Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
Целью исследования являлся количественный анализ генной сети перехода к цветению у гороха (Pisum sativum) путем применения различных методов моделирования к данным по экспрессии генов. В работе сформулированы несколько математических моделей, основанных на предложенной ранее схеме генной регуляции инициации цветения гороха. В качестве методов моделирования использовались дифференциальные уравнения, метод линейной регрессии и нейронные сети. Модели верифицировались на экспериментальных данных по динамической экспрессии основных генов в диком типе и в трех мутантных генотипах. Были протестированы несколько гипотез о возможных альтернативных регуляторных взаимодействиях между генами. В результате анализа моделей были сделаны выводы о функциональности предложенных ранее взаимодействий в генной сети и о влиянии различных условий выращивания на архитектуру сети. Показано, что регуляция генов PIM, FTa1 и FTc в горохе не соответствует предложенным ранее гипотезам. Выдвинута гипотеза о том, что условия короткого и длинного дня в ходе выращивания гороха характеризуются разной архитектурой генной сети перехода к цветению. Показано, что для адекватного учета гомологов цветочного репрессора TFL1 необходима пространственная информация в данных и моделях. Полученные результаты могут быть использованы для планирования новых экспериментов и создания более точных моделей в области исследования инициации цветения у гороха и, в более широком контексте, у бобовых.
The main goal of the study was a quantitative analysis of the gene network of the flowering initiation in pea (Pisum sativum) by applying various modeling methods to gene expression data. In the paper has been formulated several mathematical models based on the previously proposed scheme of gene regulation of the initiation of flowering in pea. As modeling methods, differential equations, linear regression method and neural networks were used. Models were verified using experimental the dynamic expression data of major genes in the wild type of pea and in three mutant genotypes. Several hypotheses about possible alternative regulatory interactions between genes have been tested. The analysis led to conclusions on the functionality of the early described interactions in the gene network and the influence of various growing conditions on the network architecture. It was shown that the regulation of the PIM, FTa1, and FTc genes in pea does not correspond to the previously proposed hypotheses. It has been hypothesized that the short- and long-day conditions during pea cultivation are characterized by different architecture of the gene network controlling transition to flowering. Spatial information in data and models has been required to adequately account for flower repressor TFL1 homologues. The results can be used to plan new experiments and create more accurate models in the field of studying the initiation of flowering in pea and, in a wider context, in legumes.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
![]() ![]() ![]() |
||||
External organizations N2 | All |
![]() |
||||
External organizations N1 | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU |
![]() ![]() ![]() |
||||
Internet | Authorized users (not from SPbPU, N2) |
![]() |
||||
Internet | Authorized users (not from SPbPU, N1) | |||||
![]() |
Internet | Anonymous |
Usage statistics
|
Access count: 6
Last 30 days: 1 Detailed usage statistics |