Составлена модель регуляторной динамики генов
Эмбриональное развитие приводит к воспроизводимому и упорядоченному виду сложности от яйцеклетки до взрослого человека. Последовательная дифференциация различных типов клеток, которые усиливают эту сложность, является результатом активности генетических сетей. Чтобы разобраться в структуре, ученые прибегли к составлению особых моделей с генетическими экранами, с помощью которых перечислили гены, контролирующие процесс самоорганизации, превращающий безликую оплодотворенную яйцеклетку в эмбрион.
Модели, которые пытаются представить каждый ген, содержат множество неизмеренных параметров — даже элементарные шаги могут включать 10 генов. Математика в значительной степени классифицировала типы решений, которые могут возникнуть из уравнений, управляющих генными сетями. Эти представления хорошо подходят для современной покадровой визуализации, где во времени отслеживается ограниченное количество генетических маркеров.
Последовательная дифференциация клеток в сети, упомянутая выше, была уподоблена потоку, проходящему через ландшафт, в котором долины представляют альтернативные судьбы. Геометрические методы позволяют формально представить такие ландшафты и кодифицировать типы поведения, вытекающие из систем дифференциальных уравнений.
Модели с минимальными параметрами, которые фокусируются на нелинейном режиме от начала до созревания шаблона, упрощают подгонку данных и обеспечивают интуитивно понятное и прозрачное представление динамики развития генов на базе современного аналитического оборудования для геномики и генной инженерии.
Результаты по итогу составления общей картины динамики генов позволили ученым охватить модели генной сети, которые теперь могут быть представлены в виде потенциальных градиентов с метрикой Римана. Однако ученые пошли дальше и расшили это представление, включив зависимость от параметров и перечислив все трехсторонние клеточные решения, реализуемые путем настройки не более двух параметров, которые могут быть обобщены для включения пространственных координат в ткани.
Таким образом, удалось объединить все диаграммы состояний ячеек и параметров стандартных моделей для формирования новой совершенной пространственной модели, выражая ее в потенциальной форме, то есть в виде топографической высоты. Системы Тьюринга кажутся непотенциальными, но в подходящих переменных динамика имеет низкую размерность и потенциал. Независимое от времени вложение восстанавливает исходные переменные.
