Методы и достижения компьютерного моделирования клетки
Автор: Чиряпкин Алексей Сергеевич, Глушко Александр Алексеевич, Чиряпкин Виталий Сергеевич, Гендугов Тембот Алимович
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Медицинские науки
Статья в выпуске: 5 т.5, 2019 года.
Бесплатный доступ
Компьютерное моделирование является бурно развивающимся методом научных исследований. Сейчас проводятся вычислительные эксперименты в различных областях человеческой деятельности, в том числе в медицинской и фармацевтической. В данной статье рассматриваются современные достижения и научные подходы компьютерного моделирования клеточной стенки, а также трехмерной достоверной клеточной системы, которая поможет ученым исследовать клеточные процессы. В частности, разработав такую компьютерную модель, ученые смогут изучать механизмы развития заболеваний и действия лекарственных препаратов.
Компьютерное моделирование, клеточная стенка, клетка, фармация, медицина
Короткий адрес: https://sciup.org/14115415
IDR: 14115415 | УДК: 612.519.876.5:577.29 | DOI: 10.33619/2414-2948/42/17
Methods and achievements of computer simulation of cell
Computer simulation is a rapidly developing method of scientific researches. Currently, computational experiments are being conducted in various fields of human activity, including medical and pharmaceutical. This article discusses the latest achievements and scientific approaches of computer modeling of the cell wall, as well as three-dimensional reliable cell system that will help scientists to study cell processes. In particular, by developing such a computer model, scientists will be able to study the mechanisms of developing diseases and the action of drugs.
Список литературы Методы и достижения компьютерного моделирования клетки
- Чиряпкин А. С., Глушко А. А. Математическое моделирование в области медицины и фармации // Ростовский научный журнал. 2019. №3. С. 343-351.
- Шилов М. А., Веселов В. В. Компьютерное моделирование молекулярных систем методом молекулярной динамики. Иваново: ИГТА, 2010. 168 с.
- Schlecht M. F. Molecular Modeling on the PC with 3.5 Disk. John Wiley & Sons, Inc., 1998.
- Иванов В. Г., Берестовский Т. Н. Липидный бислой биологических мембран. М.: Наука, 1982.
- Wang J., Wolf R. M., Caldwell J. W., Kollman P. A., Case D. A. Development and testing of a general amber force field // J. Comput. Chem. 2004. V. 25. P. 1157-1174. DOI: 10.1002/jcc.20035
- Feller S. E., Mackerell A. D. An Improved Empirical Potential Energy Function for Molecular Simulations of Phospholipids // J. Phys. Chem. B. 2000. V. 104. P. 7510-7515.
- DOI: 10.1021/jp0007843
- Marrink S. J., Risselada H. J., Yefimov S. et al. The MARTINI force field: coarse grained model for biomolecular simulations // The Journal of Physical Chemistry B. 2007. V. 111. P. 7812-7824.
- DOI: 10.1021/jp071097f
- Davis R. S., Sunil Kumar P. B., Sperotto M. M., Laradji M. Predictions of Phase Separation in Three-Component Lipid Membranes by the MARTINI Force Field // The Journal of Physical Chemistry B. 2013. V. 117. P. 4072-4080.
- DOI: 10.1021/jp4000686
- D'Agostino M., Risselada H. J., Lürick A., Ungermann C., Mayer A. A tethering complex drives the terminal stage of SNARE-dependent membrane fusion // Nature. 2017. V. 551. P. 634-638.
- DOI: 10.1038/nature24469
- Buslaev P., Gordeliy V., Grudinin S., Gushchin I. Principal Component Analysis of Lipid Molecule Conformational Changes in Molecular Dynamics Simulations // J. Chem. Theory Comput. 2016. V. 12. P. 1019-1028.
- DOI: 10.1021/acs.jctc.5b01106
- Антонов В. Ф. Биофизика. М.: ВЛАДОС, 2006. 287 с.
- Akimov S. A., Volynsky P. E., Galimzyanov T. R., Kuzmin P. I., Pavlov K. V., Batishchev O. V. Pore formation in lipid membrane I: Continuous reversible trajectory from intact bilayer through hydrophobic defect to transversal pore // Sci Rep. 2017. V. 7. P. 12152.
- DOI: 10.1038/s41598-017-12127-7
- Akimov S. A., Volynsky P. E., Galimzyanov T. R., Kuzmin P. I., Pavlov K. V., Batishchev O. V. Pore formation in lipid membrane II: Energy landscape under external stress // Sci Rep. 2017. V. 7. P. 12509.
- DOI: 10.1038/s41598-017-12749-x
- Buck T. E., Li J., Rohde G. K., Murphy R. F. Toward the virtual cell: Automated approaches to building models of subcellular organization ‘learned' from microscopy images // BioEssays. 2012. V. 34. P. 791-799.
- DOI: 10.1002/bies.201200032
- Fraser C. M., Gocayne J. D., White O. et al. The minimal gene complement of Mycoplasma genitalium // Science. 1995. V. 270. P. 397-403.
- DOI: 10.1126/science.270.5235.397
- Karr J. R., Sanghvi J. C., Macklin D. N., Gutschow M. V., Jacobs J. M., Bolival B., Assad-Garcia N., Glass J. I., Covert M. W. A Whole-Cell Computational Model Predicts Phenotype from Genotype // Cell. 2012. V. 150. P. 389-401.
- DOI: 10.1016/j.cell.2012.05.044
- Клименко А. И., Мустафин З. С., Чеканцев А. Д., Зудин Р. К., Матушкин Ю. Г., Лашин С. А. Современные подходы к математическому и компьютерному моделированию в микробиологии // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2015. V. 19. P. 745-752.
- DOI: 10.18699/VJ15.095
- Karr J. R., Takahashi K., Funahashi A. The principles of whole-cell modeling, Current Opinion in Microbiology // Current Opinion in Microbiology. 2015. V. 27. P. 18-24.
- DOI: 10.1016/j.mib.2015.06.004
- Loew L., Schaff J. The Virtual Cell: a software environment for computational cell biology // Trends in Biotechnology. 2001. V. 19. P. 401-406.
- DOI: 10.1016/S0167-7799(01)01740-1
- Moraru I. I., Schaff J. C., Slepchenko B. M., Blinov M. L., Morgan F., Lakshminarayana A., Gao F., Li Y., Loew L. M. Virtual Cell modelling and simulation software environment // IET Systems Biology. 2008. V. 2. P. 352-362.
- DOI: 10.1049/iet-syb:20080102
- Schaff J. C., Vasilescu D., Moraru I. I., Loew L. M., Blinov M. L. Rule-based modeling with Virtual Cell // Bioinformatics. 2016. V. 15. P. 2880-2882.
- DOI: 10.1093/bioinformatics/btw353
