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Modelagem computacional na biologia desenvolvente

Os modelos computacionais estão sendo usados cada vez mais para informar estudos científicos, para melhorar nossa compreensão de sistemas complexos, e para desenvolver terapias e tecnologias novas. Este artigo discutirá a aplicação da modelagem computacional ao campo da biologia desenvolvente.

modelagem computacionalCrédito de imagem: Tavarius/Shutterstock.com

O que computacional está modelando?

A modelagem computacional é o uso da matemática, da física, e da informática criar modelos complexos, dinâmicos dos sistemas baseados em pontos de dados múltiplos. O crescimento de tecnologia derecolhimento sofisticada tal como sensores wearable e dispositivos médicos Internet-conectados tem na parte sida responsável para o crescimento recente do campo.

A modelagem computacional foi aplicada a diversos campos que incluem a previsão de tempo, a simulação do vôo, e as simulações do terremoto, assim como as ciências biológicas. Os modelos computacionais no uso hoje podem fornecer dados em um sistema biológico a níveis múltiplos. Este tipo de modelagem é sabido como a modelagem do multiscale.

Em um modelo computacional, os milhares de simulações podem ser executados. Executando estas simulações, os cientistas identificam o punhado das experiências do laboratório necessários para resolver o problema. Isto tem diversas vantagens, incluindo significativamente o corte no custo de estudos e, no caso da pesquisa biológica, reduzindo o uso dos modelos animais, uma edição ética altamente controversa.

Há uma informática e uma biologia de diversas maneiras interactivas. A biologia computacional refere a modelagem do computador e a simulação de processos biológicos. A bioinformática é usada para desenvolver os sistemas que automaticamente controlam e analisam dados biológicos. A computação biológica estuda como as técnicas biológicas podem ajudar em resolver problemas computacionais.

Aplicando a modelagem computacional à biologia desenvolvente

A biologia desenvolvente refere o estudo de como os organismos, especificamente vegetais e animal, crescem e se tornam. Abrange diversos processos biológicos, incluindo a diferenciação de pilha, a regeneração, reprodução assexuada, metamorfose, e crescimento e diferenciação da célula estaminal.

Tomada como um exemplo o organismo multicellular próprio: é um sistema dinâmico onde ambos os valores de variáveis de estado assim como do grupo de variáveis de estado mudem ao longo do tempo. Os sistemas Multicellular são compreendidos de linha celular individuais todas constantemente que tornam-se e que regeneram sobre a vida do organismo. Isto é regulado por um processo complexo de proliferação de pilha do precursor, de diferenciação, e de movimento. Cada escala dinâmica é determinada pela actividade colectiva das entidades na escala abaixo.

Quando uma pilha de matriz se divide, cria duas pilhas de filha. Uma vez que a pilha de matriz se divide, a topologia inteira do sistema está ajustada. As conexões entre a pilha de matriz e o resto do organismo são removidas, as conexões são criadas entre as pilhas de filha, assim como introduzidas entre as pilhas de filha e o resto do organismo. Assim, uma grande rede de pilhas interconectadas é criada gradualmente. Isto ocorre constantemente sobre a vida do organismo.

Há muitos outros processos biológicos que caem sob o patrocínio da biologia desenvolvente, com o cada um tão complexo quanto o resto. Os modos de revelação dentro dos sistemas biológicos podem ser afectados por um grande número de factores que incluem o genéticos e ambientais.

É devido a esta complexidade que a modelagem computacional (igualmente conhecida como in silico estudos) está sendo utilizada cada vez mais por pesquisadores. Enquanto demasiado numeroso para mencionar em um artigo, estes modelos estão fornecendo cientistas a análise inestimável de sistemas desenvolventes nos organismos.

Usando a biologia computacional para estudar o controle embrionário do destino da célula estaminal

Pluripotency refere a capacidade de uma pilha individual causar todas as linhagens da pilha em um organismo maduro. Enquanto transiente e restrito somente a algumas pilhas epiblast no embrião mamífero, ele é mantido in vitro por células estaminais embrionárias (ESCs). Descobrir a base molecular e compreender o processo de pluripotency dentro destas pilhas são do interesse crescente à ciência médica moderna.

Há alguns factores no pluripotency que são assuntos centrais na pesquisa da célula estaminal: como se mantem em ESCs, como é perdido durante a especificação da linhagem, e como é reintroduzido para gerar as células estaminais pluripotent novas são alguns deles. Uma multidão de estudos computacionais foi publicada nos últimos anos ao lado de convencional in vitro e in vivo experiências.

A aplicação complementar de metodologias computacionais é cada vez mais importante para a compreensão e a descrição exactas de comportamentos e de interacções complexos. As aproximações de modelagem computacionais podem definir a dinâmica e a estrutura de redes reguladoras do gene, por exemplo. Contudo, a interpretação dos estudos exige o cuidado, porque as estruturas diferentes codificam similar ou as mesmas funções biológicas. A análise da rede é tão importante quanto a identificação da estrutura.

Esta é apenas uma aplicação na biologia desenvolvente que a modelagem computacional estêve usada dentro. Há muito mais exemplos de seu uso no campo.

Em conclusão

A modelagem computacional mudou fundamental a maneira em que os cientistas recolhem dados para ensaios clínicos e para fornecer o conhecimento de sistemas biológicos e de processos. Porque a tecnologia da captação de dados melhora, o campo da biologia computacional tornar-se-á mais sofisticado no futuro e permanecer-se-á provavelmente no de ponta da biologia desenvolvente durante as próximas décadas.

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Last Updated: Apr 14, 2021

Reginald Davey

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Reginald Davey

Reg Davey is a freelance copywriter and editor based in Nottingham in the United Kingdom. Writing for News Medical represents the coming together of various interests and fields he has been interested and involved in over the years, including Microbiology, Biomedical Sciences, and Environmental Science.

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