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 (продолжение) I

Мясникова Екатерина Марковна


проф., к.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:


1. Введение в системную биологию

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


2. 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.


3. 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.


4. 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: Н.А.Колчанов, В.С.Лихошвай, С.С.Гончаров, В.А.Иванисенко. Новосибирск: Сибирское отделение Российской академии наук, 2008. — 768с.
  2. Systems Biology. E.Klipp,W. Liebermeister, C.Wierling, A.Kowald, H.Lehrach, and R.Herwig. 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. V.Gursky, L.Panok, E.Myasnikova, Manu, M.Samsonova, J.Reinitz, and A.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. E.Myasnikova, S.Surkova, G.Stein, A.Pisarev, M.Samsonova. (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. K.Kozlov, S.Surkova, E.Myasnikova, J.Reinitz, M.Samsonova. (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