BioUML: an integrated environment for systems biology and collaborative analysis of biomedical data

Abstract

BioUML (homepage: http://www.biouml.org, main public server: https://ict.biouml.org) is a web-based integrated environment (platform) for systems biology and the analysis of biomedical data generated by omics technologies. The BioUML vision is to provide a computational platform to build virtual cell, virtual physiological human and virtual patient. BioUML spans a comprehensive range of capabilities, including access to biological databases, powerful tools for systems biology (visual modelling, simulation, parameters fitting and analyses), a genome browser, scripting (R, JavaScript) and a workflow engine. Due to integration with the Galaxy platform and R/Bioconductor, BioUML provides powerful possibilities for the analyses of omics data. The plug-in-based architecture allows the user to add new functionalities using plug-ins. To facilitate a user focus on a particular task or database, we have developed several predefined perspectives that display only those web interface elements that are needed for a specific task. To support collaborative work on scientific projects, there is a central authentication and authorization system (https://bio-store.org). The diagram editor enables several remote users to simultaneously edit diagrams.

A Mathematical Model Linking Ca2+-Dependent Signaling Pathway and Gene Expression Regulation in Human Skeletal Muscle

“…Реконструкцию Ca 2+ -зависимого сигнального пути совместно с молекулярными механизмами регуляции транскрипции генов раннего и отложенного ответов на физическую нагрузку (рис. 1) в рамках стандарта SBGN [33] и построение соответствующей математической модели проводили в пакете программ BioUML [12]. Молекулярно-генетические процессы исследуемой системы распределены в двух клеточных компартментах: путь передачи сигнала, процессы трансляции и пострансляционных изменений белка, кодируемого обобщенным геном раннего ответа, представлены в цитоплазме, тогда как процессы генетической регуляции -в ядре.…”

“…SBGN диаграмма Ca 2+ -зависимого сигнального пути, который приводит к активации экспрессии генов раннего (гены семейства NR4A) и отложенного (ген PPARGC1A) ответов в процессе адаптации мышечных клеток к физической нагрузке. Диаграмма реконструирована в пакете программ BioUML [12] и представляет сигнальный каскад в цитоплазме, тогда как процессы генетической регуляции экспрессии генов описаны в ядре мышечной клетки; X_gene -ген раннего ответа, кодирующий промежуточный фактор X, необходимый для активации транскрипции PPARGC1A.…”

“…Численные решения разработанной динамической модели, представленной в виде системы обыкновенных дифференциальных уравнений, были получены на основе метода VODE [36], реализованного в пакете программ BioUML [12]. Для количественного воспроизведения динамики передачи сигнала и опосредованной активации экспрессии генов раннего и отложенного ответов была использована усредненная экспериментальная оценка пятикратного увеличения концентрации Ca 2+ при переходе мышцы из состояния покоя к сократительной активности [37][38][39].…”

“…Для исследования механизмов регуляции двух наблюдаемых паттернов экспрессии генов в ответ на аэробную нагрузку мы разработали математическую модель, которая описывает последовательную активацию Ca 2+ -зависимого сигнального пути и экспрессии генов раннего и отложенного ответов (1-ый и 4-ый часы после окончания физического упражнения, соответственно) в клетке скелетных мышц человека, на основе модульного подхода [12]. В качестве генов, моделирующих ранний и отложенный ответы, мы рассмотрели хорошо изученные гены NR4A2, NR4A3 и PPARGC1A, соответственно.…”

“…Математическая модель Ca 2+ -зависимого сигнального пути (рис. 1) с учетом процессов регуляции экспрессии генов раннего (гены семейства NR4A) и отложенного (ген PPARGC1A) ответов была разработана на основе модульного подхода моделирования [11,12].…”