Computer Simulation of Self-Organization in the Bacterial MinCDE System

Abstract

Аннотация. Система белков MinCDE присутствует в бактериях Escherichia coli и некоторых других видах. В естественных условиях MinCDE предотвращает неправильное деление бактериальной клетки. В лабораторных экспериментах MinCDE образует движущиеся белковые волны и некоторые другие пространственно-временные паттерны. Точные механизмы этого процесса самоорганизации до сих пор неясны, однако недавно было сделано предположение, которое гласит, что самоорганизация в системе MinCDE возникает в результате двух противоположных механизмов: коллективное привлечение белков MinD на мембрану и их открепление от мембраны в результате гидролиза АТФ, ускоряющееся за счет механизма быстрого пересвязывания белков MinE со свободными MinD. Основываясь на этом предположении, мы разработали клеточно-автоматную модель процесса самоорганизации белков MinCDE. В результате компьютерного моделирования был получен график концентрации белков в движущейся волне, образованной белками MinDE, который качественно соответствует аналогичным графикам, полученным из результатов лабораторных экспериментов. Кроме того, визуальная картина процесса моделирования, отражающая распространение белковых волн и спиралей, также схожа со снимками, полученными при помощи покадровой микроскопии в лабораторных условиях. Ключевые слова: система MinCDE, деление клетки, Escherichia coli, самоорганизация, клеточные автоматы, компьютерное моделирование. ВВЕДЕНИЕТочное теоретическое описание многих процессов самоорганизации, происходящих в биологических системах, затруднено тем, что отследить динамику отдельных частиц таких систем в лабораторных условиях весьма сложно. Таким образом, компьютерное моделирование играет важную роль в этой области и помогает подтвердить (или опровергнуть) предлагаемые теоретические модели и гипотезы. Одним из эффективных инструментов моделирования процессов самоорганизации являются клеточные автоматы (КА) [1]. КА-модели обладают такими свойствами, как способность моделировать сложные нелинейные процессы в активных средах, простота задания модельных правил, полная дискретность, наглядная визуализация и естественный мелкозернистый параллелизм, позволяющий эффективно производить расчеты на современных многопроцессорных системах (кластеры, GPU и др.) [2].