软件有助于解密胚胎发育

当新生命发展时，最初相同细胞的微小球必须形成成熟生物的不同身体部位。六十年前，艾伦·图灵提出，这种身体模式是通过两种类型的信号分子实现的，这两种信号分子在发育中的组织中扩散以产生空间模式。来自蒂宾根马克斯普朗克学会Friedrich Miescher实验室的科学家们现已开发出新的数学方法和软件，用于系统地分析涉及两个以上分子的真实模式形成网络。该软件可用于分析模式在开发过程中的形成方式，并为生物工程方法创建新颖的模式。

六十多年前，现代计算机科学之父艾伦·图灵(Alan Turing)因在第二次世界大战期间解密来自Enigma机器的信息而闻名，他假定了一个模型，解释了胚胎发育过程中身体是如何形成图案的。在他提出的反应 - 扩散模型中，两个信号分子相互反应并通过扩散在胚胎中扩散。图灵在数学上表明，如果一个分子比另一个分子移动得快，那么这两个分子可以在胚胎中形成空间模式。由此产生的高和低分子浓度可以为细胞提供关于如何区分以及在何处形成不同身体部位的信息。虽然图灵的模式与正常发育过程中观察到的模式非常相似，

现在，一篇论文将图灵最初的方法扩展到后基因组时代。为了包括基因调控网络对模式形成的影响，由PatrickMüller领导的团队与来自蒂宾根的Friedrich Miescher实验室和巴塞罗那基因组监管中心的科学家们合作开发了一种新的计算方法，用于分析和模拟模式的形成。反应扩散网络与移动和固定分子。“现实生成模式系统不包括经典图灵模型中使用的简化双组件网络。我们希望分析更复杂的系统并创建一个用户友好的软件，使我们能够发现新的生物相关网络设计”，该研究的第一作者Luciano Marcon解释道。

软件加速了数学运算

图灵模型的分析涉及繁琐的数学，手动分析给定的网络需要大约两页。将这种方法扩展到具有数百万个可能网络的系统分析似乎是不可能的。因此，科学家们使用现代计算机代数系统开发了软件RDNets，它可以在几分钟内自动执行繁琐的数学运算。

科学家们用他们的软件筛选了数以百万计的可能的反应扩散网络，发现大多数新发现的模式网络不需要满足图灵假设的差分信号移动性条件，并且被认为是不可或缺的。相反，当信号分子同样可移动或甚至信号迁移的任何组合时，也可以形成模式。“我们发现现实的反应 - 扩散系统遵循的机制与以前的概念根本不同”，PatrickMüller说。

科学家利用他们的软件分析了几种发育系统，从祖先组织的生成到手指的形成。除了与发育生物学相关之外，RDNets还可用于生物工程师。该软件使用户能够对许多图案化过程进行建模，并设计可以合成构建的基础基因调控电路。这对于组织工程方法应该是非常有用的，其中软件用户可以设计感兴趣的区域以表达分化因子以在限定的结构域中诱导特定组织。

生物网络分析

系统生物学专注于生物化学网络的研究，其中分子是节点，分子相互作用是边缘。这些网络的动态可以用微分方程来描述代表分子在空间和时间中的行为。有两种方法可以研究微分方程：通过找到方程的解析解，或者通过执行数值模拟。传统上，第一种方法是由使用代数写下封闭形式解决方案的数学家手动执行的。此解决方案描述了系统对所有可能参数值的行为。第二种方法由计算机执行，并涉及执行数千次重复计算，目的是获得描述系统在特定条件下行为的数值列表，即一组代表性参数值。因此，分析方法是优选的，因为它们提供了对系统的详尽描述，与数值模拟相反，数值模拟只能采样参数空间的一个子集。然而，在实践中，分析方法仅限于简单的网络，因为随着问题的大小增加，数学变得太复杂，并且方程的手动解决方案变得不可行。

软件RDNets能够通过借助于计算机代数系统自动化偏微分方程的线性稳定性分析来克服这一限制。这种自动化高通量数学分析的新方法可用于筛选可形成自组织周期模式的新生化图灵网络。分析可以通过定性和定量实验数据进行约束，这使得RDNets成为用户的前所未有的工具，旨在研究发展模式网络或设计反应扩散合成电路。该软件可在线获得，并可在大多数Web浏览器上运行。