авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:     | 1 ||

Динамика экспрессии генов сегментации у дрозофилы

-- [ Страница 2 ] --

Оказалось, что у центральной области экспрессии Kr и задних областей экспрессии gt и kni сдвиг задних границ происходит в результате асимметричных регуляторных взаимодействий между Kr и kni, kni и gt, gt и hb (рис. 9). Передние границы этих областей экспрессии то же двигаются вследствие смещения задних границ соседних областей экспрессии генов gap, расположенных ближе к переднему полюсу эмбриона, либо в результате того, что границы областей экспрессии gt и hb в передней части эмбриона становятся менее пологими. Таким образом, сдвиги передних границ областей экспрессии можно рассматривать как вторичное явление, происходящее из-за динамического поведения задних границ.

Шестая глава "Создание атласа экспрессии генов сегментации во времени и пространстве" посвящена описанию структуры и функциональных возможностей атласа экс прессии генов сегментации во времени и пространстве, FlyEx (http://urchin.spbcas.ru;

http://yex.ams.sunysb.edu/yex).

Материал изложен в наших статьях A7, A12, A13, A14, A23, A26, A27, A32, A35, A39.

FlyEx - реляционная база данных, созданная на основе СУБД IBM DB2, пользовательский интерфейс которой связан с базой данных с помощью WWW-сервера, Apache Tomcat и Java серверов приложений. Из последних, наибольший интерес представляет сервер изображений.

Этот сервер разработан для обработки изображений картин экспрессии генов. Он позволяет выполнять такие операции как объединение двух или трех изображений в серой шкале в од но цветное множественное изображение, генерацию разностного изображения между двумя изображениями, маскирование одного изображения другим, обеспечивает кадрирование изоб ражения, фильтрацию интенсивности флуоресценции и усиление контраста.

На середину 2007 г. FlyEx содержит информацию о 1580 эмбрионах и 4490 картинах экс прессии 14 генов сегментации. Для каждого эмбриона хранится ядерная маска, все эмбрионы относятся к циклам деления с 10 по 14А, общее число записей для наборов количественных данных составляет около 9.5 млн., для усредненных данных около 270 тысяч. FlyEx также хранит коэффициенты регистрации и нормализации, используемые для построения “на лету” регистрированных данных и данных с удаленным фоновым сигналом. Для каждого метода регистрации и каждого эмбриона, принадлежащего к временным классам 2–8 цикла деления ядер 14А, хранятся по 2 коэффициента регистрации. По 6 коэффициентов нормализации хра нится для каждого гена в каждом эмбрионе. Интегрированные данные построены для каждого временного класса, но только для тех генов, которые сканированы в более чем 9 эмбрионах.

Наполнение базы данных FlyEx продолжается.

Основная цель базы данных FlyEx состоит в ответах на запросы пользователей о динами ке формирования областей экспрессии генов сегментации. Формы запросов раздела "Анализ данных"обеспечивают доступ к различным операциям над изображениями и количественными данными по экcпрессии генов. Эти операции позволяют пользователю получать информацию о взаимном расположении областей экспрессии генов сегментации в различные временные мо менты, качестве данных по экспрессии генов, динамике формирования областей экспрессии, о степени вариабельности экспрессии гена в разных участках тела эмбриона и в разные моменты времени.

FlyEx - открытый ресурс, широко используемый мировым сообществом биологов (см. раз дел "Практическое значение работы"). Для облегчения работы с данными, хранимыми во FlyEx, предусмотрена возможность выгрузки любых объемов данных по запросу пользовате ля.

В седьмой главе "Заключение. Анализ ранее разработанных и новых методов и моделей" проведен сравнительный анализ ранее использованных и разработанных в дан ной работе методов получения данных по экспрессии генов сегментации и математических моделей детерминации сегментов и процесса сегментации, а также количественных данных по экспрессии генов сегментации с данными, полученными другими коллективами исследовате лей. Подведены итоги диссертационной работы.

Работу завершают Выводы.

3 Выводы 1. Разработан оригинальный конвейерный метод количественной оценки уровня экспрессии генов сегментации на основе изображений, полученных с помощью конфокального мик роскопа. Этот метод включает такие процедуры как сегментацию изображений, удаление фонового сигнала, определение возраста эмбриона, пространственную регистрацию кар тин экспрессии и интеграцию данных.

2. Показано, что возраст эмбриона в цикле деления ядер 14А может быть предсказан с точностью до 2 минут развития на основании анализа высоко динамичной картины экс прессии гена even-skipped.

3. Получен полный, точный и систематический набор количественных данных об экспрес сии генов сегментации в каждом ядре каждого из 1580 индивидуальных эмбрионов, а также интегрированные данные об экспрессии каждого из 14 генов сегментации. Инте грированные данные имеют пространственное разрешение в одно ядро и разрешение по времени в 15 минут развития для цикла 13 и около 6.5 минут развития для цикла 14А.

4. Показано, что области экспрессии генов сегментации, локализованные в будущей зароды шевой полоске, по мере своего формирования в цикле 14А смещаются к переднему полю су эмбриона. Сдвиги областей экспрессии по порядку величины совпадают с размерами полос экспрессии генов pair-rule. Смещения ядер в этом районе эмбриона значительно меньше, чем сдвиги областей экспрессии.

5. Разработана математическая модель, которая правильно воспроизводит временню дина у мику экспрессии генов сегментации, размер перекрывания областей экспрессии соседних генов, а также сдвиги границ областей экспрессии генов gap в цикле 14А.

6. Реконструированная в рамках модели топография сети генов gap включает в себя пять базовых регуляторных механизмов: (1) активацию генов gap под действием Bcd и Cad;

(2) автоактивацию генов gap;

(3) сильную репрессию по принципу обратной связи между генами gap с неперекрывающимися областями экспрессии;

(4) асимметричную репрессию между генами gap, чьи области экспрессии перекрываются;

(5) репрессию по принципу прямой связи генов gap в задней части эмбриона под действием терминального гена tll. Эта топография является внутренне непротиворечивой, достаточной для объяснения наблюдаемых картин экспрессии генов gap и, в целом, согласуется с литературными данными.

7. Подтверждена гипотеза о том, что в будущей зародышевой полоске области распреде ления концентраций мРНК Kr, kni и gt локализуются асимметрично относительно об ластей распределения концентраций соответствующих белков и сдвинуты относительно последних в направлении к переднему полюсу эмбриона.

8. Показано, что численное моделирование позволяет сопоставить группу генных взаимо действий со специфичным регуляторным процессом: предсказано, что сдвиги границ экспрессии генов gap происходят из-за асимметричности регуляторных взаимодействий между этими генами, при которых ген, область экспрессии которого расположена ближе к заднему концу эмбриона, репрессирует ген с перекрывающейся областью экспрессии, но расположенной ближе к переднему концу. Эти сдвиги не зависят от действия мате ринских градиентов и диффузии продуктов генов gap между ядрами.

9. Создана база данных FlyEx (http://urchin.spbcas.ru;

http://yex.ams.sunysb.edu/yex), являющаяся пространственно-временным атласом экспрессии генов сегментации. База предоставляет пользователю информацию о динамике формирования областей экспрес сии генов сегментации и позволяет произвести получение любых объемов данных по запросу.

4 Список публикаций по теме диссертации (тезисы 42 докладов на конференциях в список не включены) 4.1 Реферируемые журналы [A1] Surkova,S., Kosman,D., Kozlov,K., Manu, Myasnikova,E., Samsonova,A., Spirov,A., Vanario Alonso,C.-E., Samsonova,M., Reinitz,J. 2008. Characterization of the Drosophila segment deter mination morphome. Dev. Biol., 313(2), 844-862.

[A2] Суркова,C., Мясникова,Е., Райниц, Дж., Самсонова, М. Динамическая фильтрация вариабельности картин экспрессии зиготических генов сегментации у дрозофилы. Биофизика, в печати.

[А3] Суркова,C., Мясникова,Е., Козлов,К., Самсонова,А., Рaйниц, Дж., Самсонова,М.

Метод получения количественных данных из конфокальных изображений картин экспрессии генов in situ. Цитология, 50, 3, 170-185.

[A4] Самсонова,М., Гурский,В., Козлов,К., Самсонов,А. (2006) Системный подход к ис следованию развития организмов. Научно-технические ведомости СПбГТУ, 2, 222-234.

[A5] Samsonova,M., Pisarev,A., Kozlov,K., Poustelnikova,E., Tkachenko,A. (2006). An infor mation management system for collaboration within distributed working environment. LNBI, 4075, U. Leser, F. Naumann, and B. Eckman, eds, Berlin Heidelberg, Springer-Verlag, 204-215.

[A6] Sorzano,C.O.S., Blagov,M., Thevenaz,P., Myasnikova,E., Samsonova,M., and Unser,M.

(2006). Algorithm for spline-based elastic registration in application to confocal images of gene expression. Pattern Recognition and Image Analysis, 16, 1, 93-96.

[A7] Pisarev,A., Blagov,M., Pustelnikova,E., Myasnikova,E., Samsonova,M. (2005). A system for on-line processing and analysis of images of gene expression patterns. Pattern Recognition and Image Analysis, 15, 2, 428-431.

[A8] Janssens,H., Kosman,D., Vanario-Alonso,C-E., Jaeger,J., Samsonova,M., Reinitz,J. (2005).

A high-throughput method for quantifying gene expression data from early Drosophila embryo. Dev., Genes Evol., 225(7), 374-381.

[A9] Myasnikova,E., Samsonova,M., Kosman,D., Reinitz,J. (2005). Removal of background signal from in situ data on the expression of segmentation genes in Drosophila. Dev., Genes Evol., 215(6), 320-326.

[A10] Jaeger, J., Surkova, S., Blagov, M., Janssens, H., Kosman, D., Kozlov, K.N., Manu, Myasnikova, E., Vanario-Alonso, C.-E., Samsonova, M., Sharp, D.H., Reinitz, J. (2004). Dynamic control of positional information in the early Drosophila embryo. Nature, 430, 368-371.

[A11] Jaeger,J., Blagov, M., Kosman, D., Kozlov, K.N., Manu, Myasnikova, E., Surkova, S., Vanario-Alonso, C.-E., Samsonova, M., Sharp,D.H., Reinitz, J. (2004). Dynamical analysis of regulatory interactions in the gap gene system of Drosophila melanogaster. Genetics, 167, 1721 1737.

[A12] Poustelnikova, E., Pisarev, A., Blagov, M., Samsonova, M., Reinitz,J. (2004). A database for management of gene expression data in situ. Bioinformatics, 20, 14, 2212-2221.

[A13] Samsonova, M., Pisarev, A., Blagov,M. (2003) Processing of natural language queries to a relational database. Bioinformatics, 19, Suppl. 1, i241-i249.

[A14] Pisarev, A., Pustelnikova, E., Samsonova, M., Baumann,P. (2003) Mooshka: a system for management of multidimensional gene expression data in situ. Information Systems, 28, 269-285.

[A15]. Myasnikova, E., Samsonova, A., Samsonova, M., Reinitz, J. (2002) Support vector regression applied to the determination of the developmental age of a Drosophila embryo from its segmentation gene expression patterns. Bioinformatics, 18, S87-S95.

[A16]. Aizenberg, I., Myasnikova, E., Samsonova, M., Reinitz, J. (2002) Temporal classication of Drosophila segmentation gene expression patterns by the multi-valued neural recognition method.

Mathematical Biosciences, 176, 145-159.

[A17]. Kozlov, K., Myasnikova, E., Pisarev, A., Samsonova, M., Reinitz, J. (2002) A method for two-dimensional registration and construction of the two-dimensional atlas of gene expression patterns in situ. In Silico Biology, 2, 125-141, http://www.bioinfo.de/isb/2002/02/0011.

[A18] Козлов,К.Н., Петухов,Л.В., Самсонов,А.М., Самсонова,М.Г. (2002) Градиентный метод первого порядка для поиска феноменологических параметров в модели генных сетей.

Тр. СПбГТУ. Прикладная математика, 485, 73-83.

[A19] Aizenberg, I., Myasnikova, E., Samsonova, M., Reinitz, J. (2001) Application of the Neural Networks Based on Multi-Valued Neurons to Classication of the Images of Gene Expression Patterns. Computational Intelligence: Theory and Applications, Lecture Notes in Computer Sciences (B.Reusch - Ed.), 2206, Springer, 291-303.

[A20] Мясникова, E.М., Самсонова, A.А., Самсонова, M.Г.,, Рейнитц, Дж. (2001) Про странственная регистрация данных об экспрессии генов in situ. Молекулярная биология, 35, 6, 1-6.

[A21] Myasnikova, E., Samsonova, A., Kozlov, K., Samsonova, M., Reinitz, J. (2001) Registra tion of the expression patterns of Drosophila segmentation genes by two independent methods.

Bioinformatics, 17, 3- [A22] Kozlov, K., Myasnikova, E., Samsonova, M., Reinitz, J., Kosman, D. (2000). Method for spatial registration of the expression patterns of Drosophila segmentation genes using wavelets.

Вычислительные технологии, 5, 7, 112-119.

[A23] Serov, V.N., Spirov, A.V., Samsonova, M.G. (1998) Graphical interface to the genetic network database GeNet. Bioinformatics, 14, 6, 546-547.

4.2 Главы в книгах [A24] Samsonova,M.G., Samsonov,A.M., Gursky,V.V., Vanario-Alonso,C.-E. (2005). A survey of gene circuit approach applied to modelling of segment determination in fruit y. In: Multiple aspects of DNA and RNA: from Biophysics to Bioinformatics, Session LXXXII (Eds. D. Chatenay, S. Cocco, R. Monasson, D. Thiery and J. Dalibard). Elsevier, 2005, 305-323.

[A25] Myasnikova,E., Samsonova,A., Surkova,S., Samsonova,M., Reinitz,J. (2005). Determina tion of the developmental age of a Drosophila embryo from confocal images of its segmentation gene expression patterns. In: Bioinformatics of Genome Regulation and Structure II. (Eds. N.Kolchanov and R. Hofestaedt) Springer Science+Business Media, Inc. 2005, 467-478.

[A26] Pisarev,A., Poustelnikova,E., Kozlov,K., Myasnikova,E., Samsonova,M., Reinitz,J. (2005).

ImageServer, a Tool for On-line Processing and Analysis of Biological Images. In: Yearbook Bioinfor matics 2004, R. Hofestaedt (ed.), Magdeburg: IMBio, Informationsmanagement in der Biotechnologie e.V., 15-24.

[A27] Spirov, A.V., Samsonova, M.G. (1998) GeNet database as a tool for analysis of regulatory genetic networks. In: Information Processing in Cells and Tissues, M.Holcombe and R.Paton (Eds), Plenum Press, 285-294.

[A28]. Serov, V.N., Kirillova, O.V., Samsonova,M.G. (1999) NetWork: a tool for visualization of genetic network structure and dynamics. In: Visual Representations and Interpretations, R.Paton and I.Neilson eds., Springer Verlag, 156-160.

4.3 Труды конференций [A29] Matveeva,A.„ Kozlov,K., Samsonova,M. (2006). Methodology for building of complex work ows with ProStack package and iSIMBioS. In: Proceedings of the 5th International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS’2006), July 16-22, 2006, Novosibirsk, Russia, v.2, 204-208.

[A30] Surkova,S.Yu., Samsonova,M.G. (2006) Dynamic ltration of variability within expression patterns of zygotic segmentation genes in Drosophila. In: Proceedings of the 5th International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS’2006), 16-22 July 2006, Novosibirsk, Russia, v. 2, 178-182.

[A31] Samsonova,M., Poustelnikova,E., Pisarev,A., Myasnikova,E., Kozlov,K., Reinitz,J. (2005).

A LIMS to support quantitative data acquisition and numerical simulations of dynamics of segment determination in Drosophila early embryo. In: Proceedings of NETTAB 2005 workshop, Workows management: new abilities for the biological information overow, Second University of Naples, Naples, Italy, 5-7 October, 2005, [A32] Blagov M., Poustelnikova, E.,. Pisarev, A., Myasnikova, E., Samsonova, M. (2004) A system for on-line processing of images of gene expression patterns. In: Proceedings of the 4d International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS’2004), 25-30 July 2004, Novosibirsk, Russia,. v. 2, 161-164.

[A33] Surkova, S. Yu., Samsonova, M.G. (2004) Temporal and spatial precision in formation of segmentation gene expression domains in Drosophila. In: Proceedings of the 4d International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS’2004), 25-30 July 2004, Novosibirsk, Russia, v. 2, 142-145.

[A34] Samsonova, M., Surkova, S., Jaeger, J. and Reinitz, J. (2004). Quantitative approach to the functional genomics of development. In: Proceedings of the 4th International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS’2004), 25-30 July 2004, Novosibirsk, Russia. v. 2, 135-137.

[A35] Pisarev A., Blagov M., Samsonova M. (2004). Method for integration of databases with common subject domains. In: Proceedings of the 4d International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS’2004), 25-30 July 2004, Novosibirsk, Russia. v. 2, 131-134.

[A36] Aizenberg, I., Butako, C., Myasnikova, E., Samsonova, M., Reinitz, J. (2002) Classica tion of the images of gene expression patterns using neural network based on multi-valued neurons with the minimal number of inputs. In: SPIE Proceedings, Nasser M. Nasrabadi and Aggelos K.

Katsaggelos eds, 4668, 10-19.

[A37] Surkova, S. Yu., Samsonova, M.G., Myasnikova, E.M. (2002). Temporal changes in position of segmentation gene expression domains in Drosophila early embryo. In: Proceedings of the 3d International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (BGRS’2002), 14-20 July 2002, Novosibirsk, Russia, v. 3, 122-125.

[A38] Aizenberg,I., Myasnikova,E., Samsonova,M. (2001) Classication of the images of gene expression patterns using neural networks based on multi-valued neurons. In: Proceedings 6th Int.

Conf. on Articial and Natural Neural Networks, IWANN 2001, Granada, Spain, June 2001, Springer, Part 2, 219-226.

[A39] Samsonova, M., Pustelnikova, E., Pisarev, A., Reinitz, J. (2000). Design of the integrated atlas of segmentation gene expression in situ. In: Proceedings of the German Conference on Bioinfor matics, 5 - 7 Oct. 2000, Heidelberg, 125-132.

[A40] Myasnikova, E., Samsonova, A., Samsonova, M., Reinitz, J. (2000) Spatial registration of in situ gene expression data. In: Computation in Cells: Proceedings of an EPSRC Emerging Computing Paradigms Workshop, Univ. of Hertfordshire, UK: Dept. of Computer Science, Technical report No: 345, 21-26.

[A41] Samsonova,M., Serov,V., Trushkina, A. (2000) Tools for visualization of genetic network structure and dynamics. In: Computation in Cells: Proceedings of an EPSRC Emerging Computing Paradigms Workshop, Univ. of Hertfordshire, UK: Dept. of Computer Science, Technical report No:

345, 61-66.

[A42] Kozlov, K., Myasnikova, E., Samsonova, M., Reinitz, J., Kosman, D. (2000). Fast redundant dyadic wavelet transform in application to spatial registration of the expression patterns of Drosophila segmentation genes. In: Proceedings of the 15th International Conference on Pattern Recognition, Barcelona, Sept. 2000, v.3, 463-466.

[A43] Myasnikova, E.M., Kosman, D., Reinitz, J., Samsonova, M.G. (1999) Spatio-temporal registration of the expression patterns of Drosophila segmentation genes. In: Proceedings of the 7th Int. Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology, T.Lengauer, R. Schneider, P.Bork, D.Brutlag, J.Glasgow, H.-W.Mewes and R.Zimmer eds., AAAI press, 195-201.

[A44] Samsonova, M., Serov, V.N (1999) NetWork: an interactive interface to the tools for the analysis of genetic network structure and dynamics. In: Proceedings of Pacic Symposium on Biocomputing, 4, 102-111.

[A45] Myasnikova, E., Kosman, D., Reinitz, J., Samsonova, M. (1999) A method for the spatio temporal registration of the expression patterns of Drosophila segmentation genes. In: Proceedings of the 1st Conference on Modelling and Simulation In Biology, Medicine and Biomedical Engineering, Noisy-le-Grand, France. ESIEE, 63-67.

Список литературы Белоусов, Л. В. (2005). Основы общей эмбриологии. "Наука", Изд-во Московского универси тета, Москва, Россия.

Жимулев, И. Ф. (2003). Общая и молекулярная генетика. Сибирское университетское изда тельство, Новосибирск, Россия.

Корочкин, Л. И. (2002). Биология индивидуального развития. Изд-во Московского универ ситета, Москва, Россия.

Ратушный, А. В., Лихошвай, В. А., Ананько, Е. А., Владимиров, Н. В., Гунбин, К. В., Лашин, С. А., Недосекина, Е. А., Николаев, С. В., Омельянчук, Л. В., Матушкин, Ю. Г. и Колчанов, Н. А. (2005). Новосибирская школа системной компьютерной биологии: исторический экскурс и перспективы развития. Информационный Вестник ВОГиС, 9(2):232–261.

Aegerter-Wilmsen, T., Aegerter, C. M., and Bisseling, T. (2005). Model for the robust establishment of precise proportions in the early drosophila embryo. J Theor Biol, 234(1):13– 9.

Akam, M. (1987). The molecular basis for metameric pattern in the drosophila embryo.

Development, 101:1–22.

Bergmann, S., Sandler, O., Sberro, H., Shnider, S., Schejter, E., Shilo, B. Z., and Barkai, N. (2007).

Pre-steady-state decoding of the bicoid morphogen gradient. PLoS Biol, 5(2):e46.

Brown, L. G. (1992). A survey of image registration techniques. ACM Computing Surveys, 24(4):325–376.

Campos-Ortega, J. A. and Hartenstein, V. (1985). The Embryonic Development of Drosophila melanogaster. Springer, Heidelberg, Germany.

Chu, K. W. (2001). Ecient parallel simulated annealing: The existence and estimation of an optimal mixing regime. PhD thesis, State University of New York at Stony Brook, Stony Brook, NY.

Diambra, L. and da Costa, F. (2005). Complex networks approach to gene expression driven phenotype imaging. Bioinformatics, 21:3846–3851.

Driever, W. and Nsslein-Volhard, C. (1988a). The Bicoid protein determines position in the u drosophila embryo in a concentration-dependent manner. Cell, 54:95–104.

Driever, W. and Nsslein-Volhard, C. (1988b). A gradient of Bicoid protein in drosophila embryos.

u Cell, 54:83–93.

Ephrussi, A. and St Johnston, D. (2004). Seeing is believing: the bicoid morphogen gradient matures. Cell, 116(2):143–52.

Gilbert, S. F. (2003). Developmental Biology, Seventh Edition. Sinauer Associates, Sunderland, Massachusetts 01373.

Gonzalez, R. C. and Woods, R. E. (2002). Digital image processing. Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 2nd edition.

Gurdon, J. B. and Bourillot, P.-Y. (2001). Morphogen gradient interpretation. Nature, 413:797– 803.

Holloway, D. M., Harrison, L. G., Kosman, D., Vanario-Alonso, C. E., and Spirov, A. V.

(2006). Analysis of pattern precision shows that drosophila segmentation develops substantial independence from gradients of maternal gene products. Dev Dyn, 235(11):2949–60.

Holloway, D. M., Harrison, L. G., and Spirov, A. V. (2003). Noise in the segmentation gene network of drosophila with implications for mechanisms of body axis specication. In Bezrukov, S. M., F.

H. M. F., editor, Fuctuations and Noise in Biological, Biophysical, and Biomedical Systems, volume 5110 of Proceedings of the SPIE, pages 180–191.

Hu, M.-K. (1962). Visual pattern recognition by moment invariants. IRE transactions of information theory, IT-8:179–187.

Ingham, P. W. (1988). The molecular genetics of embryonic pattern formation in drosophila.

Nature, 335:25–34.

Ingham, P. W. and Martinez-Arias, A. (1992). Boundaries and elds in early embryos. Cell, 68:221–235.

Isalan, M., Lemerle, C., and Serrano, L. (2005). Engineering gene networks to emulate drosophila embryonic pattern formation. PLoS Biol, 3(3):e64.

Janssens, H., Hou, S., Jaeger, J., Kim, A. R., Myasnikova, E., Sharp, D., and Reinitz, J. (2006).

Quantitative and predictive model of transcriptional control of the drosophila melanogaster even skipped gene. Nat Genet, 38(10):1159–65.

Keranen, S. V., Fowlkes, C. C., Luengo Hendriks, C. L., Sudar, D., Knowles, D. W., Malik, J., and Biggin, M. D. (2006). Three-dimensional morphology and gene expression in the drosophila blastoderm at cellular resolution ii: dynamics. Genome Biol, 7(12):R124.

Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., and Vecchi, M. P. (1983). Optimization by simulated annealing.

Science, 220:671–680.

Kitano, H. (2002). Systems biology: a brief overview. Science, 295(5560):1662–4.

Kosman, D., Reinitz, J., and Sharp, D. H. (1997). Automated assay of gene expression at cellular resolution. In Altman, R., Dunker, K., Hunter, L., and Klein, T., editors, Proceedings of the 1998 Pacic Symposium on Biocomputing, pages 6–17, Singapore. World Scientic Press.

http://www.smi.stanford.edu/projects/helix/psb98/kosman.pdf.

Kosman, D., Small, S., and Reinitz, J. (1998). Rapid preparation of a panel of polyclonal antibodies to drosophila segmentation proteins. Development, Genes and Evolution, 208:290–294.

Kozlov, K., Pisarev, A., Matveeva, A., Kaandorp, J., and Samsonova, M. (2007). Image processing package for quantication of biological images. In Proceedings of the 4th Int. Symposium on Networks in Bioinformatics (ISNB 2007), page 204, Amsterdam, the Netherlands.

Krishna, S., Banerjee, B., Ramakrishnan, T. V., and Shivashankar, G. V. (2005). Stochastic simulations of the origins and implications of long-tailed distributions in gene expression. PNAS, 102:4771Џ4776.

Lam, J. and Delosme, J.-M. (1988a). An ecient simulated annealing schedule: Derivation.

Technical Report 8816, Yale Electrical Engineering Department, New Haven, CT.

Lam, J. and Delosme, J.-M. (1988b). An ecient simulated annealing schedule: Implementation and evaluation. Technical Report 8817, Yale Electrical Engineering Department, New Haven, CT.

Lawrence, P. A. and Johnston, P. (1989). Pattern formation in the drosophila embryo: allocation of cells to parasegments by even-skipped and fushi-tarazu. Development, 105:761–767.

Ludwig, M. Z., Palsson, A., Alekseeva, E., Bergman, C. E., Nathan, J., and Kreitman, M. (2005).

Functional evolution of a cis-regulatory module. PLoS Biology, 3:0588–0598.

Martinez-Arias, A. and Lawrence, P. (1985). Parasegments and compartments in the drosophila embryo. Nature, 313:639–642.

Merrill, P. T., Sweeton, D., and Wieschaus, E. (1988). Requirements for autosomal gene activity during precellular stages of drosophila melanogaster. Development, 104:495–509.

Metropolis, N., Rosenbluth, A., Rosenbluth, M. N., Teller, A., and Teller, E. (1953). Equation of state calculations by fast computing machines. The Journal of Chemical Physics, 21:1087–1092.

Mjolsness, E., Sharp, D. H., and Reinitz, J. (1991). A connectionist model of development. The Journal of Theoretical Biology, 152:429–453.

Nsslein-Volhard, C., Frohnhofer, H. G., and Lehmann, R. (1987).

u Determination of anteroposterior polarity in drosophila. Science, 238:1675–1687.

Nsslein-Volhard, C. and Wieschaus, E. (1980). Mutations aecting segment number and polarity u in drosophila. Nature, 287:795–801.

Ochoa-Espinosa, A., Yucel, G., Kaplan, L., Pare, A., Pura, N., Oberstein, A., Papatsenko, D., and Small, S. (2005). The role of binding site cluster strength in bicoid-dependent patterning in drosophila. Proc Natl Acad Sci U S A, 102(14):4960–5.

Pereanu, W. and Hartenstein, V. (2004). Digital three-dimensional models of drosophila development. Curr Opin Genet Dev, 14(4):382–91.

Perkins, T. J., Jaeger, J., Reinitz, J., and Glass, L. (2006). Reverse engineering the gap gene network of drosophila melanogaster. PLoS Comput Biol, 2(5):e51.

Reinitz, J., Mjolsness, E., and Sharp, D. H. (1995). Cooperative control of positional information in drosophila by bicoid and maternal hunchback. The Journal of Experimental Zoology, 271:47–56.

Shen, J. and Castan, S. (1986). An optimal linear operator for edge detection. In Proceedings CVPR ’86, Miami.

Simpson-Brose, M., Treisman, J., and Desplan, C. (1994). Synergy between the Hunchback and Bicoid morphogens is required for anterior patterning in drosophila. Cell, 78:855–865.

Smola, A. and Scholkopf, B. (1998). A tutorial on support vector regression.

Vapnik, V. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, N.Y.

Vincent, S., Ruberte, E., Grieder, N. C., Chen, C. K., Haerry, T., Schuh, R., and Aolter, M.

(1997). Dpp controls tracheal cell migration along the dorsoventral body axis of the drosophila embryo. Development, 124:2741–2750.

Wolpert, L. (1969). Positional information and the spatial pattern of cellular dierentiation. The Journal of Theoretical Biology, 25:1–47.

Wolpert, L. (1989). Positional information revisited. Development (Supplement), 107:3–12.

Yucel, G. and Small, S. (2006). Morphogens: precise outputs from a variable gradient. Curr Biol, 16(1):R29–31.

Zinzen, R. P. and Papatsenko, D. (2007). Enhancer responses to similarly distributed antagonistic gradients in development. PLoS Comput Biol, 3(5):e84.



Pages:     | 1 ||
 




 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.