Динамика метаболитного состояния в контексте системного подхода к изучению процессов роста и развития высших растений и грибов

Номер гранта:14-04-01795
Область научного знания:биология и медицинские науки
Тип конкурса: («а» (до 2016))(«а») инициативные научные проекты
Год выполнения:2014г.
Руководитель: Шаварда А.Л.
Статус заявки:поддержана

Аннотация к заявке:

Целью проекта является построение статистических моделей смены биохимических состояний биологических объектов в ходе онтогенеза. Под биохимическим состоянием при этом мы подразумеваем абстрактную структуру метаболомных данных, которая могла бы служить интегральной, системной характеристикой биологического объекта и была бы основана не столько на абсолютных или относительных значениях содержания обнаруженных метаболитов, сколько на значениях их относительных изменений. На первом этапе такая модель реализуется в виде изображающих точек в фазовом пространстве, построенном на латентных переменных, являющихся линейными комбинациями нормированных относительных концентраций обнаруженных метаболитов. В дальнейшем, возможно, потребуется переход к более сложным моделям. Суть работы заключается в получении серийных метаболомных данных на модельных объектах в ходе наблюдения за процессом их развития. Предварительные опыты подобных исследований, выполненные на некоторых фрагментах онтогенеза, показали наличие скрытых трендов в поведении изображающих точек, адекватных наблюдаемому процессу. Главной задачей является исследование устойчивости подобных трендов на протяжении развертывания всей программы онтогенетического развития, сопоставление динамики биохимических состояний различных модельных объектов и выявление отдельных метаболитов или их комплексов, играющих наибольшую роль в получающихся моделях. Поскольку для решения поставленной задачи применяются мощнейшие методы физико-химического анализа, позволяющие не только идентифицировать известные метаболиты, но и устанавливать структуру, то в процессе работы появится возможность существенно расширить наши знания о составе и строении метаболитных сетей изучаемых растений. В процессе работы будут не только обнаружены и охарактеризованы новые метаболиты, но и апробированы различные варианты статистического анализа многомерных данных. Предлагаемое исследование относится к приоритетным направлениям фундаментальных научных исследований Российской академии наук – получению новых данных о молекулярных особенностях индивидуального развития организмов, а также изучению процессов самоорганизации и построению предсказательных моделей на базе биоинформатики. Формализация процесса биологического развития и представление состояния биологического образца в оцифрованном виде может быть использована для формальной характеристики не только самого биологического объекта, но и его фенотипического состояния. Полученные результаты могут быть использованы в вычислительной биологии для построения математических и информационных моделей регуляции ростовых процессов.

Аннотация к отчету по результатам реализации проекта:

В ходе выполнения проекта предполагалось проверить предположение о принципиальной возможности использования данных метаболитного профайлинга не только для классификации биохимических состояний биологического объекта, но и для создания модели функции состояния системы. В контексте данной работы понятие функции состояния носит метафизический характер и выходит за рамки традиционного использования этого термина в термодинамике и квантовой физике. Тем не менее, представлялось вполне корректным попытаться связать конкретные состояния биологической системы в момент фиксации пробы для физико-химического анализа с полученным массивом данных, характеризующих мгновенные концентрации низкомолекулярных компонентов метаболитной сети. Экспериментальная часть работы заключалась в проведении серийного метаболитного профайлинга, основанного на использовании аналитической платформы ГХ-МС и ряда модельных объектов в процессе их роста и развития. В результате получены метаболомные данные, характеризующие динамику развития биологических объектов различной степени сложности: культура клеток (Nicotiana tabaccum), изолированных органов (плодовое тело базидиального гриба Flammulina velutipes, лист Syringa vulgaris, клубень Corydalis bracteata), целых интактных грибов и растений на определенных стадиях онтогенеза и/или в течение всего цикла развития (культура одноклеточной зеленой водоросли Chlamydomonas reinhardtii, культуры грибов Flammulina velutipes, Daedaleopsis tricolor, Lygnomyces vetlinianus, проростки Pinus silvestris, Arabidopsis thaliana, Corydalis bracteata) и, наконец, сообществ организмов (литобионтные пленки). Результаты анализа оформлены в виде многомерных массивов (метаболитных матриц), которые обработаны с помощью различных методов мультивариантной статистики (PCA, PLS, RF, VIP). Во всех проведенных экспериментах получены статистические модели, анализ которых показал наличие некоторой общности структуры. Несмотря на различие наборов переменных, по которым строились модели (определялись составом метаболитного пула конкретных объектов), временные серии экспериментальных точек во всех случаях образовывали выраженные тренды, соответствующие смене состояний, наблюдаемых в ходе развития биологической системы. В процессе работы накоплен значительный экспериментальный материал по динамике содержания отдельных метаболитов в процессе роста и развития, обнаружено несколько новых природных соединений, выявлено несколько метаболитов с неизвестной физиологической функцией, однако играющих существенную роль в функционировании построенных моделей. Разработанный вариант метаболомного анализа нашел свое применение при решении различных биологических задач, в частности, РФФИ поддержано несколько проектов с использованием предложенной нами схемы оценки биохимического состояния растений (15-29-02604офи-м, 16-04-01292а, 16-04-00185а).
Аннотации к заявке и отчету приведены в авторской редакции. по состоянию на 06.03.2021.

Библиография

Приведена в авторской редакции.
Помог ли вам материал?
0    0