметки Systems Biology Markup Language (SBML) (Hucka et al., 2003), которые можно моделировать с помощью iBioSim (Misirli et al., 2018).
Первая версия SBOL (Galdzicki et al., 2011) определила простую модель данных для описания сконструированных компонентов ДНК и их последовательностей.С тех пор SBOL эволюционировал для поддержки сбора информации на многих различных уровнях представления во всех рабочих процессах синтетической биологии (рис. 1). В частности, в предыдущей крупной редакции, SBOL2 (Bartley et al., 2015; Roehner et al., 2016), модель данных была обобщена, чтобы позволить дизайнам включать не только компоненты ДНК, но и другие молекулярные виды, такие как РНК, белки. , более крупные компоненты системы, такие как целые клетки, и ссылки на модели, закодированные с использованием дополнительных стандартов, таких как SBML (Hucka et al., 2003). Стандарт также был постепенно расширен за счет нескольких незначительных изменений (Beal et al., 2016; Cox et al., 2018; Madsen et al., 2019b) для сбора информации о библиотеках комбинаторного дизайна, внешних прикрепленных файлах, построении последовательностей, экспериментальных тестах и т. Д. и измерения. Кроме того, используя онтологию Provenance (PROV-O) (Lebo et al., 2013), SBOL2 может собирать информацию о происхождении, чтобы связывать и отслеживать информацию и процессы на протяжении всего цикла проектирования-сборки-тестирования-обучения.
Рисунок 1 . Эволюция SBOL от более ранних форматов FASTA и GenBank. FASTA был разработан для сбора чистой информации о последовательности. GenBank расширяет это, позволяя последовательностям иметь аннотации, таким образом фиксируя некоторую структурную и функциональную информацию. SBOL1 добавляет возможность использовать иерархическую композицию при описании дизайна, а также только частичное определение последовательностей. Дополнительный стандарт SBOL Visual (Beal et al., 2019; Madsen et al., 2019a) позволяет однозначно визуализировать информацию о биологическом дизайне (все проекты SBOL версии 1, 2 и 3 показаны с использованием SBOL Visual).В SBOL2 добавлена возможность указывать модули и функциональные взаимодействия между частями. Наконец, SBOL3 упрощает модель данных SBOL2 и значительно улучшает взаимодействие с другими вычислительными инструментами за счет использования стандартизованного представления графа знаний.
Постепенное расширение области применения SBOL2 за последние несколько лет привело к значительному увеличению сложности модели данных SBOL и выявило аспекты представления, ограничивающие будущие разработки.Хотя предложения по усовершенствованию SBOL (SEP) для решения этой сложности были приняты сообществом, они были сочтены слишком серьезными для версии 2.x, и поэтому необходимость в новой основной итерации SBOL стала очевидной.
Здесь мы представляем SBOL версии 3 (SBOL3), существенно упрощенный стандарт, который устраняет эти ограничения, основанный на опыте сообщества SBOL, применяющего SBOL в научных и промышленных условиях. Эта новая версия (Baig et al., 2020) обеспечивает более прямое и элегантное выражение различных типов информации о биологическом дизайне, используемых сегодня, и в то же время снижает сложность модели данных, что помогает упростить разработку поддержка библиотек и обмена данными с помощью совместимых инструментов.SBOL3 — это попытка извлечь уроки из применения предыдущих стандартов SBOL, оценить новые разработки и направления в этой области и заложить прочную основу для улучшенного обмена данными и вычислительной доступности в синтетической биологии.
2. Результаты
SBOL3 содержит десять основных классов верхнего уровня для поддержки различных аспектов рабочего процесса «проектирование-сборка-тестирование-обучение» (рисунок 2). В частности, проекты могут быть выражены с помощью классов Component, Sequence и CombinatorialDerivation.Класс Component предназначен для широкого применения во всех масштабах биодизайна и может использоваться для описания не только генетического дизайна, но также дизайна других биологических объектов, таких как белки, функциональные РНК, штаммы, многоклеточные системы, среды и экспериментальные образцы. Для тех Компонентов, которые имеют определенную первичную структуру, таких как нуклеиновые кислоты и белки, может быть назначен экземпляр класса Sequence. CombinatorialDerivation позволяет указать шаблон проектирования, в котором отдельные подкомпоненты могут быть выбраны из набора вариантов.
Рисунок 2 . Основные классы верхнего уровня SBOL3 и их отношения. Цвет каждого класса соответствует его роли в этапах разработки (зеленый), сборки (оранжевый), тестирования (розовый) и обучения (желтый) рабочего процесса синтетической биологии. Дополнительные служебные классы представлены серыми прямоугольниками.
Помимо проектирования, класс реализации соответствует стадии построения жизненного цикла синтетической биологии и используется для представления физических сущностей, таких как образец плазмиды, укол трансформированных бактерий или аликвота жидкой культуры.Классы Experiment и ExperimentalData поддерживают этап тестирования, позволяя связывать данные, созданные во время эксперимента. Класс Model связывает изученную информацию с проектом. Всю эту информацию можно связать вместе с помощью класса Activity из PROV-O (Lebo et al., 2013). Например, проект Activity Activity может описывать, как компонент разработан на основе описания модели. build Activity описывает, как создается реализация в соответствии со спецификацией описания компонента.Тест Действие описывает, как эксперимент проводится с использованием артефакта реализации. Наконец, действие learn может описывать, как модель обновляется с использованием информации из эксперимента. У класса Collection есть члены, которые могут быть любого из этих типов или даже самих коллекций. Наконец, все эти объекты могут ссылаться на объекты класса Attachment, который используется для ссылок на внешние данные (изображения, электронные таблицы, текстовые документы, выходные данные экспериментальных инструментов и т. Д.).
2.1. SBOL3 Компоненты
Основной объект проектирования в SBOL3 — это класс Component. На рисунке 3 представлен обзор классов, используемых или связанных с ним классом Component. «Структурные» классы существовали в различных формах со времен первоначальной спецификации SBOL1. SBOL2 представил «функциональные» классы взаимодействия, участия и модели. Когда SBOL2 представил эти классы, они были намеренно отделены от структурной информации в параллельной «модульной» иерархии классов с целью позволить более простой основной иерархии «компонентов» сосредоточиться на построении последовательностей нуклеиновых кислот и в значительной степени совместно использоваться с SBOL1.Однако по мере того, как SBOL применялся к расширяющемуся диапазону проектов, инженерных масштабов и рабочих процессов, стало ясно, что эта дихотомия часто имела тенденцию создавать дополнительную сложность за счет разделения элементов дизайна, которые более естественно существовали бы в том же объеме. Сводка изменений в иерархии «компонентов» представлена в таблице 1.
Рисунок 3 . Объект SBOL3 Component и связанные объекты. Сплошные стрелки указывают на владение, а пунктирные стрелки представляют собой ссылку на объект другого класса.Красные и синие прямоугольники представляют собой структурные и функциональные объекты соответственно. Для представления структурных аспектов компонент может включать в себя функции, которые могут относиться к местоположениям в последовательности. Компонент также может включать ограничения между этими функциями. Для представления функциональных аспектов компонент может включать в себя взаимодействия, которые могут относиться к отношениям между участвующими функциями. Компонент также может описывать свое поведение с помощью модели.
Таблица 1 . Таблица сценариев использования и соответствующих им классов в SBOL версии 1, 2 и 3.
Например, рассмотрим простое саморегулирующее устройство: единица транскрипции, содержащая промотор, сайт связывания рибосомы (RBS), кодирующую последовательность (CDS) и терминатор, где фактор транскрипции, кодируемый CDS, репрессирует активность промотора ( Рисунок 4). В SBOL1 (или формате аннотации, таком как GenBank или GFF) может быть представлена только генетическая структура транскрипционной единицы без учета регуляторных отношений. Представление SBOL2 начинается аналогичным образом, с ComponentDefinition для представления транскрипционной единицы в целом, причем каждая из его частей является экземпляром ComponentDefinition для соответствующего составляющего промотора, RBS, CDS и частей терминатора, при этом эти функции идентифицируются с использованием терминов из Онтология последовательности (SO) (Eilbeck et al., 2005). Затем саморегулирующее взаимодействие должно быть выражено отдельно в ModuleDefinition, который, как и ComponentDefinition, описывает транскрипционную единицу, но на этот раз с функциональной точки зрения. Для этого необходимо создать экземпляр единицы транскрипции в ModuleDefinition с помощью FunctionalComponent, но ее части по-прежнему содержатся в ComponentDefinition и не отображаются на уровне ModuleDefinition. Следовательно, чтобы задокументировать взаимодействие, также необходимо создать объекты промоутера и CDS FunctionalComponent на уровне ModuleDefinition и отношения MapsTo для каждого, которое идентифицирует промоутер и CDS в ModuleDefinition как один и тот же промоутер и CDS в ComponentDefinition.Наконец, в ModuleDefinition можно создать взаимодействие, чтобы указать, что CDS оказывает регулирующее влияние на промотор. Хотя это представление действительно захватывает всю желаемую информацию, синтетические биологи обычно не разделяют свое мышление таким образом: промотор и CDS составляются так, как они находятся в структуре последовательности, именно из-за их ожидаемого взаимодействия. В результате вместо того, чтобы извлекать выгоду из разделения, инструменты SBOL вместо этого стараются скрыть различие от пользователя, еще больше увеличивая сложность и возможность ошибки.
Рисунок 4 . Простое саморегулирующееся устройство, представленное с использованием SBOL версий 1, 2 и 3. В примере SBOL1 фиксируется структура блока, но не регулируется функция. В примере SBOL2 структура захватывается с помощью ComponentDefinition, функция фиксируется в отдельном ModuleDefinition, и два объекта соединяются с помощью отношений MapsTo. В примере SBOL3 и структура, и функция захватываются одним компонентом, в котором могут сосуществовать объекты SubComponent и Interaction.Диаграммы нарисованы с использованием визуальной нотации SBOL (Beal et al., 2019).
В SBOL3 структурные и функциональные аспекты фиксируются с помощью одного класса Component (рисунок 3). А именно, чтобы представить структурные аспекты, Компонент может включать в себя функции, некоторые из которых могут находиться в каком-то месте в последовательности и которые могут иметь ограничения, выражающие другие отношения в идентичности или пространстве. Для представления функциональных отношений компонент может включать в себя взаимодействия, которые могут относиться к отношениям между участвующими функциями.Наконец, Компонент может ссылаться на внешнюю модель с помощью класса Model. Представление SBOL3 на рисунке 4 показывает, насколько проще может быть этот унифицированный подход, когда функциональная информация добавляется через одно взаимодействие, а не через всю параллельную конструкцию и набор сопоставлений идентичности.
Более сложный пример, иллюстрирующий преимущества этого подхода, показан на рисунке 5 для классического генетического тумблера (Gardner et al., 2000). Как и в случае с саморегулирующим устройством, представление SBOL2 имеет компактные структурные представления каждой транскрипционной единицы, но функциональное представление «взрывает» их обратно в коллекцию копий и сопоставлений идентичности для всех элементов, которые участвуют во взаимодействиях.В SBOL3, с другой стороны, сочетание структурной и функциональной информации в едином Компоненте означает, что каждый элемент системы появляется ровно один раз, и нет необходимости в отображении идентичности.
Рисунок 5 . Gardner et al. (2000), представленный с использованием SBOL версий 2 и 3. В представлении SBOL2 структура блоков lacI и tetR определена в ComponentDefinitions и инстанцируется в ModuleDefinition как FunctionalComponents.Их связанные с функциями подструктуры затем отображаются в ModuleDefinition с помощью MapsTo для назначения соответствующих функциональных компонентов для компонентов промоутера и CDS, которые затем могут использоваться в качестве участников взаимодействий. В представлении SBOL3 создание отношений ModuleDefinition и MapsTo, как в примере SBOL2, больше не требуется, поскольку информация о последовательности и взаимодействия могут сосуществовать в одном родительском объекте Component. Диаграммы нарисованы с использованием визуальной нотации SBOL (Beal et al., 2019). Сериализованное представление этой конструкции в формате SBOL3 доступно на GitHub по адресу https://github.com/SynBioDex/SBOLTestSuite/tree/master/SBOL3/toggle_switch.
Обобщение компонента в SBOL3 позволяет единой унифицированной иерархии захватывать конструкции, включающие компоненты в различных масштабах конструкции, от отдельных молекул до целых ячеек. Например, система, изображенная на рисунке 6, иллюстрирует, как класс компонентов SBOL3 может использоваться для представления многоклеточной системы, в которой сигнальная молекула (AHL) используется для связи между ячейками «отправитель» и «получатель».Переход к этим более крупным масштабам также возможен за счет расширения информации о типах компонентов за пределы онтологии последовательности, чтобы дополнительно использовать соответствующие классы терминов из онтологии системной биологии (SBO) (Courtot et al., 2011) и генной онтологии (GO) (Harris et al. ., 2004). В этой многоклеточной системе, например, каждой ячейке назначена роль SBO: 0000290 (физический отсек) и тип GO: 0005623 (ячейка), в то время как каждой подсистеме для отправителя и получателя назначена роль SBO: 0000289 (функциональный отсек). .Затем используются ограничения для выражения пространственной структуры систем, при этом клетки-отправители действуют, чтобы производить молекулы AHL, изначально содержащиеся в этих клетках, клетки-получатели реагируют на молекулы AHL, содержащиеся в этих клетках, и тот факт, что AHL используется совместно между ними. два типа клеток представлены отношением идентичности между двумя экземплярами молекулы.
Рисунок 6 . Многоклеточная система связи, представленная с использованием SBOL3.Два разных организма реализуют систему отправителя и получателя, которая использует малую молекулу (AHL) в качестве сигнала. Системы отправителя и получателя представлены Компонентами и используют ограничения, чтобы показать, что каждый из этих типов клеток содержит AHL (не показаны подробности генетической системы и ее взаимодействия с молекулой). Эти системы отправителя и получателя являются Подкомпонентами общей многоклеточной системы, которая также представлена Компонентом. Тот факт, что AHL совместно используется двумя системами, фиксируется с помощью ограничения идентичности.Сериализованное представление этой конструкции в формате SBOL3 доступно на GitHub по адресу https://github.com/SynBioDex/SBOLTestSuite/tree/master/SBOL3/multicellular.
Наконец, для лучшей поддержки расширенного диапазона элементов дизайна, которые могут быть представлены, SBOL3 также изменяет онтологию, используемую для определения типа Компонента. Предыдущие версии SBOL использовали определения BioPAX (Demir et al., 2010) для молекулярных видов, таких как ДНК и экземпляры определения компонентов белка. Однако этот набор видов ограничен, что затрудняет описание конструкций в различных молекулярных масштабах.Онтология системной биологии (SBO) (Courtot et al., 2011) предоставляет гораздо более богатый и расширяемый набор терминов, уже используемых SBOL2 в классах взаимодействия и участия, а также в SBOL Visual. SBOL3 стандартизирует определение молекулярных видов на SBO, чтобы иметь более выразительную и последовательную спецификацию типов компонентов. Например, компонент ДНК можно пометить, используя термин SBO: SBO: 0000251 (дезоксирибонуклеиновая кислота), в то время как комплекс можно пометить, используя SBO: 0000254 (нековалентный комплекс).Компонент, используемый для представления в первую очередь функциональных, а не структурных отношений, с другой стороны, например, путь метаболического синтеза, охватывающий несколько сайтов интеграции, использует термин SBO: 0000241 (Функциональная сущность).
2.2. Возможности
В SBOL3 класс Feature используется для определения интересующих элементов внутри Компонента. SBOL3 представляет несколько других классов Feature, чтобы упростить представление проектов синтетической биологии.
2.2.1. Подкомпоненты и функции последовательности
Первоначальные структурные представления SBOL1 и SBOL2 были сосредоточены на иерархическом составе частей, таких как включение промотора pBAD в конструкцию сенсора арабинозы.Это было выполнено в SBOL2 с использованием компонента (теперь подкласс Feature, называемого SubComponent в SBOL3) для ссылки на определение включенной части, в то время как его местоположение или местоположения в последовательности (если известно) были выражены с помощью SequenceAnnotation.
Однако есть много более простых функций (таких как сайт ограничения или область -35), которые полезно аннотировать, но не имеют какого-либо значимого отдельного иерархического существования в проекте. По мере развития SBOL2 такие аннотации были упрощены, позволив SequenceAnnotation напрямую предоставлять информацию об особенностях последовательности, без необходимости связывать аннотацию с компонентом, но эти два класса нельзя было полностью разделить без нарушения обратной совместимости.
В SBOL3 субкомпоненты и аннотации функций теперь полностью преобразованы в два отдельных подкласса Feature. Подкласс SubComponent описывает иерархические отношения часть-подчасть с возможностью напрямую указать его местоположение в последовательности, если известно и актуально, в то время как подкласс SequenceFeature описывает функцию, которая должна быть связана с местоположением, но не указывает на часть-подчасть. отношение.
2.2.2. Местные и внешние элементы дизайна
SBOL3 также упрощает обработку двух других распространенных случаев, когда определение полного компонента бесполезно.Во-первых, аналогично SequenceAnnotation, LocalSubComponent используется для представления компонентов, единственная цель которых — быть локальными заполнителями или составными элементами, которые действительно имеют смысл только в контексте их родительского компонента, определяемого в терминах их отношений с другими функциями. Например, LocalSubComponent может использоваться для указания переменной в шаблоне комбинаторной библиотеки, при этом локальный подкомпонент указывает информацию, такую как «поместите промоутер в это место» и «поместите штрих-код в это место».В другом примере LocalSubComponent может использоваться для определения плазмиды, собранной из нескольких SubComponent, которая затем трансформируется в клеточный штамм.
Другой важный случай — это когда установленный набор знаний лучше хранить за пределами SBOL. Например, знания о малых молекулах или белках уже тщательно закодированы в стандартном формате в таких базах данных, как ChEBI (Дегтяренко и др., 2007) или UniProt (Консорциум UniProt, 2007). В SBOL3 функция ExternalDefined позволяет включать такие элементы в проект, указывая на каноническое определение, отличное от SBOL, при этом предоставляя достаточно информации для обоснования его использования в проекте через свойства типа и роли из онтологий, таких как SBO и GO. .В SBOL2, напротив, такие элементы требовалось зеркально отображать в «пустых» объектах ComponentDefinition, которые, по сути, служили просто ссылкой на определение, при этом стремясь скрыть совместное использование общих элементов дизайна.
2.2.3. Упрощенные ссылки
Наконец, SBOL3 также представляет класс ComponentReference, который позволяет использовать Feature внутри SubComponent непосредственно в отношениях Interaction или Constraint. Например, ComponentReference может использоваться во взаимодействии, указывающем, что белок TetR репрессирует промотор pTet на плазмиде, которая включена в дизайн как подкомпонент.
Это значительно упрощает такие представления относительно SBOL2. В SBOL2 такая ссылка была создана путем импорта копии элемента в качестве непосредственного дочернего элемента объекта, в котором была выражена связь, и последующего связывания этой копии с оригиналом с помощью отношения идентичности MapsTo. Подход ComponentReference также позволяет использовать многоуровневые ссылки, которые были невозможны в SBOL2 без изменения описания промежуточных структур уровня.
2.3. Обобщенные ограничения
Хотя класс Interaction может использоваться для выражения функциональных отношений между биологическими компонентами, также часто бывает полезно иметь возможность выражать информацию о нефункциональных конструктивных отношениях между компонентами.Такие отношения включают идентичность (например, замену заполнителя в шаблоне полным определением), относительные положения в последовательности (например, «pLac предшествует tetR ») и общие пространственные отношения (например, включение плазмиды в шасси напряжение трансформируется). Постепенный рост SBOL2 привел к тому, что эта информация выражалась ограниченным образом в смеси различных классов: отношения идентичности выражались с помощью сочетания объектов MapsTo и SequenceConstraint, а пространственные отношения выражались с помощью сочетания объектов SequenceConstraint и Interaction.SBOL3 объединяет и обобщает их в единый класс ограничений, в котором два компонента (субъект и объект) связаны с использованием ограничения для выражения их взаимосвязи.
В SBOL3 отношения идентичности между компонентами выражаются с помощью отношений verifyIdentical, differentFrom и replaces. Отношения SBOL2 для выражения относительных позиций в последовательности — preses, sameOrientationAs и AgainstOrientationAs — расширены дополнительными ограничениями, охватывающими весь диапазон последовательных отношений (Allen, 1983): строгоПредседатель, встречает, перекрывает, содержит, строго содержит, равно, завершает , и начинается.
Аналогичным образом, набор ограничений дополнительно расширяется, чтобы иметь дело с пространственными отношениями физических объектов в целом, а не только с частным случаем направленной линейной последовательности. В частности, эти отношения основаны на наборе всех топологических отношений между двумя пространственными областями без дыр (Egenhofer and Herring, 1991), включая общие объединения и опускание симметричных отношений, которые могут быть выражены заменой субъекта и объекта. Эти новые топологические ограничения включают:
• isDisjointFrom — субъект и объект не пересекаются в пространстве.Пример: плазмида не пересекается с хромосомой.
• strictContains — субъект целиком содержит объект: у них нет общих границ. Пример: клетка содержит плазмиду.
• contains — субъект содержит объект, и они могут иметь или не иметь общую границу. Пример: клетка содержит белок, который может связываться или не связываться с ее мембраной.
• встречает — субъект и объект связаны на общей границе. Пример: два штамма прикрепившихся клеток встречаются на своих мембранах.
• охватывает — субъект содержит объект, но также имеет общую границу. Пример: бактериальная клетка включает в себя свои трансмембранные белки.
• перекрытия — субъект и объект перекрываются в пространстве, но части каждого находятся вне друг друга. Пример: трансмембранный белок перекрывает клеточную мембрану.
Взятые вместе, эти три набора взаимосвязей обеспечивают гораздо более простую и выразительную систему для выражения проектных ограничений в SBOL3, чем существовала в SBOL2.
2.4. Интерфейсы
В SBOL2 информация о рекомендуемом интерфейсе для компонента / модуля была распределена по полю «доступ» объекта ComponentInstance и полю «направление» функционального компонента. Это делает интерфейсы неявными, а не явными, разбрасывает информацию и вызывает преждевременное определение информации об интерфейсах. Поскольку в настоящее время SBOL используется для создания конструкций, которые включают более сложные устройства в более крупном масштабе, очень важна четкая спецификация того, как компоненты работают вместе.
В SBOL3 эта информация вместо этого собирается в явный объект интерфейса с входными, выходными и ненаправленными свойствами. Каждое из этих свойств относится к набору объектов Feature в том же Компоненте, которому принадлежит Интерфейс. Однако указание любого интерфейса не является обязательным, поэтому эту информацию нужно добавлять только в системы, где это имеет смысл и на соответствующем этапе разработки. Например, вентиль NOR из (Gander et al., 2017) может быть описан как компонент SBOL3 с четырьмя субкомпонентами: два входа гРНК, компонент ДНК, который они регулируют (включая два сайта связывания, промотор и кодирующую последовательность гРНК. ) и выход гРНК.Затем ему будет назначен интерфейс с двумя входными отношениями (для входных субкомпонентов gRNA) и одним выходным отношением (для выходных субкомпонентов gRNA).
2,5. Связь с RDF и семантической паутиной
Все версии SBOL использовали RDF в качестве формата сериализации. Однако взаимосвязь между SBOL и лежащим в его основе представлением Семантической паутины ранее была неясной. SBOL3 решает эти проблемы, следуя лучшим практикам, связанным с семантической паутиной, где это возможно, обеспечивая лучшую интеграцию с существующими инструментами семантической паутины.
2.5.1. Согласованные имена свойств
SBOL использует многие термины из существующих онтологий, таких как Dublin Core и PROV-O. Спецификации SBOL1 и SBOL2 были написаны таким образом, что этим терминам был присвоен новый «псевдоним SBOL», который иногда, но не всегда, отличался от имени, присвоенного им онтологией. Например, вместо определения понятия «заголовок» или «описание» спецификация SBOL2 использовала свойства dcterms: title и dcterms: description из онтологии Dublin Core.Однако свойство dcterms: title сначала вводится как «псевдоним SBOL» имени, а затем «отображается» на термин онтологии в разделе сериализации спецификации.
Это затрудняет чтение сериализованного SBOL, поскольку онтологически определенные имена, используемые в сериализации, не всегда соответствуют определенным спецификацией именам, используемым библиотеками SBOL. Например, SBOL2 переименовывает свойство prov: wasDerivedFrom в wasDerivedFroms для согласованности с другими псевдонимами, используемыми в спецификации.Это также означало, что интеграция терминов из других онтологий в SBOL2 требовала двухэтапного процесса написания их описания как «псевдонимов» SBOL и последующего написания их «сериализации».
В SBOL3 использование внешних онтологий было сделано явным и согласованным во всей спецификации. Например, dcterms: title был заменен свойством sbol: name, а все диаграммы в спецификации были обновлены для отображения единственного числа с префиксом для имен свойств (например.g., prov: wasDerivedFrom), а не версию с «корректировкой SBOL» (wasDerivedFroms).
2.5.2. Разграничение сущностей (концепций) и свойств SBOL
Модель данных SBOL2 имеет несколько меток, которые используются для обозначения сущностей и имен свойств. В SBOL2 они были дифференцированы с помощью прописной буквы при обращении к объектам и строчной буквы при обращении к именам свойств. Однако не все инструменты RDF чувствительны к регистру. Более того, ссылка на модель данных затрудняет объяснение в статьях.В SBOL3 эта неоднозначность устранена, и метки сделаны максимально уникальными. Кроме того, к именам свойств применяются префиксы и суффиксы, например, «имеет». или «is.Of» в соответствии с соглашением о Семантической паутине. Например, свойство взаимодействия SBOL2 теперь имеет значение hasInteraction в SBOL3. Кроме того, все сущности, представленные как ресурсы RDF, теперь начинаются с заглавной буквы, опять же в соответствии с соглашением RDF. Например, публичный спецификатор в SBOL2 теперь публичный в SBOL3.
2.5.3. Сериализация
До SBOL3 стандарт определял индивидуальный формат файла, используемый для обмена данными. Этот формат файла потребовал разработки библиотек специально для сериализации и анализа данных SBOL. Напротив, SBOL3 больше не определяет конкретный формат файла для обмена данными. Скорее, он определяет, как структуры данных SBOL отображаются на представление графа RDF. Затем этот график можно легко сериализовать и проанализировать из ряда форматов файлов, таких как XML, Turtle, N-Triples и JSON, с использованием стандартных пакетов программного обеспечения.В дополнение к упрощению базовой реализации программного обеспечения, различные форматы сериализации могут предоставить преимущества для определенных пользователей. Например, Turtle повышает удобочитаемость документов SBOL и даже позволяет редактировать их вручную, в то время как JSON особенно удобен при разработке веб-приложений с использованием JavaScript, а N-Triples лучше подходит для систем контроля версий с минимальным обнаружением различий.
2.6. Пространства имен и идентификаторы
Наконец, одним из важных соображений для обеспечения возможности взаимодействия проектных данных является потребность в согласованных и совместимых идентификаторах.Поскольку SBOL построен на RDF, он наследует концепцию универсального идентификатора ресурса (URI) , расширенного стандарта универсального указателя ресурсов (URL) . Следовательно, большинство ресурсов SBOL, будь то в локальном файле SBOL или в онлайн-репозитории, имеют идентификатор, напоминающий веб-адрес.
В SBOL1 формат этих URI оставлен неопределенным, что означает, что в URI, созданных различными инструментами с поддержкой SBOL1, существует небольшая согласованность. SBOL2 представил концепцию «совместимых URI», которые соответствуют набору необязательных правил передовой практики.В общих чертах, совместимые URI принимают форму <префикс URI> /
Хотя URI, совместимые с SBOL2, являются улучшением по сравнению с отсутствием спецификации в SBOL1, они также страдают от нескольких практических проблем. Во-первых, размещение версии в конце URI противоречит установленному соглашению RDF о размещении идентификатора в конце, что означает, что существующие инструменты RDF часто отображают версию ресурсов SBOL2 вместо идентификатора.Во-вторых, управление версиями с суффиксом URI слишком детально (на уровне объекта, когда изменения часто вносятся во многие объекты в дизайне), но также слишком заразительно (изменение версии объекта также требует создания дублирующих копий всего, что на него указывает). Наконец, эти правила остаются необязательными, что означает, что нет гарантии, что данные SBOL2 имеют совместимые URI, и при реализации инструментария неясно, как обрабатывать случай смешанных совместимых и несовместимых URI.
SBOL3 решает эти проблемы, заменяя лучшие практики совместимых URI на требуемую структуру URI SBOL3 в форме <префикс URI> /
Другой проблемой в SBOL2 было определение того, какую часть URI следует перезаписать при перемещении из одного пространства имен в другое. Это часто происходит, когда документ SBOL переносится с хостинга на одном сервере в новое место на другом сервере из-за двойной роли URI как идентификатора и веб-локатора.SBOL3 решает эту проблему, вводя класс пространства имен, который можно использовать для явного кодирования того, какая часть набора URI должна измениться, а какая должна быть сохранена.
3. Обсуждение
SBOL поддерживает представление иерархий абстракций на разных уровнях биоинженерии, от отдельных молекул до многоклеточных композиций и полных синтетических геномов (Bartley et al., 2020). Модель данных SBOL поддерживает широкий спектр важных вариантов использования синтетической биологии и биоинженерии, включая визуализацию (McLaughlin et al., 2016), автоматизация проектирования последовательностей (Zhang et al., 2017), обмен информацией о генетическом дизайне (McLaughlin et al., 2018), метаболическая инженерия (Kuwahara et al., 2017) и создание динамических моделей из представлений последовательностей ( Misirli et al., 2018). Кроме того, SBOL можно использовать для сбора информации о рабочих процессах, используемых для разработки биологических систем, поддерживая воспроизводимость и автоматизацию этих процессов.
Как описано в этой статье, сообщество SBOL, опираясь на многолетний опыт реального использования SBOL в научных и промышленных условиях, разработало спецификацию для SBOL3, которая одновременно является более простой и выразительной.Усовершенствования стандарта в SBOL3 обычно делятся на две категории: упрощение модели данных или более точное соответствие лучшим практикам семантической паутины. Основные упрощения в модели данных включают объединение структурных и функциональных композиций в единую иерархию компонентов; упрощение описания подкомпонентов и признаков последовательности; и упрощение соединений между входами и выходами через модульные интерфейсы (например, логические элементы транскрипции).
Другая категория улучшений в SBOL3 регулирует стандарт, чтобы лучше использовать преимущества технологий семантической паутины. Приняв существующие разработки, этот переход позволит ускорить разработку инструментов и библиотек SBOL и упростит их обслуживание. Это также позволит пользователям SBOL более легко интегрировать биологические знания в контекст своих инструментов за счет использования онтологий, которые уже широко используются в науках о жизни для явного определения биологических объектов и их взаимосвязей.Помимо построения там, где это возможно, существующих онтологий, таких как онтология последовательностей (Eilbeck et al., 2005) и онтология системной биологии (Courtot et al., 2011), сама SBOL теперь представлена как машиночитаемая онтология, SBOL- OWL (Misirli et al., 2019). Подобно тому, как онтологии строятся на уровне RDF для предоставления смысла графам RDF, SBOL-OWL определяет объекты модели данных, которые используются для построения графов SBOL. Формальное представление модели данных в виде онтологии открывает возможность использования различных инструментов семантической паутины, таких как использование существующих логических аргументов для вывода информации или проверка данных SBOL по схеме.Затем используются логические аксиомы, чтобы ограничить совместное использование различных сущностей SBOL. SBOL-OWL также встроен в визуальную онтологию SBOL (Misirli et al., 2020), которая была разработана как машинно-доступный каталог глифов. Эта интеграция дополнительно упрощает поиск стандартных глифов SBOL с использованием онтологических терминов, а уровень веб-сервисов позволяет получить доступ к этим глифам через Интернет.
В целом, эти улучшения создают новую версию SBOL, которая обеспечивает более прямое и элегантное выражение широкого диапазона биоинженерной информации, в то же время сокращая количество сложных классов и правил до функционального минимума, тем самым обеспечивая значительную улучшенные средства обмена данными.Эти улучшения, таким образом, будут способствовать более легкому внедрению новых пользователей и более быстрой разработке программных инструментов и наборов данных, в которых используется стандарт.
3.1. Future Work
Резкое расширение области применения от простых компонентов ДНК SBOL1 до сложных систем в нескольких масштабах, охватываемых SBOL3, было вызвано потребностями сообщества синтетической биологии, поскольку область синтетической биологии становилась все более зрелой и ее приложения становились все более и более распространенными. сложный.Процесс SEP, с помощью которого был разработан SBOL3, гарантирует, что стандарт может постоянно адаптироваться к меняющимся требованиям развивающейся дисциплины, обеспечивая при этом ратификацию предлагаемых изменений сообществом. Например, уже были внесены предложения для SBOL 3.0.1 по улучшению интернационализации путем принятия кодировки файлов и замены унифицированных идентификаторов ресурсов (URI) на интернационализированные идентификаторы ресурсов (IRI).
Хотя о природе будущих требований можно только догадываться, существует множество аспектов жизненного цикла синтетической биологии, которые в значительной степени не определены SBOL.Например, хотя SBOL рекомендует использовать класс prov: Plan, он еще не рекомендует никаких доменных свойств для своей аннотации. Точно так же, хотя концепция эксперимента может быть отражена в SBOL, он еще не стандартизирует метаданные об эксперименте или экспериментальных данных. Поэтому будущие пересмотры стандарта SBOL, несомненно, будут касаться не только его выразительности при описании элементов дизайна, но и его способности фиксировать и формализовать жизненный цикл синтетической биологии в целом.
4. Методы
С момента своего создания Стандарт SBOL был разработан группой разработчиков SBOL в результате усилий сообщества, который открыт для любого заинтересованного лица. Однако процесс разработки был в основном неформальным до тех пор, пока в 2015 году не был представлен механизм SBOL Enhancement Proposal (SEP) (Grünberg and Bartley, 2015), вскоре после завершения спецификации SBOL2. Разработка SBOL3 была вызвана этим формальным процессом документирования пользовательского опыта, разработки предложений и конструктивного обсуждения достоинств этих предложений.
В рамках этого процесса любой пользователь SBOL может предложить изменение, составив проект документа в определенном формате (SEP), который затем обсуждается сообществом в списке рассылки и в вопросах GitHub, связанных с SEP. После того, как избранные в настоящее время редакторы стандартной редакции решат, что ПВЗС был достаточно обсужден и достигнут приблизительный консенсус, публикуется форма для голосования, и любой член группы разработчиков SBOL может проголосовать за или против. ПСЗ немедленно принимается, если за него проголосовало не менее двух третей голосов.В противном случае проводится дополнительный период обсуждения, в течение которого ПВЗС может быть изменен или отозван его первоначальным автором (авторами), за которым следует второе голосование, при котором для принятия требуется только простое большинство.
С момента публикации SBOL2 в 2015 году было открыто 46 SEP, поскольку опыт сообщества по развертыванию SBOL выявил некоторые практические проблемы и возможности для улучшения. Из этих SEP двенадцать были реализованы как инкрементальные обновления SBOL2, что привело к значительным вехам в SBOL версии 2.1.0 (Beal et al., 2016), в котором представлены аннотации функций и кодирование информации о происхождении для отслеживания истории дизайна; SBOL версии 2.2.0 (Cox et al., 2018), в которой появилась поддержка комбинаторных схем; и SBOL версии 2.3.0 (Madsen et al., 2019b), в которой представлены расширения для поддержки измерений, параметров, а также организации и прикрепления экспериментальных данных.
Другие SEP были сочтены слишком важными для интеграции в версию 2.x SBOL, поскольку они создавали проблемы с обратной совместимостью.Поэтому они были запланированы для SBOL версии 3. После серии голосов сообщества рабочая группа собралась для сборки спецификации SBOL3 на семинаре HARMONY 2020 в EMBL-EBI в Кембридже, Великобритания. Разрешение конфликтов между этими SEP привело к окончательному SEP, суммирующему все изменения в модели данных SBOL3. После того, как сообщество проголосовало за принятие этого SEP, спецификация SBOL3 была окончательно доработана.
Хотя пока нет полных программных реализаций SBOL3, сообщество SBOL создало рабочую группу по реализации SBOL3, в которую входят многие разработчики библиотек для предыдущих версий SBOL и другие заинтересованные стороны.Ожидается, что в ближайшие месяцы будут выпущены первые программные библиотеки для Java, Python и JavaScript. Предварительная поддержка SBOL3 была реализована в ShortBOL (Crowther et al., 2020), инструменте для создания SBOL с использованием сокращенного синтаксиса.
Заявление о доступности данных
В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Спецификации, описанные в этой статье, находятся в свободном доступе по адресу https://sbolstandard.org/data-model-specification/.
Авторские взносы
JM, JB, GM, RG и CM являются авторами предложений SEP, на основе которых был разработан стандарт SBOL3.JM, JB, GM, RG, BB, JS-B, TG, PV, PF, EO, AW и CM разработали спецификацию SBOL3 и написали эту рукопись. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.
Финансирование
JM был поддержан FUJIFILM DioSynth Biotechnologies. JB была частично поддержана NSF Expeditions in Computing Program Award № 1522074 в рамках проекта Living Computing. JB и BB частично поддерживались Исследовательской лабораторией ВВС (AFRL) и DARPA по контракту FA875017CO184.JS-B был поддержан Центром подготовки докторантов по синтетической биологии EPSRC и BBSRC (грант EP / L016494 / 1) и DSTL. TG поддержали BrisSynBio, Исследовательский центр синтетической биологии BBSRC / EPSRC (грант BB / L01386X / 1) и исследовательская стипендия Университета Королевского общества (грант UF160357). Работа EO была частью Объединенного института генома Министерства энергетики (https://jgi.doe.gov) при поддержке Министерства энергетики США, Управления науки, Управления биологических и экологических исследований, по контракту DE-AC02-05Ch21231 между Национальная лаборатория Лоуренса Беркли и Университет У.С. Министерство энергетики. AW был поддержан грантами Исследовательского совета по инженерным и физическим наукам EP / J02175X / 1, EP / R003629 / 1, EP / N031962 / 1 (JM и AW) и EP / R019002 / 1. CM и PF были поддержаны Национальным научным фондом в рамках грантов CCF-1748200 и 1939892 и грантом DARPA FA8750-17-C-0229. Любые мнения, выводы, выводы или рекомендации, выраженные в этом материале, принадлежат автору (авторам) и не обязательно отражают точку зрения финансирующих агентств. Этот документ не содержит технологий или технических данных, контролируемых в соответствии с U.S. Международные правила торговли оружием или Правила экспортного управления США. Взгляды и мнения авторов, выраженные в данном документе, не обязательно отражают или отражают точку зрения правительства США или любого его ведомства. Ни правительство США, ни какое-либо его ведомство, а также ни один из их сотрудников не дает никаких гарантий, явных или подразумеваемых, и не принимает на себя никаких юридических обязательств или ответственности за точность, полноту или полезность любой раскрытой информации, оборудования, продукта или процесса. , или заявляет, что его использование не нарушит права частной собственности.Правительство Соединенных Штатов сохраняет за собой, а издатель, принимая статью к публикации, подтверждает, что правительство Соединенных Штатов сохраняет за собой неисключительную, оплаченную, безотзывную всемирную лицензию на публикацию или воспроизведение опубликованной формы этой рукописи или разрешение другим лицам для этого в целях правительства США. Министерство энергетики предоставит общественности доступ к этим результатам исследований, спонсируемых на федеральном уровне, в соответствии с Планом общественного доступа Министерства энергетики (http: // energy.gov / downloads / doe-public-access-plan).
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Редактор обработки заявил о прошлом соавторстве с одним из авторов TG.
Благодарности
Помимо перечисленных авторов, разработка SBOL3 значительно выиграла от обсуждений со многими заинтересованными сторонами в сообществе пользователей и разработчиков, включая список рассылки разработчиков SBOL, пользователей и разработчиков библиотек SBOL и программных инструментов с поддержкой SBOL, а также Промышленный консорциум SBOL.Ценную поддержку и руководство также оказали члены редакции SBOL и Руководящего комитета SBOL.
Список литературы
Аллен, Дж. Ф. (1983). Сохранение знаний о временных интервалах. Commun. ACM 26, 832–843.
Google Scholar
Бейг, Х., Фонтанарроса, П., Кулкарни, В., Маклафлин, Дж. А., Вайдьянатан, П., Бартли, Б. и др. (2020). Открытый язык синтетической биологии (SBOL) версии 3.0. 0. J. Integr. Биоинформ .1. doi: 10.1515 / jib-2020-0017
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Байг, Х., Мадсен, Дж. (2017). «Нисходящий подход к синтезу генетических схем и оптимизированному картированию технологий», 9-й Международный семинар по автоматизации биодизайна (Питтсбург, Пенсильвания), 1-2.
Google Scholar
Бартли Б., Бил Дж., Клэнси К., Мисирли Г., Рёнер Н., Оберортнер Э. и др. (2015). Открытый язык синтетической биологии (SBOL) версии 2.0.0. Дж.Интегр. Биоинформ . 12, 902–991. DOI: 10.2390 / biecoll-jib-2015-272
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бил, Дж., Кокс, Р. С., Грюнберг, Р., Маклафлин, Дж., Нгуен, Т., Бартли, Б., и др. (2016). Открытый язык синтетической биологии (SBOL) версии 2.1.0. J. Integr. Биоинформ . 13, 30–132. DOI: 10.1515 / jib-2016-291
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бил, Дж., Нгуен, Т., Гороховски, Т.E., Goñi-Moreno, A., Scott-Brown, J., McLaughlin, J.A., et al. (2019). Связь структуры и функции в схемах синтетической биологии. САУ Synthet. Биол . 8, 1818–1825. DOI: 10.1021 / acssynbio.9b00139
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бенсон Д. А., Кавано М., Кларк К., Карш-Мизрахи И., Липман Д. Дж., Остелл Дж. И др. (2013). Генбанк. Nucleic Acids Res . 41, D36 – D42. DOI: 10.1093 / nar / gks1195
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Биличенко, Л., Лю, А., Чунг, С., Видинг, Э., Ся, Б., Легия, М., и др. (2011). Eugene — предметно-ориентированный язык для определения и ограничения синтетических биологических частей, устройств и систем. PLoS ONE 6: e18882. DOI: 10.1371 / journal.pone.0018882
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Cooling, M. T., Rouilly, V., Misirli, G., Lawson, J., Yu, T., Hallinan, J., et al. (2010). Стандартные виртуальные биологические части: хранилище компонентов модульного моделирования для синтетической биологии. Биоинформатика 26, 925–931. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btq063
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Курто, М., Юти, Н., Кнюпфер, К., Вальтемат, Д., Жукова, А., Дрегер, А., и др. (2011). Управляемые словари и семантика в системной биологии. Мол. Syst. Биол . 7: 543. DOI: 10.1038 / msb.2011.77
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кокс, Р. С., Мэдсен, К., Маклафлин, Дж. А., Nguyen, T., Roehner, N., Bartley, B., et al. (2018). Открытый язык синтетической биологии (SBOL) версии 2.2.0. J. Integr. Биоинформ . 15. doi: 10.1515 / jib-2018-0001
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кроутер, М., Грозингер, Л., Покок, М., Тейлор, К. П., Маклафлин, Дж. А., Мисирлы, Г. и др. (2020). ShortBOL: язык для создания сценариев для инженерных биологических систем с использованием открытого языка синтетической биологии (SBOL). САУ Synthet. Биол .9, 962–966. DOI: 10.1021 / acssynbio.9b00470
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Далчау Н., Грант П. К., Вайдьянатан П., Спаккасасси К., Гравилл К. и Филлипс А. (2019). Масштабируемая динамическая характеристика синтетических генных цепей. bioRxiv [Препринт] 635672. doi: 10.1101 / 635672
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дегтяренко, К., Де Матос, П., Эннис, М., Гастингс, Дж., Збинден, М., Макнот, А., и другие. (2007). Chebi: база данных и онтология химических объектов, представляющих биологический интерес. Nucleic Acids Res . 36 (Suppl_1), D344 – D350. DOI: 10.1093 / nar / gkm791
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Demir, E., Cary, M. P., Paley, S., Fukuda, K., Lemer, C., Vastrik, I., et al. (2010). Стандарт сообщества BioPAX для обмена данными о путях. Нат. Биотехнология . 28: 935. DOI: 10.1038 / NBT.1666
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дер, Б.S., Glassey, E., Bartley, B.A., Enghuus, C., Goodman, D. B., Gordon, D. B., et al. (2017). DNAplotlib: программируемая визуализация генетического дизайна и связанных данных. САУ Synthet. Биол . 6, 1115–1119. DOI: 10.1021 / acssynbio.6b00252
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Egenhofer, M. J., and Herring, J. (1991). Категоризация бинарных топологических отношений между областями, линиями и точками в географических базах данных . Технический отчет, Университет штата Мэн.DOI: 10.1007 / 3-540-54414-3_36
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Эйлбек К., Льюис С. Э., Мунгалл К. Дж., Янделл М., Стейн Л., Дурбин Р. и др. (2005). Онтология последовательностей: инструмент для унификации аннотаций генома. Биология генома . 6: R44. DOI: 10.1186 / GB-2005-6-5-r44
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фу, Г., Бэтчелор, К., Дюмонтье, М., Гастингс, Дж., Виллигэген, Э. и Болтон, Э. (2015).Pubchemrdf: к семантической аннотации баз данных о соединениях и веществах pubchem. Дж. Хеминформ . 7:34. DOI: 10.1186 / s13321-015-0084-4
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Galdzicki, M., Clancy, K. P., Oberortner, E., Pocock, M., Quinn, J. Y., Rodriguez, C.A., et al. (2014). Открытый язык синтетической биологии (SBOL) обеспечивает общественный стандарт для передачи проектов в синтетической биологии. Нат. Биотехнология . 32, 545–550.DOI: 10.1038 / NBT.2891
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Galdzicki, M., Wilson, M. L., Rodriguez, C. A., Adam, L., Adler, A., Anderson, J. C., et al. (2011). BBF RFC 84: Открытый язык синтетической биологии (SBOL), версия 1.0.0 . Технический отчет, BioBricks Foundation.
Google Scholar
Гандер, М. В., Врана, Дж. Д., Воже, В. Э., Карозерс, Дж. М., и Клавинс, Э. (2017). Цифровые логические схемы на дрожжах с crispr-dcas9 nor gates. Нат. Коммуна . 8, 1–11. DOI: 10.1038 / ncomms15459
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Халлинан, Дж., Гилфеллон, О., Мисирли, Г., и Випат, А. (2014). «Настройка характеристик приемника в коммуникации бактериального кворума: эволюционный подход с использованием стандартных виртуальных биологических частей», в 2014 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (Honolulu, HI: IEEE), 1–8. DOI: 10.1109 / CIBCB.2014.6845520
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хэм, Т. С., Дмитрив, З., Плахар, Х., Чен, Дж., Хиллсон, Н. Дж., И Кизлинг, Дж. Д. (2012). Дизайн, реализация и практика JBEI-ICE: платформа и инструменты для регистрации биологических компонентов с открытым исходным кодом. Nucleic Acids Res . 40, e141 – e141. DOI: 10.1093 / nar / gks531
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Харрис, М., Диган, Дж., Ирландия, А., Ломакс, Дж., Эшбернер, М., Фулджер, Р. и др.(2004). База данных онтологии генов (GO) и информационный ресурс. Nucleic Acids Res . 32 (Suppl_1), D258 – D261. DOI: 10.1093 / nar / gkh036
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хиллсон, Н. Дж., Плахар, Х. А., Бил, Дж., И Притхвирадж, Р. (2016). Улучшение коммуникации синтетической биологии: рекомендуемые методы визуального изображения и представления генетических дизайнов в цифровом виде. САУ Synthet. Биол . 5, 449–451. DOI: 10.1021 / acssynbio.6b00146
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хука, М., Финни, А., Сауро, Х. М., Болури, Х., Дойл, Дж. К., Китано, Х. и др. (2003). Язык разметки системной биологии (SBML): среда для представления и обмена моделями биохимических сетей. Биоинформатика 19, 524–531. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btg015
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кувахара, Х., Цуй, X., Умаров, Р., Грюнберг, Р., Майерс, К. Дж., И Гао, X. (2017). SBOLme: хранилище частей SBOL для метаболической инженерии. САУ Synthet. Биол . 6, 732–736. DOI: 10.1021 / acssynbio.6b00278
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Лебо, Т., Саху, С., МакГиннесс, Д., Белхаджаме, К., Чейни, Дж., Корсар, Д., и др. (2013). Prov-O: Онтология Prov. Рекомендация W3C, 30 .
Google Scholar
Madsen, C., Moreno, A.G., Palchick, Z., P, U., Roehner, N., Bartley, B., Bhatia, S., et al. (2019a). Визуальный материал на открытом языке по синтетической биологии (SBOL Visual), версия 2.1. J. Integr. Биоинформ . 16: 20180101. DOI: 10.1515 / jib-2018-0101
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Madsen, C., Moreno, A.G., Umesh, P., Palchick, Z., Roehner, N., Atallah, C., et al. (2019b). Открытый язык синтетической биологии (SBOL) версии 2.3. J. Integr. Биоинформ . 16. doi: 10.1515 / jib-2019-0025
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Маклафлин, Дж. А., Майерс, К. Дж., Зундель, З., Мыширлы, Г., Чжан, М., Офитеру И. Д. и др. (2018). Synbiohub: стандартный проектный репозиторий для синтетической биологии. САУ Synthet. Биол . 7, 682–688. DOI: 10.1021 / acssynbio.7b00403
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Маклафлин, Дж. А., Покок, М., Мыширли, Г., Мадсен, К., и Випат, А. (2016). VisBOL: веб-инструменты для визуализации дизайна синтетической биологии. САУ Synthet. Биол . 5, 874–876. DOI: 10.1021 / acssynbio.5b00244
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мисирли, Г., Бил Дж., Гороховски Т. Э., Стэн Г.-Б., Випат А. и Майерс К. Дж. (2020). Онтология SBOL visual 2. САУ Synthet. Биол . 9, 972–977. DOI: 10.1021 / acssynbio.0c00046
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мисирли Г., Халлинан Дж. И Випат А. (2014). Составные модульные модели для синтетической биологии. ACM J. Emerg. Technol. Comput. Syst . 11, 1–19. DOI: 10.1145 / 2631921
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мисирли, Г., Халлинан, Дж. С., Ю, Т., Лоусон, Дж. Р., Вималаратн, С. М., Куллинг, М. Т. и др. (2011). Аннотация модели для синтетической биологии: автоматизация преобразования модели в последовательность нуклеотидов. Биоинформатика 27, 973–979. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btr048
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Misirli, G., Nguyen, T., McLaughlin, J. A., Vaidyanathan, P., Jones, T. S., Densmore, D., et al. (2018). Вычислительный процесс для автоматизированного создания моделей генетического дизайна. САУ Synthet. Биол . 8, 1548–1559. DOI: 10.1021 / acssynbio.7b00459
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мисирли, Г., Тейлор, Р., Гони-Морено, А., Маклафлин, Дж. А., Майерс, К., Дженнари, Дж. Х. и др. (2019). SBOL-OWL: онтологический подход к формальному и семантическому представлению синтетической биологической информации. САУ Synthet. Биол . 8, 1498–1514. DOI: 10.1021 / acssynbio.8b00532
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Майерс, К.Дж., Баркер, Н., Джонс, К., Кувахара, Х., Мэдсен, К., и Нгуен, Н.-П. Д. (2009). ibiosim: инструмент для анализа и проектирования генетических цепей. Биоинформатика 25, 2848–2849. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btp457
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Нильсен, А.А., Дер, Б.С., Шин, Дж., Вайдьянатан, П., Параланов, В., Стричальский, Э.А., и др. (2016). Автоматизация проектирования генетических схем. Наука 352: aac7341. DOI: 10.1126 / наука.aac7341
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Оберортнер Э., Бхатиа С., Линдгрен Э. и Денсмор Д. (2014). Основанный на правилах язык спецификации дизайна для синтетической биологии. ACM J. Emerg. Technol. Comput. Syst . 11, 1–19. DOI: 10.1145 / 2641571
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Оберортнер, Э., Ченг, Ж.-Ф., Хиллсон, Н. Дж., И Дойч, С. (2017). Оптимизация перехода от проектирования к сборке с помощью программных средств оптимизации сборки. САУ Synthet. Биол . 6, 485–496. DOI: 10.1021 / acssynbio.6b00200
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Оберортнер, Э., Денсмор, Д. (2015). Сетевой программный инструмент для спецификации проектирования синтетических биологических систем на основе ограничений. САУ Synthet. Биол . 4, 757–760. DOI: 10.1021 / sb500352b
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Педерсен, М., Филлипс, А. (2009). К языкам программирования для генной инженерии живых клеток. J. R. Soc. Интерфейс 6 (suppl_4), S437 – S450. DOI: 10.1098 / rsif.2008.0516.focus
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Quinn, J. Y., Cox, R. S. III., Adler, A., Beal, J., Bhatia, S., Cai, Y., et al. (2015). SBOL visual: графический язык для генетического дизайна. ПЛоС Биол . 13: e1002310. DOI: 10.1371 / journal.pbio.1002310
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Редащи, Н. Консорциум UniProt (2009).UniProt в RDF: решение проблемы интеграции данных и распределенной аннотации с семантической сетью. Нат. Prec. DOI: 10.1038 / npre.2009.3193.1
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рёнер Н., Бил Дж., Клэнси К., Бартли Б., Мисирли Г., Грюнберг Р. и др. (2016). Совместное использование структуры и функции в биологическом дизайне с SBOL 2.0. САУ Synthet. Биол . 5, 498–506. DOI: 10.1021 / acssynbio.5b00215
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Консорциум UniProt (2007).Универсальный белковый ресурс (унипрот). Nucleic Acids Res . 36 (Suppl_1), D190 – D195. DOI: 10.1093 / nar / gkm895
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Вайдьянатан, П., Дер, Б. С., Бхатиа, С., Рёнер, Н., Сильва, Р., Войт, К. А., и др. (2015). Основа для синтеза генетической логики. Proc. IEEE 103, 2196–2207. DOI: 10.1109 / JPROC.2015.2443832
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ватанабэ, Л., Нгуен, Т., Чжан, М., Zundel, Z., Zhang, Z., Madsen, C., et al. (2018). ibiosim 3: инструмент для проектирования генетических схем на основе моделей. САУ Synthet. Биол . 8, 1560–1563. DOI: 10.1021 / acssynbio.8b00078
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжан М., Маклафлин Дж. А., Випат А. и Майерс К. Дж. (2017). SBOLDesigner 2: интуитивно понятный инструмент для структурного генетического дизайна. САУ Synthet. Биол . 6, 1150–1160. DOI: 10.1021 / acssynbio.6b00275
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Физическая биология — IOPscience
Более 60 лет биохимических и биофизических исследований приучили нас думать о белках как о высокоочищенных объектах которые действуют изолированно, более или менее свободно распространяясь, пока они найти своего родственного партнера, к которому можно привязаться.В то время как in vitro экспериментов, которые в значительной степени воспроизводят эти условия остаются единственным способом исследовать внутренние свойства молекул, этот подход игнорирует важный фактор: в их естественный , среда , белки окружены несколькими другими молекулами различной химической природы, и эта многолюдная среда может значительно изменить их поведение.
Около 40% сотового объема в среднем занято всеми разновидности молекул. Кроме того, биологические макромолекулы живут и работать в чрезвычайно структурированной и сложной среде внутри клетка (эндоплазматический ретикулум, аппарат Гольджи, цитоскелет конструкции и т. д.).Следовательно, чтобы еще больше усложнить картину, внутренность камеры ни в коем случае не просто многолюдно среднее, вернее, самое многолюдное и ограничивающий один. В последнее время было предложено несколько подходов. разработан в попытке учесть важные факторы такие как упомянутые выше, как теоретически, так и экспериментальные уровни, так что эта область исследований теперь появляется как один из самых успешных в молекулярной и клеточной биологии (см. Рисунок 1).
Рисунок 1. Слева: количество статей, содержащих слово «скопление» как ключевое слово, ограниченное биологическими и химическими наука (источник: ISI Web of Science). Стрелка отмечает 2003 ‘Семинар EMBO по биологическим последствиям макромолекулярных Перенасыщенность »(Эмбо, 2012). Справа: количество цитирований статей. содержащее слово ‘скученность’, ограниченное одними и теми же доменами (барами) и кривую экспоненциальной регрессии (источник: Elsevier Scopus).
Продвигать важность молекулярного скучивания и локализации и предоставить исследователям, работающим в этой области, междисциплинарный форум для встреч и обмена идеями, недавно мы организовали международная конференция, проходившая в Асконе с 10 по 14 июня 2012 года.В уникальный сценарий озера Маджоре и погруженный в волшебство атмосфера Centro Stefano Franscini (CSF) в Монте Verità, мы наслаждались тремя с половиной днями интенсивных и вдохновляющая деятельность, где не только многие из самых выдающихся ученые, работающие над макромолекулярным краудингом, но также эксперты в представлены тесно связанные области, такие как коллоиды и мягкая материя их работа. Встреча была задумана и организована для объединить теоретиков и экспериментаторов в попытке способствовать активному диалогу.Более того, мы хотели разные дисциплины, которые будут представлены, особенно физика и химия, помимо биологии, поскольку перекрестное оплодотворение оказывается все более фундаментальный источник вдохновения и продвижения.
Настоящий выпуск Physical Biology (PB) предлагает выбор орального вклады, представленные на конференции, расширены в виде исследовательские или обзорные статьи. PB, один из научных журналов Институт физики (ИОФ) — один из самых динамичных и оживленный форумов активных на стыке биологии с одной стороны, а с другой — физика и математика.Как заявлена его миссия by IOP, PB ‘фокусируется на исследованиях, в которых основанные на физике подходы привести к новому пониманию биологических систем во всех масштабах космоса и время, и все уровни сложности ». По этим причинам и также ввиду высокой репутации и широкой читательской аудитории PB кажется идеальным местом для распространения процветающих произведений исследований, представленных на конференции. Мы очень благодарны ПБ и его добрым и квалифицированным сотрудникам редакции, которые помогли сделать Этот выпуск стал отличным научным продолжением конференции.
Лекция открытия конференции, первая из четырех основные лекции, посвященные открытию дня, прочитал Аллен П. Минтон из NIH (США), возможно, самый влиятельный среди пионеров в поле. Он представил ясный и продуманный обзор концепция макромолекулярного скопления через исчерпывающий хронологический отчет об основных вехах. Понятно, что концепция исключенного объема как ключевого фактора остается центральной для концепция молекулярной скученности. Как следствие, простая описательная парадигмы, по существу заимствованные из коллоидной физики, все еще могут предоставить полезные инструменты для понимания тонких эффектов скопления людей и заключение в живой материи.
Смежность скопления, коллоидов и мягкого вещества в дальнейшем возникла как важная концепция в ходе конференции в нескольких теоретических лекциях и нескольких экспериментальных единицы.
Дэйв Тирумалай, из Университета Мэриленда (США), один из наиболее активные теоретики в области теоретических биофизика, изложенные теории скейлинга, концепции из коллоидных литература и различные методы моделирования для описания сценарии изменения структуры и динамика белков и РНК.В частности, он показал важность форма сгущающихся частиц, влияющих на складывание олигомеризация амилоидогенных пептидов.
Йоханнес Шёнеберг, IMPRS, Институт математики (Германия), иллюстрировано ReaDDy , недавно разработанное моделирование на основе частиц программный инструмент для динамики реакции-диффузии, разработанный в г. группа Фрэнка Ноэ в EMPRS. Он показал, что ReaDDy делает это возможно преодолеть разрыв между мягкой материей и молекулярным динамическое (МД) моделирование с одной стороны и на основе частиц стохастическое моделирование реакции-диффузии, с другой стороны.Мы попросил Йоханнеса организовать учебную сессию, чтобы заинтересовать участников в пакет и «намочат руки» под руководство разработчиков. Учебная сессия действительно была успешный и широкие возможности, предлагаемые симуляцией инструментарий оказался для участников понятным.
Паоло де лос Риос из Политехнической школы Fédérale de Lausanne (EPFL, Швейцария), обследована сложность эффектов, вызванных условиями скученности от с точки зрения статистической физики.Начиная с модификация известного подхода Смолуховского для расчета скорость встречи ограниченных диффузией реакций, он показал, как более реалистичные ситуации, учитывающие эффекты скопления людей, могут быть рассматриваются одинаково хорошо на тех же теоретических основаниях. Этот разговор отметили важный момент на конференции, поскольку это укрепило идея о том, что простые модели теоретической физики все еще имеют силу обеспечить вдохновляющие результаты, несмотря на присущие упрощения таких теоретических подходов.Наряду с тем же линии, Николас Дорсаз, из Кембриджского университета (Великобритания), предложил расширение структуры Смолуховского, которое включает отталкивающие и привлекающие взаимодействия между реагенты. Этот подход был проиллюстрирован полученными скоростями реакции. из событийной броуновской динамики и динамичного Монте-Карло симуляции.
Еще один яркий пример физических тонкостей, связанных с с моделированием эффектов скученности предоставил Джеффри Сколник, от Технологического института Джорджии (США).Он изучил роль гидродинамических взаимодействий в самоорганизации биологические сборки при скоплении. Его результаты настоятельно предполагают, что гидродинамические взаимодействия сильно влияют на кинетика реакций самосборки, так что включение их в картина оказывается решающей для понимания динамики биологические системы in vivo .
Маргарет Чунг из Хьюстонского университета (США), подчеркнули, что как переполненная среда внутри клетки влияет на структурная конформация белка сферической формы актуальный вопрос, потому что геометрия белков и белок-белковые комплексы далеки от глобул in vivo .Ее работы демонстрируют пластичность «родного» белков и подразумевает, что изменения формы, вызванные скоплением людей, могут быть важен для функции и нарушения функции белка in vivo .
Хуан-Сян Чжоу, из Университета штата Флорида (США), сосредоточены на атомистическом моделировании сворачивания и связывания белков в условиях тесноты. Его лаборатория разработала постобработку метод, который позволяет атомистическое представление белков в процессы складывания и переплета при тесноте. Сравнение с Также были представлены экспериментальные результаты.
Другие лекторы отметили, что есть аспекты, которые полностью исследованы эффекты как скученности, так и заключения. Как было предложено в выступлении Гэри Пиелака из Университета Северная Каролина (США), используемые в настоящее время синтетические агенты краудинга далеки от удовлетворительного воспроизведения встречающихся в природе эффекты, связанные с переполненной средой. Например, неспецифическое связывание, по-видимому, играет тонкую роль в клетке, поскольку природные макромолекулы могут вызывать как стабилизацию, так и дестабилизация при использовании в качестве толпы.Действительно возможно точно настроить влияние белков, как краудеров, на стабильность другие белки.
Еще один аспект, который стал ясен, — это новый, более мощный необходимо разработать методы для изучения эффекта скученности, но даже больше, чтобы сравнить тесноту и стесненность. Действительно, оказалось ясно из лекции Пиерандреа Темусси из Университета Неаполя (Италия), что надежное сравнение эффектов скученность и ограничение стабильности белков могут быть только на основе измерения всей кривой устойчивости одного и того же белок.
Спорные аспекты касаются не только влияния не только на стабильность белка, но и на явления агрегации в природные жидкости.
Доменико Санфеличе из NIMR (Лондон, Великобритания) сообщил о интересный случай очевидного влияния скопления людей на агрегация. Куриный яичный белок, возможная естественная среда для изучения макромолекулы в условиях скопления могут резко увеличить кинетика агрегации белков со встроенной тенденцией к ассоциированный. Тщательно проанализировав феноменологию, было показано, что что только часть этого эффекта вызвана скученностью, в то время как другая фактором, играющим важную роль, является взаимодействие с белки из среда .Другими словами, высокомолекулярные гликопротеины могут действовать как эффективные молекулярные затравки для агрегации.
Особая актуальная тема конференции появилась на быть прямым исследованием скученности в живых системах. Алан Веркман, из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (США), один из ведущие ученые мира в области экспериментальное исследование скученности и замкнутости, было приглашено прочитать вторую пленарную лекцию, посвященную экспериментальному изучение эффектов скученности in vivo .В своей основной лекции доктор Веркман привел нас к обширный и увлекательный тур, исследующий основные экспериментальные подходы к изучению молекулярного скопления внутри и вокруг клеток. После тщательное изучение таких методов, как восстановление флуоресценции после фотообесцвечивание, флуоресцентная корреляционная спектроскопия, фотоактивационная микроскопия локализации и стохастическая реконструктивная микроскопия, он пришел к выводу, что общее мнение Из экспериментальных исследований следует, что понятие универсально аномальная диффузия внутри и вокруг клеток как последствия молекулярного скопления могут быть неверными, и что замедление диффузии в клетках менее заметно, чем обычно предполагается и может быть просто описана с помощью пяти-шестикратного снижение нормального коэффициента диффузии.Соранно, из Цюрихский университет (Швейцария) описал, как используя измерения FRET, можно количественно оценить эффект молекулярной тесноты по размерам сильно заряженного, внутренне неупорядоченный белок протимозин альфа человека. Для большое разнообразие полимерных краудеров (ПЭГ, ПВП, фиколл, декстран, ПВС, ПАК) наблюдается коллапс полипептидной цепи при увеличение размера полимера и концентрации полимера. Самый большой степень схлопывания наблюдается при радиусах полимера, сравнимых с размеры белка, согласующиеся с теоретическими соображения.За свой вклад А. Соранно был награжден премией CSF. Награда за лучший доклад.
В своем наиболее вдохновляющем выступлении Клиффорд Брэнгвинн из Принстона University (США) обратил внимание на очень важные объекты, а именно Рибонуклеопротеидные (РНП) тельца. Они не связаны с мембраной макромолекулярные сборки, которые образуются в результате динамических взаимодействий РНК и белков. Сборка корпусов RNP может деликатно зависят от биофизических особенностей окружающей цитоплазмы, включая степень загруженности, транспортные коэффициенты и механические свойства.Эта зависимость может иметь важное последствия для реакций процессинга РНК, участвующих в фундаментальные биологические процессы, такие как рост клеток развития. Примечательно, что Брэнгвинн показал, как RNP ведут себя в клетке как жидкость. капли, указывающие на возможное совершенно новое, означает, что клетка можно использовать для управления и тонкой настройки своих внутренних процессов, на самом деле, более того, совершенно неизведанное, новое состояние организации живой материи и функциональной.
Джузеппе Заккаи, из Institut Laue Langevin, Гренобль (Франция), показали, что динамика белка более чувствительна, чем структура, к факторы окружающей среды, такие как теснота, растворитель, температура или давление.Кроме того, он убедительно объяснил, как нейтрон рассеяние обеспечивает уникальные экспериментальные данные, подтверждающие МД. расчеты в этом контексте. Отслеживание вызванных окружающей средой модуляции функциональной динамики белков, Рут Нусинов, тел. Авивский университет (Израиль) обратился к важной проблеме могут ли сотовые сигналы преодолевать большие расстояния в многолюдном среда. Она предложила модель, основанную на эволюции минимум три свойства: модульная функциональная организация клеточная сеть, последовательности в некоторых ключевых областях белков, таких как как линкеры или петли, и компактные взаимодействия между белками, возможно, благоприятствует многолюдной среде.
Семинар завершился программной лекцией Жана-Мари Лена из Страсбургский университет (Франция). Лен, Нобелевская премия 1987 г. Лауреат по химии предложил «супрамолекулярный взгляд» на эту область. молекулярных взаимодействий. Супрамолекулярная химия исследует дизайн систем проходящий самоорганизация , то есть системы, способные генерировать четко определенные функциональные супрамолекулярные архитектуры самосборка из своих компонентов, таким образом, ведя себя как программные химические системы .Следовательно, химия может быть считается информатика , наука об информированной материи. Супрамолекулярная химия по сути своей динамическая химия ввиду способности взаимодействий соединение молекулярных компонентов супрамолекулярного образования и результирующая способность супрамолекулярных частиц обмениваться своими составляющие. То же самое верно и для молекулярной химии, когда молекулярный объект содержит ковалентные связи, которые могут образовываться и разрушаться обратимо, чтобы позволить непрерывное изменение конституции путем реорганизация и обмен строительных блоков.Эти особенности определить конституциональная динамическая химия (CDC) как по молекулярной и надмолекулярные уровни. CDC использует преимущества динамических конституционное разнообразие, позволяющее варьировать и выбирать в реакция на внутренние или внешние факторы для достижения адаптация . Объединение функций — информация и программируемость, динамика и обратимость, состав и структурное разнообразие — указывает на появление адаптивный и эволюционная химия .
Целый семинар не состоялся бы без посторонней помощи. центра Стефано Франсчини. CSF — конгресс-центр Швейцарский федеральный технологический институт Цюриха (ETH Zurich) и находится в Монте Верита с 1989 года. идеальное место встречи для всех представителей международной научной сообщество, желающее обсудить самые современные и новые задачи любой области исследований. CSF поддерживает 20–25 международных конференций ежегодно, а с 2010 г. — до десяти зимние докторские школы 1 .Компетентность и профессионализм персонала были на том же уровне красоты и вдохновляющего характера, что и у Монте Верита.
Встреча такого рода, в случае успеха, оставляет публику с больше открытых вопросов, чем установленных ответов, и это определенно случай для Crowding 2012. Исключенный объем явно фундаментальная концепция, позволившая скучать, очень знакомая понятие в мягкой материи, чтобы войти в область биологических науки. Однако сложность биологического среда требует более точных описаний.Какова роль электростатических и электродинамических взаимодействий? Какова роль гидродинамических взаимодействий? Насколько сильные пространственная неоднородность (кластеризация молекул, клеточная разделение и т. д.) должны быть приняты во внимание? Или больше в общем, какие минимальные элементы оказываются решающими для описать реакции внутри клетки? Как происходит распространение (диффузия, медленная диффузия, субдиффузия) при условии, что экспериментальные свидетельства все еще спорны?
В заключение, мы знали, что позволяя ученым с очень смешать разные фоны и идеи было рискованной попыткой.Несмотря на это, семинар оказался очень успешным. эксперимент, который получил огромное удовольствие как от участников, так и от организаторы. Регулярно возникали дискуссии среди постоянно меняющихся группы, состоящие из старших ученых и студентов, несмотря на довольно плотный график, добавляющий чувство удовлетворения, зажженное выдающийся уровень презентаций. Учитывая успех Встреча Краудинг 2012, новое мероприятие было организовано и будет будут проходить по тем же темам осенью 2013 года, на этот раз в красивые пейзажи долины Луары во Франции.Мастерская ‘Эффекты макромолекулярного краудинга в клеточной биологии: модели и эксперименты »будут проводиться в кампусе CNRS в Орлеане, Франция, 24–25 октября 2013 г. Дополнительную информацию можно найти на сайте мастерской: http://dirac.cnrs-orleans.fr/~piazza/.
1 Источник: www.csf.ethz.ch/
Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка вашего браузера для приема файлов cookie
Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:
- В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
- Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
- Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
- Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
- Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.
Почему этому сайту требуются файлы cookie?
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в cookie-файлах может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.
журналов открытого доступа по одноклеточной биологии
О журнале
Индекс Коперника значение: 64.62
NLM ID: 101636624
Journal of Single Cell Biology (ISSN: 2168-9431) посвящен новым технологиям и их приложениям в медицинском и биологическом анализе с разрешением отдельных клеток и часто в масштабе всего генома, что позволяет по-новому понять сложных биологических явлений. Одноклеточная биология — это новая область, объединяющая несколько дисциплин. В этой новой дисциплине часто используются технологии, разработанные в геномике, транскриптомике, эпигеномике, протеомике, метаболомике и других областях.Некоторые инструменты традиционной физики, химии и новые методы математики также способствуют изучению биологии на уровне отдельных клеток.
Одноклеточная биология сфокусирована на таких областях, как клеточный метаболизм, клеточная передача сигналов, клеточная физиология, ниша стволовых клеток, стволовые клетки, биология раковых клеток, белковая функция, структурная биология, движение клеток, клеточное старение, иммуногистохимия, фракционирование клеток, иммунопреципитация, клеточная микробиология, Сотовые отсеки и др.
Single Cell Biology — это рецензируемый научный журнал, известный быстрым распространением результатов высококачественных исследований.Этот журнал одноклеточной биологии с высоким импакт-фактором предлагает авторам в академических и промышленных кругах платформу открытого доступа для публикации своих новых исследований. Он обслуживает международное научное сообщество своими стандартными исследовательскими публикациями. Это журнал сообщества и для сообщества. Мы призываем специалистов в области биологии и медицины работать с нами для достижения нашей цели. Журнал будет делать упор на высокоуровневые исследования одноклеточной биологии с точки зрения технологий, академических и клинических приложений (особенно диагностики in vitro), анализа данных, алгоритмов и теории, а также не только.Мы будем усердно работать, чтобы поддерживать высококачественный журнал, который был бы новаторским и полезным для исследователей в биологических и медицинских науках.
Мы хотим поощрять вклад фундаментальных исследовательских, биомедицинских, промышленных и клинических лабораторий в дальнейший успех журнала. Мы приглашаем вас представить оригинальные исследования, обзоры литературы, короткие сообщения, комментарии, отчеты о случаях, рецензии на книги.
Журнал использует систему отслеживания редакций для проверки качества рецензирования.Редакционная система отслеживания — это онлайн-система подачи, просмотра и отслеживания рукописей. Процесс рецензирования осуществляется членами редакционной коллегии Single Cell Biology или сторонними экспертами; Для принятия любой цитируемой рукописи требуется одобрение как минимум двух независимых рецензентов с последующим одобрением редактора. Авторы могут отправлять рукописи и отслеживать их продвижение через систему, надеюсь, до публикации.