Studium mezibuněčné komunikace je důležitou oblastí biologie. Důmyslně navržené komunikační sítě lze nalézt v organismech od bakterií po savce. Přesto není moc známo o způsobu jejich návrhu. Tato práce uvádí novou metodu modelování zaměřenou na optimalizaci těchto sítí. Navržená metoda je použita při optimalizaci tří biologicky odlišných případů jednokrokové homogenní komunikační sítě. Je ukázáno, že použití pozitivní zpětné vazby je výhodné pro rychlou a přesnou komunikaci. Nastavení síly zpětné vazby je dále diskutováno. Získané výsledky jsou porovnány s příklady použití zpětné vazby v bakteriálních quorum sensing sítích.
Anotace v angličtině
Intercellular communication is an important field of study in biology. Intricately designed communication networks are found in organisms ranging from bacteria to mammals, yet not much is known about the design behind them. This work proposes a novel modelling method focused on optimization of communication networks. The proposed method is used to optimize the performance of a one-step communication network, with three biologically different cases considered. It is shown that designs utilizing positive feedback yield the best performance, and the feedback setup is discussed. A biological parallel to the derived results is found in the use of positive feedback in bacterial quorum sensing.
Klíčová slova
mezibuněčná komunikace, matematické modelování, optimalizace, pravidla návrhu, kladná zpětná vazba
Studium mezibuněčné komunikace je důležitou oblastí biologie. Důmyslně navržené komunikační sítě lze nalézt v organismech od bakterií po savce. Přesto není moc známo o způsobu jejich návrhu. Tato práce uvádí novou metodu modelování zaměřenou na optimalizaci těchto sítí. Navržená metoda je použita při optimalizaci tří biologicky odlišných případů jednokrokové homogenní komunikační sítě. Je ukázáno, že použití pozitivní zpětné vazby je výhodné pro rychlou a přesnou komunikaci. Nastavení síly zpětné vazby je dále diskutováno. Získané výsledky jsou porovnány s příklady použití zpětné vazby v bakteriálních quorum sensing sítích.
Anotace v angličtině
Intercellular communication is an important field of study in biology. Intricately designed communication networks are found in organisms ranging from bacteria to mammals, yet not much is known about the design behind them. This work proposes a novel modelling method focused on optimization of communication networks. The proposed method is used to optimize the performance of a one-step communication network, with three biologically different cases considered. It is shown that designs utilizing positive feedback yield the best performance, and the feedback setup is discussed. A biological parallel to the derived results is found in the use of positive feedback in bacterial quorum sensing.
Klíčová slova
mezibuněčná komunikace, matematické modelování, optimalizace, pravidla návrhu, kladná zpětná vazba
Student se seznámí s biologickými základy mezibuněčné komunikace a dosavadními výsledky v oblasti modelování mezibuněčných komunikačních sítí.
Student vytvoří obecné stochastické modely nulakrokové, jendokrokové a dvoukrokové aktivační sítě, které obsahují dostupné volitelné proměnné a kvantifikují off-target a on-target aktivaci.
Student navrhne experimentální platformu pro měření off-target a on-target aktivace.
Student navrhne IOD genetický obvod implementující vybraný aktivační mechanismus. Navržený systém by měl být kompatibilní s experimentální platformou.
Pokud to dovolí čas, student realizuje experimentální systém a ověří citlivost systému na volitelné proměnné.
Zásady pro vypracování
Student se seznámí s biologickými základy mezibuněčné komunikace a dosavadními výsledky v oblasti modelování mezibuněčných komunikačních sítí.
Student vytvoří obecné stochastické modely nulakrokové, jendokrokové a dvoukrokové aktivační sítě, které obsahují dostupné volitelné proměnné a kvantifikují off-target a on-target aktivaci.
Student navrhne experimentální platformu pro měření off-target a on-target aktivace.
Student navrhne IOD genetický obvod implementující vybraný aktivační mechanismus. Navržený systém by měl být kompatibilní s experimentální platformou.
Pokud to dovolí čas, student realizuje experimentální systém a ověří citlivost systému na volitelné proměnné.