Одним из главных принципов уникальной «системы Физтеха», заложенной в основу образования в МФТИ, является тщательный отбор одаренных и склонных к творческой работе представителей молодежи. Абитуриентами Физтеха становятся самые талантливые и высокообразованные выпускники школ всей России и десятков стран мира.

Студенческая жизнь в МФТИ насыщенна и разнообразна. Студенты активно совмещают учебную деятельность с занятиями спортом, участием в культурно-массовых мероприятиях, а также их организации. Администрация института всячески поддерживает инициативу и заботится о благополучии студентов. Так, ведется непрерывная работа по расширению студенческого городка и улучшению быта студентов.

Адрес e-mail:

Математическая и системная биология I

Мясникова Екатерина Марковна

проф. д.ф.-м.н.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

Кафедра прикладной математики
 Myasnikova

Описание курса:

1. Цели и задачи курса

Цель изучения дисциплины "Системная биология " – знания о биологических процессах и явлениях как о взаимосвязанной системе, о теоретических и вычислительных методах исследования биологических систем, умение конструировать математические модели биологических систем и проводить их анализ, интегрировать и интерпретировать биологические данные и гипотезы; навыки реализации моделей, их численных решений и анализа, проверки пригодности для решения фундаментальный и прикладных задач биомедицины.

2. Краткое описание курса

Системная биология – современная, динамично развивающаяся дисциплина, которая изучает биологические процессы и явления с использованием комплексного подхода, включающего биологический эксперимент, методы современной математики и информатики. Развитие системной биологии стимулировали огромные успехи в области экспериментальных технологий, которые произошли в последние десятилетия и впервые сделали возможными исчерпывающую количественную оценку и динамический анализ сложных биологических систем. Успехи системной биологии в расшифровке принципов функционирования биологических систем ведут к созданию новых методов диагностики и лечения болезней и новых лекарств, а также к созданию новых методов и технологий производства веществ и улучшению продуктивности растений.

 

Курс лекций будет охватывать следующие темы:

I Введение в системную биологию

Свойства биологических систем. Моделирование биологических систем. Назначение и адекватность моделей. Формулировка моделей. Поведение и классификация моделей. Стандарты, интеграция данных.

II Моделирование биохимических систем

Типы моделей биохимических систем. Кинетические модели ферментативных реакций. Кинетика и термодинамика реакций. Закон действия масс, уравнение Михаэлиса-Ментен, cтруктурный анализ биохимических систем. Примеры моделей биохимических систем.

III Модели экспрессии гена

Типы регуляции. Модели регуляции на уровне транскрипции и трансляции, вывод функции регуляции экспрессии, анализ компонент генной сети. Различные типы динамических моделей регуляции гена.

IV Стохастические системы и анализ вариабельности

Стохастические модели биохимических реакций. Основное уравнение, уравнение Ланжевена, устойчивость биохимических систем. Стохастические модели систем регуляции. Стохастические модели транскрипции и трансляции и модели с неопределенными постоянными параметрами.

Литература:

1. Системная компьютерная биология// Под редакцией:   Колчанов Н. А. Лихошвай В. А.,  Гончаров С. С.,  Иванисенко В. А.,  Новосибирск: Сибирское отделение Российской академии наук, 2008. - 768 с.

2. Systems Biology // Klipp E, Liebermeister W, Wierling C, Kowald A, Lehrach H, and Herwig R. 2009. Systems Biology. A Textbook. Wiley-VCH, Weinheim, 592с.

3. An Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits// Uri Alon, 2006, Chapman & Hall/CRC Mathematical & Computational Biology, 320с.

Список публикаций

  1. Vitaly V Gursky, Lena Panok, Ekaterina M. Myasnikova, Manu, Maria G. Samsonova, John Reinitz, and Alexander M Samsonov (2011). Mechanisms of gap gene expression canalization in the Drosophila blastoderm. BMC Systems Biology, 5:118. doi:10.1186/1752-0509-5-118.
  2. Myasnikova E., Surkova S., Stein G., Pisarev A., Samsonova M. (2011) A regression system for estimation of errors introduced by confocal imaging into gene expression data in situ. BMC Bioinformatics 12: 320, doi:10.1186/1471-2105-12-320.
  3. Kozlov K, Surkova S, Myasnikova E, Reinitz J, Samsonova M . (2012) Modeling of Gap Gene Expression in Drosophila Kruppel Mutants. PLoS Comput Biol 8(8): e1002635. doi:10.1371/journal.pcbi.1002635


Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2016 Московский физико-технический институт
(государственный университет)

Техподдержка сайта

МФТИ в социальных сетях

soc-vk soc-fb soc-tw soc-li soc-li
Яндекс.Метрика