Работа посвящена применению математического моделирования для исследования влияния сайтов связывания транскрипционных факторов на регуляцию генов. В работе проведён обзор современных методов моделирования экспрессии генов. В качестве основной была выбрана модель экспрессии, предложенная в статье Kozlov et. al., 2015. Модель была применена к описанию экспрессии гена giant в эмбриогенезе дрозофилы. Численно решена обратная задача моделирования в разных вариантах этой модели, включающих разные наборы сайтов связывания белков-регуляторов гена giant. Были рассмотрены наборы, состоящие из сайтов связывания, упорядоченных по силе сродства с белком, и включающие в себя разную долу сильнейших сайтов: 100% (максимально полный набор), 80%, 50%, 30% и 10%. Качество каждого варианта модели оценивалось по среднеквадратичному отклонению решения от данных по экспрессии гена giant, полученному в результате решения обратной задачи. Сравнение результатов вычислений показало, что модель с 30% сайтов сравнима с исходной моделью по качеству описания экспериментальных данных. Это означает, что для правильного описания действия белков-регуляторов на ген giant вполне достаточно учитывать всего треть регуляторной области этого гена. Использованный в работе подход является примером количественного анализа функциональности сайтов связывания белков с ДНК и может быть обобщён на другие гены.

This work is devoted to the use of mathematical modeling to study the effect of transcription factor binding sites on gene regulation. The review of modern methods for modeling gene expression is reviewed. The expression model proposed in the article by Kozlov et. al., 2015. The model was applied to describe the expression of the giant gene in Drosophila embryogenesis. The inverse modeling problem was numerically solved in different versions of this model, including different sets of binding sites for giant regulatory protein proteins. We examined sets consisting of binding sites ordered by protein affinity, and including a different proportion of the strongest sites: 100 % (the most complete set), 80 %, 50 %, 30 % and 10 %. The quality of each variant of the model was evaluated by the standard deviation of the solution from the data on the expression of the giant gene, obtained as a result of solving the inverse problem. Comparison of the calculation results showed that a model with 30% of sites is comparable with the original model in the quality of the description of experimental data. This means that for a correct description of the action of regulatory proteins on the giant gene, it is sufficient to take into account only a third of the regulatory region of this gene. The approach used in this work is an example of a quantitative analysis of the functionality of protein binding sites with DNA and can be generalized to other genes.

• Введение
• Методы исследования
  • Обзор методов моделирования экспрессии генов
    • Ориентированные и неориентированные графы
    • Байесовская сеть
    • Булевы сети
    • Нелинейные обыкновенные дифференциальные уравнения
  • Описание основной модели экспрессии генов
  • Расчет PWM-score для сайта связывания
  • Подгонка модели
  • Метод дифференциальной эволюции
• Приближение модели
  • 100% сильнейших сайтов
  • 80% сильнейших сайтов
  • 50% сильнейших сайтов
  • 30% сильнейших сайтов
  • 10% сильнейших сайтов
• Заключение
• Список использованных источников