सेलुलर मॉडल

जून 2026 एक सेलुसिलिको में या आभासी कोशिका सिलिकॉन अनुसंधान के उद्देश्यों के लिए एक जैविक कोशिका के पहलुओं का एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है। इस तरह के मॉडल विकसित करना सिस्टम बायोलॉजी और गणितीय बायोलॉजी का काम रहा है। इसमें कंप्यूटर मॉडलिंग के लक्ष्य के साथ बड़ी मात्रा में जैविक डेटा के एकीकरण को व्यवस्थित करने के लिए कुशल एल्गोरिदम, डेटा संरचना, दृश्य और संचार उपकरण विकसित करना शामिल है। इसमें कोशिकीय उप-प्रणालियों के कंप्यूटर अनुकरण का उपयोग शामिल है, जैसे कि मेटाबोलाइट्स और एंजाइम के नेटवर्क जिनमें चयापचय, संकेत पारगमन मार्ग और जीन नियामक नेटवर्क शामिल हैं। आभासी कोशिका मॉडल बनाने के हालिया प्रयासों ने एकल-कोशिका ऑमिक्स डेटा के लिए गहन शिक्षण और उत्पादक एआई को लागू किया है।How to build the virtual cell with artificial intelligence: Priorities and opportunities https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01332-1 Cell सारांश यूकेरियोटिक कोशिका चक्र बहुत जटिल है और सबसे अधिक अध्ययन किए गए विषयों में से एक है, क्योंकि इसके गलत नियमन से कैंसर हो जाता है। यह संभवतः एक गणितीय मॉडल का एक अच्छा उदाहरण है क्योंकि यह सरल कलन से संबंधित है लेकिन वैध परिणाम देता है। दो शोध समूहों ने कई जीवों का अनुकरण करते हुए कोशिका चक्र के कई मॉडल तैयार किए हैं। उन्होंने हाल ही में एक सामान्य यूकेरियोटिक कोशिका चक्र मॉडल का उत्पादन किया है जो मापदंडों के मूल्यों के आधार पर एक विशेष यूकेरियोट का प्रतिनिधित्व कर सकता है, यह दर्शाता है कि व्यक्तिगत कोशिका चक्रों की विशिष्टताएं विभिन्न प्रोटीन सांद्रता और आत्मीयताओं के कारण होती हैं, जबकि अंतर्निहित तंत्र संरक्षित होते हैं (सिसिकास-नैगी एट अल। साधारण विभेदक समीकरण की एक प्रणाली के माध्यम से ये मॉडल समय में परिवर्तन को दर्शाते हैं (एक विशिष्ट कोशिका के अंदर प्रोटीन की गतिशील प्रणाली) इस प्रकार के मॉडल को एक नियतात्मक प्रक्रिया कहा जाता है (जहां कोशिकाओं की आबादी में प्रोटीन सांद्रता के सांख्यिकीय वितरण का वर्णन करने वाले मॉडल को यादृच्छिक प्रक्रिया कहा जाता हैं) । इन समीकरणों को प्राप्त करने के लिए चरणों की एक पुनरावृत्त श्रृंखला पूरी करनी पड़ती है: सबसे पहले कई मॉडलों और अवलोकनों को मिलाकर एक सर्वसम्मति आरेख बनाया जाता है और उपयुक्त गतिज नियम चुने जाते हैं ताकि अवकल समीकरण लिखे जा सकें, जैसे स्टॉइकियोमेट्रिक अभिक्रियाओं के लिए रेट काइनेटिक्स, एंजाइम-सब्सट्रेट अभिक्रियाओं के लिए माइकेलिस-मेंटेन काइनेटिक्स और अल्ट्रासेंसिटिव ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर्स के लिए गोल्डबे़टर–कोशलैंड काइनेटिक्स। इसके बाद समीकरणों के पैरामीटर (रेट कॉन्स्टैंट्स, एंजाइम दक्षता गुणांक और माइकेलिस कॉन्स्टैंट्स) को अवलोकनों से मेल कराने के लिए फिट किया जाता है; जब उन्हें फिट नहीं किया जा सकता, तब गतिज समीकरण को संशोधित किया जाता है और जब वह भी संभव नहीं होता, तब वायरिंग आरेख में परिवर्तन किया जाता है। पैरामीटरों को वाइल्ड टाइप और म्यूटेंट्स दोनों के अवलोकनों का उपयोग करके फिट और वैलिडेट किया जाता है, जैसे प्रोटीन हाफ-लाइफ और कोशिका का आकार। मापदंडों को फिट करने के लिए अवकल समीकरणों का अध्ययन करने की आवश्यकता है। यह या तो अनुकरण या विश्लेषण द्वारा किया जा सकता है। एक अनुकरण में, एक प्रारंभिक सदिश (चर के मूल्यों की सूची) दिए जाने पर प्रणाली की प्रगति की गणना प्रत्येक समय-सीमा पर समीकरणों को छोटी वृद्धि में हल करके की जाती है। विश्लेषण में, समीकरणों के गुणों का उपयोग पैरामीटरों और चर के मानों पर निर्भर करते हुए प्रणाली के व्यवहार की जाँच करने के लिए किया जाता है। अवकल समीकरणों की एक प्रणाली को एक वेक्टर क्षेत्र के रूप में निरूपित किया जा सकता है, जहाँ प्रत्येक वेक्टर परिवर्तन (दो या अधिक प्रोटीनों की सांद्रता में) का वर्णन करता है, यह निर्धारित करते हुए कि प्रक्षेपवक्र (सिमुलेशन) कहाँ और कितनी तेज़ी से आगे बढ़ रहा है। वेक्टर क्षेत्रों में कई विशेष बिंदु हो सकते हैं: एक स्थिर बिंदु, जिसे सिंक कहा जाता है, जो सभी दिशाओं में आकर्षित करता है (सांद्रताओं को एक निश्चित मान पर रहने के लिए बाध्य करते हुए), एक अस्थिर बिंदु, जो या तो स्रोत होता है या सैडल बिंदु, जो प्रतिकर्षित करता है (सांद्रताओं को किसी निश्चित मान से दूर बदलने के लिए बाध्य करते हुए), और एक लिमिट साइकिल, एक बंद प्रक्षेपवक्र जिसकी ओर कई प्रक्षेपवक्र सर्पिल रूप में बढ़ते हैं (जिससे सांद्रताएँ दोलन करती हैं)। एक बेहतर निरूपण, जो बड़ी संख्या में चर और पैरामीटरों को संभाल सकता है, को बाइफ़र्केशन डायग्राम (बाइफ़र्केशन सिद्धांत) कहा जाता है: किसी पैरामीटर (उदा. द्रव्यमान) के कुछ निश्चित मानों पर इन विशेष स्थिर-अवस्था बिंदुओं की उपस्थिति को एक बिंदु द्वारा दर्शाया जाता है, और जैसे ही पैरामीटर एक निश्चित मान से आगे बढ़ता है, एक गुणात्मक परिवर्तन होता है, जिसे बाइफ़र्केशन कहा जाता है, जिसमें स्पेस की प्रकृति बदल जाती है, जिसके प्रोटीन सांद्रताओं पर गहरे प्रभाव पड़ते हैं: कोशिका चक्र में ऐसे चरण होते हैं (आंशिक रूप से G1 और G2 के अनुरूप) जिनमें द्रव्यमान, एक स्थिर बिंदु के माध्यम से, साइक्लिन स्तरों को नियंत्रित करता है, और ऐसे चरण (S और M चरण) जिनमें सांद्रताएँ स्वतंत्र रूप से बदलती हैं, लेकिन एक बार जब चरण बाइफ़र्केशन घटना (कोशिका चक्र चेकपॉइंट) पर बदल जाता है, तो प्रणाली पिछले स्तरों पर वापस नहीं जा सकती क्योंकि वर्तमान द्रव्यमान पर वेक्टर क्षेत्र गहराई से भिन्न होता है और द्रव्यमान को बाइफ़र्केशन घटना के माध्यम से वापस उलटा नहीं जा सकता, जिससे चेकपॉइंट अपरिवर्तनीय हो जाता है। विशेष रूप से S और M चेकपॉइंट विशेष बाइफ़र्केशनों के माध्यम से विनियमित होते हैं जिन्हें होप्फ़ बाइफ़र्केशन और अनंत-अवधि बाइफ़र्केशन कहा जाता है। कोई_नहीं|अंगूठाकार|800x800पिक्सेल आणविक स्तर सिमुलेशन सेल कलेक्टिव एक मॉडलिंग सॉफ्टवेयर है जो गतिशील जैविक डेटा को रखने, कम्प्यूटेशनल मॉडल बनाने, मॉडल को उत्तेजित करने, तोड़ने और फिर से बनाने में सक्षम बनाता है।http://cellcollective.org/ Interactive Modeling of Biological Networks विकास का नेतृत्व कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान के क्षेत्र में एक शोधकर्ता टॉमस हेलिकर ने किया है।http://helikarlab.org/members.html Helikar Lab - Members https://web.archive.org/web/20191019003831/http://helikarlab.org/members.html 2019-10-19 2016-02-15 यह जीवविज्ञानी, कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान के बारे में सीखने वाले छात्रों, जीवन विज्ञान पढ़ाने पर केंद्रित शिक्षकों और जीवन विज्ञान के क्षेत्र में शोधकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है। गणित और कंप्यूटर विज्ञान की जटिलताओं को बैकएंड में बनाया गया है और कोई भी जैविक प्रजातियों के मॉडलिंग के लिए उपयोग की जाने वाली विधियों के बारे में जान सकता है, लेकिन जटिल गणित समीकरण, एल्गोरिदम, प्रोग्रामिंग की आवश्यकता नहीं है और इसलिए मॉडल निर्माण में बाधा नहीं आएगी। सेल कलेक्टिव के पीछे गणितीय ढांचा एक सामान्य गुणात्मक (विविक्त मॉडलिंग तकनीक) पर आधारित है जहां प्रत्येक नोड के नियामक तंत्र को एक तार्किक कार्य के साथ वर्णित किया गया है [तार्किक मॉडलिंग पर अधिक व्यापक जानकारी के लिए, देखें ]। सेल के जुलाई 2012 के अंक में, स्टैनफोर्ड में मार्कस कोवेर्ट के नेतृत्व में एक टीम ने एक सेल का अब तक का सबसे पूर्ण कम्प्यूटेशनल मॉडल प्रकाशित किया। लगभग 500-जीन माइकोप्लाज्मा जननांग के मॉडल में 28 एल्गोरिथम-स्वतंत्र घटक होते हैं जिनमें 900 से अधिक स्रोतों से काम शामिल होता है। यह जीव के पूर्ण जीनोम, ट्रांसक्रिप्टोम, प्रोटिओम और मेटाबोलोम की अंतःक्रिया के लिए जिम्मेदार है, जो क्षेत्र के लिए एक महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करता है।http://news.stanford.edu/news/2012/july/computer-model-organism-071812.html Stanford researchers produce first complete computer model of an organism 2012-07-19 कोशिका चक्र प्रक्रियाओं के प्रतिरूपण के अधिकांश प्रयासों ने कई अलग-अलग रसायनों के व्यापक, जटिल आणविक अंतःक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित किया है, जिसमें कई साइक्लिन और साइक्लिन-निर्भर किनेज अणु शामिल हैं क्योंकि वे कोशिका चक्र के एस, एम, जी1 और जी2 चरणों के अनुरूप हैं। पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी में 2014 में प्रकाशित एक लेख में, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय, वर्जीनिया टेक और इंस्टीट्यूट डी जेनेटिक एट डेवलपमेंट डी रेनेस के सहयोगियों ने केवल एक साइक्लिन/सीडीके इंटरैक्शन का उपयोग करके कोशिका चक्र का एक सरलीकृत मॉडल तैयार किया। इस मॉडल ने विनियमन और हेरफेर के माध्यम से पूरी तरह से कार्यात्मक कोशिका विभाजन को नियंत्रित करने की क्षमता को केवल एक बातचीत के माध्यम से दिखाया, और यहां तक कि शोधकर्ताओं को सीडीके की एकाग्रता को अलग करने के माध्यम से चरणों को छोड़ने की अनुमति दी।Gérard Claude Tyson John J. Coudreuse Damien Novák Béla 2015-02-06 Cell Cycle Control by a Minimal Cdk Network PLOS Comput Biol 11 2 2015PLSCB..11E4056G 10.1371/journal.pcbi.1004056 4319789 25658582 free यह मॉडल यह समझने में मदद कर सकता है कि कैसे एक रसायन की अपेक्षाकृत सरल अंतःक्रिया कोशिका विभाजन के सेलुलर स्तर के मॉडल में परिवर्तित हो जाती है। श्रेणी:तन्त्रीय जीवविज्ञान श्रेणी:जैव सूचना विज्ञान