При работе е хорошо исследованными организмами, такими, как кишечная палочка, можно продвинуться еще дальше. Если нам известны все реакции основного метаболизма, мы можем построить вычислительную модель, предсказывающую даже интенсивность каждой реакции, происходящей в клетке. При этом мы предполагаем, что интенсивности реакций оптимизированы за счет регуляторных механизмов таким образом, чтобы максимизировать скорость роста бактерии.
Такие модели позволяют делать нетривиальные предсказания. Так, при сравнении с экспериментальными данными было замечено, что, хотя интенсивности реакций в клетках дикого типа, у которых "ничего не испорчено", предсказываются хорошо, предсказанные интенсивности в мутантах далеки от измеренных. То есть бактерия дикого типа действительно растет самым быстрым возможным для себя способом, а мутант — нет. Оказалось, что мутант растет не вообще самым быстрым способом, а самым быстрым из возможных при небольшом отклонении от параметров, характерных для дикого типа. В данном случае следует искать не глобальный оптимум, а ближайший к оптимуму для дикого типа локальный
С другой стороны, через несколько сотен поколений экспериментально измеренные интенсивности реакций в мутантах приближаются к тем, которые были предсказаны первоначальной процедурой поиска глобального оптимума. Похоже, что в начале эксперимента регуляторные механизмы позволяют лишь небольшую подстройку, и интенсивности реакций в мутанте недалеко отклоняются от оптимума дикого типа. Однако после достаточно продолжительного культивирования регуляция экспрессии генов позволяет мутанту найти глобальный оптимум, отвечающий новой конфигурации метаболической сети.
До сих пор мы говорили о биоинформатическом анализе бактериальных геномов. Действительно, это та область, в которой предсказание генотипа по фенотипу уже стало реальностью. Однако и молекулярная биология многоклеточных организмов коренным образом изменилась с появлением геномов и других видов массовых данных. Компьютерный анализ дает возможность выделять ограниченный набор генов-кандидатов на выполнение той или иной функции и затем уже ставить целенаправленные эксперименты с конкретными белками, кодируемыми этими генами.
Наиболее ярким и неожиданным примером такого подхода, пожалуй, является поток работ по анализу региляторных микро-РНК. Эти короткие молекулы РНК длиной 20—25 нуклеотидов были обнаружены экспериментально и сначала считались экзотической системой, влияющей на экспрессию лишь нескольких генов. Однако за последние два года стало ясно, что сотни различных микро-РНК регулируют экспрессию тысяч генов человека, и. тем самым, оказалось, что в клетках животных и растений существует неизвестный ранее фундаментальный механизм регуляции генной активности. При этом обнаружить множество новых микро-РНК позволил именно компьютерный анализ, а сравнительный анализ геномных последовательностей человека, мыши и других животных предсказал регулируемые этими микро-PH К гены. Часть соответствующих предсказаний уже подтверждена экспериментально. Эти работы — пожалуй, первый пример того, как целое направление в молекулярной биологии с самого начала строится с учетом и в зависимости от компьютерного анализа геномных последовательностей .
Мы рассмотрели только одно направление современной биоинформатики. За рамками этой заметки остались, в частности, проблемы молекулярной эволюции — области, в которой компьютерный анализ является основным, если не единственным исследовательским инструментом. Подхода и примеры, описанные здесь, — та часть биоинформатики, которая ближе всего к экспериментальной биологии. В этой области, впрочем, как и в других, весьма сильны позиции российской биоинформатической школы, оказавшей решающее влияние на формирование целых направлений в распознавании генов и регуляторных сигналов, функциональной аннотации генов, сравнительной и эволюционной геномике.
В России одних арестантов — сорок бочек
Продолжаем публиковать рубрику "Что мы знаем о Лисе" интернет-издания "Демоскоп".
В отличие от В.Глазычева, который вовсе не министр, а социолог и автор одной из статей этого номера, министры, судя по этой публикации, весьма смутно представляют себе, чем и кем именно они управляют...
Министр регионального развития РФ Владимир Яковлев ЗНАет, что: "Население России сократилось в 2004 году на 1 миллион 700 тысяч человек". Об этом он сообщил на заседании рабочей группы совета по конкурентоспособности и предпринимательству "Демография и трудовые ресурсы" ("Сельская жизнь" 26 апреля 2005 года). А затем знания министра даже окрепли, и в интервью "Известиям" он сказал, что вообще "в последнее время население страны уменьшается быстрыми темпами — до 1,5 млн. в год"