计算机模型是大肠杆菌的“水晶球”

很难做出预测,尤其是对未来,甚至当他们涉及活细胞的反应——大量的基因、蛋白质和酶,嵌入在复杂的通路和反馈循环。但戴维斯加利福尼亚大学的研究人员,基因组中心和计算机科学系正在尝试,建立一个计算机模型,预测单个细胞的行为的细菌大肠杆菌。

他们的工作结果10月7日发表在《自然通讯》杂志上。

新的仿真是同类研究中规模最大的,说伊利亚斯Tagkopoulos,计算机科学教授,他领导的团队。

“层数,所涉及的数据量是前所未有的,”他说。模型是基于数据集包括,例如,超过4389的不同基因的表达和蛋白质在649个不同的条件。这两个数据集,命名为“Ecomics”和综合模型,现代艺术博物馆(Multi-Omics模型和分析)可用于其他研究人员使用和测试。

模型研究人员可能是有用的作为一个快速和廉价的方式来预测有机体如何行为在一个特定的实验中,Tagkopoulos说。虽然不能预测准确的实际执行实验,这将有助于科学家们设计他们的假设和实验。生物技术的应用范围从寻找最佳生长条件,确定抗生素和压力阻力的关键途径。

下载一个星期,2年

收集和下载数据花了一个星期,但处理的数据到一个单独的数据集花了两年时间为期三年的项目,Tagkopoulos说。四层的团队构建模型,从基因表达和工作活动在全细胞水平。然后他们一起集成层。他们使用机器学习技术在训练模型预测每一层的行为,并最终细胞本身,在不同条件下。

这个模型是建立在加州大学戴维斯分校计算机集群和超级计算机可以通过全国网络。研究人员获得了国家科学基金会赞助的计算时间在“蓝色的水,”一个世界上最强大的超级计算机,在国家超级计算机中心的应用程序。

尽管大肠杆菌是一个著名的生物,我们远离一切了解其生物化学和新陈代谢,Tagkopoulos说。

“我们正在探索一个巨大的空间,”他说。“我们的目标是创建一个水晶球的细菌,它可以帮助我们决定什么是我们应该做下一个实验去探索这个空间更好。”

与合作者在火星Inc . Tagkopoulos希望开始构建类似的数据库和模式参与食源性疾病,细菌如沙门氏菌和枯草芽孢杆菌。他希望其他研究人员利用Ecomics数据库,并希望使生物学家MOMA模型接口更容易使用。

“我们生活在一个神奇的时代的十字路口的计算机科学,工程和生物学,”他说。“这是一个非常有趣的时间。”