Все выпуски

В работе предложена модель для описания кинетики основных процессов регуляции биосинтеза белков. При построении искомой модели к этим процессам в первую очередь были отнесены регуляция транскрипции РНК, посттранскрипционная обработка РНК, ядерный транспорт для РНК и белков, а также регуляция трансляции РНК и посттрансляционная обработка белков. Главной задачей данной модели является обеспечение базового инструмента для моделирования внутриклеточной биохимии, который будет опираться только на физически строгие уравнения и биологически обоснованные параметры. Для достижения этой цели мы разделяем переменные на два блока: численности в ядре и численности в цитоплазме клетки для белков и РНК, а также применяем принцип геометрической вероятности при выводе уравнений модели. При этом все воздействия на уровне транскрипции моделируются с помощью специальных переменных - вероятностей присоединения регуляторного комплекса к гену. Частным примером такого комплекса является РНК-полимераза, и, соответственно, изменяя вероятность ее присоединения к гену, осуществляется прямое воздействие на частоту инициации транскрипции.

In this paper we propose a model to describe the kinetics of the main processes regulating protein biosynthesis. For the resulting model we include above all the following processes: regulation of RNA transcription, splicing, nuclear transport, as well as regulation of the RNA translation. The main objective of this model is to provide some basic tools for the modelling of the intracellular biochemistry, which will be based on physically rigorous equations and biologically sound coefficients. To achieve this goal, we divide variables into two blocks: the number in the nucleus and the number in the cell cytoplasm for proteins and RNA, and apply the principle of geometric probability. Moreover, all the effects on gene transcription are modelled by using special variables, the probabilities of attachment of the regulatory complex to the gene. A specific example of such a complex is the RNA polymerase, and accordingly, by changing the probability of its connection to DNA one will change directly the rate of the gene transcription initiation.

В данной работе рассмотрены две модели взаимодействующих молекул ДНК. Первая — это (четырехпараметрическая) модель слияния пузырьков во взаимодействующих ДНК (сокращенно: СПВ–ДНК). Вторая — это (трехпараметрическая) модель слияния пузырьков в конденсированных молекулах ДНК (сокращенно: СПК–ДНК). Для изучения термодинамики слияния пузырьков этих моделей развит метод статистической физики. А именно, определяется гамильтониан (определяемый функциями) каждой модели и для конкретных функций гамильтониана даны их трансляционно-инвариантные меры Гиббса (ТИМГ). В этой работе выбраны такие функции гамильтониана, что модель имеет вид модели Изинга–SOS. В этом случае для модели СПВ–ДНК найдены такие параметры, что соответствующий гамильтониан имеет до трех ТИМГ (три фазы системы), что биологически означает существование трех состояний: «Нет слияния пузырьков», «Доминирующая мягкая зона», «Слияние пузырьков». Для модели СПК–ДНК показано, что при любых (допустимых) параметрах эта модель тоже имеет до трех ТИМГ, что биологически означает существование трех состояний: «Нет слияния пузырьков», «Доминирующая мягкая зона», «Слияние пузырьков».

In this paper, two models of interacting DNA molecules are considered. The first is a (four-parameter) bubble coalescence model in interacting DNAs (shortly, BCI–DNA). The second is a (three-parameter) bubble coalescence model in a condensed DNA molecules (shortly, BCC–DNA). To study the thermodynamics of bubble fusion of these models, a method of statistical physics is developed. Namely, the Hamiltonian (defined by functions) of each model is determined and for specific functions of the Hamiltonian, their translation-invariant Gibbs measures (TIGM) are given. In this work, such Hamiltonian functions are chosen that the model has the form of the Ising–SOS model. In this case, for the BCI–DNA model, such parameters are found that the corresponding Hamiltonian has up to three TIGMs (three phases of the system), which biologically means the existence of three states: “No bubble coalescence”, “Dominated soft zone”, “Bubble coalescence”. For the BCC–DNA model, it is shown that for any (acceptable) parameters, this model also has up to three TIGMs, which biologically means the existence of three states: “No bubble coalescence”, “Dominated soft zone”, “Bubble coalescence”.