| Инд. авторы: | Сенотрусова С.Д., Воропаева О.Ф. |
| Заглавие: | Численные модели динамики р53-зависимых микроРНК |
| Библ. ссылка: | Сенотрусова С.Д., Воропаева О.Ф. Численные модели динамики р53-зависимых микроРНК // XVI Российская конференция «Распределенные информационно - вычислительные ресурсы. Наука – цифровой экономике» (DICR-2017): Труды XVI Всероссийской конференции (4-7 декабря 2017 г.). Новосибирск / Под ред. О.Л. Жижимова, А.М. Федотова. - 2017. - Новосибирск: ИВТ СО РАН. - С.246-252. - ISBN: 978-5-905569-10-4. - http://elib.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/1467/34/paper30.pdf |
| Внешние системы: | РИНЦ: 32255036; |
| Реферат: | rus: Разработаны математические модели динамики сети p53–Mdm2–miRNA, в которой микроРНК находятся в прямой положительной связи с p53 и поэтому могут рассматриваться как биомаркеры онкологических и нейродегенеративных заболеваний. Изучены варианты дерегуляции микроРНК, иллюстрирующие степень надежности диагностических свойств микроРНК. Адекватность математических моделей и результатов численного анализа подтверждается согласием с известными экспериментальными данными. eng: The mathematical models of the dynamics of tumor markers network p53–Mdm2–miRNA, in which miRNAs have a direct positive connection with protein p53 and can be considered as biomarkers of cancer and neurodegenerative diseases, are developed. Deregulation variants of miRNAs, illustrating the degree of reliability of diagnostic properties of miRNAs, are studied. The adequacy of the mathematical models and re-sults of numerical analysis is confirmed by concordance of calculation results with the experimental data. |
| Ключевые слова: | miR-34; microRNA; tumor marker; Mdm2; miR-143; онкомаркер; численное моделирование; микроРНК; р53; numerical simulation; |
| Издано: | 2017 |
| Физ. характеристика: | с.246-252 |
| Ссылка: | http://elib.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/1467/34/paper30.pdf |
| Конференция: | Название: XVI Российская конференция «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы. Наука – цифровой экономике» Аббревиатура: DICR-2017 Город: Новосибирск Страна: Россия Даты проведения: 2017-12-04 - 2017-12-07 Ссылка: http://conf.ict.nsc.ru/dicr2017 |
| Цитирование: | 1. Воропаева О.Ф., Шокин Ю.И., Непомнящих Л.М., Сенчукова С.Р. Математическое моде-лирование функционирования и регуляции биологической системы p53-Mdm2. Москва: изд-во РАМН, 2014. 176 с. 2. Bisio A., Sanctis V., Vescovo V., Denti M., Jegga A., Inga A., Ciribilli Ya. Identification of new p53 target microRNAs by bioinformatics and functional analysis//BMC Cancer. 2013. V. 13, № 552. 13p. 3. Sachdeva M., Zhu S., Wu F., Wu H., Walia V., Kumar S., Elble R., Watabe K., Mo Y.-Y. P53 re-presses c-Myc through induction of the tumor suppressor miR-145//PNAS. 2009. V. 106, № 9. P. 3207-3212. 4. Zhang J., Sun Q., Zhang Z., Ge S., Han Z-G., Chen W-T. Loss of microRNA -143/145 disturbs cellular growth and apoptosis of human epithelial cancers by impairing the MDM2 -p53 feed-back loop//Oncogene. 2013. V. 32. P. 61-69. 5. Воропаева О.Ф., Сенотрусова С.Д., Шокин Ю.И. Дерегуляция p53-зависимых микроРНК: результаты математического моделирования//Математическая биология и биоинформатика. 2017. Т. 12, № 1. С. 151-175. 6. Voropaeva O.F., Senotrusova S.D., Shokin Y.I. Numerical investigation of diagnostic properties of p53-dependent microRNAs//RJNAMM. 2017. V. 32, № 3. P. 203-213. 7. Воропаева О.Ф., Сенотрусова С.Д. Переход от уравнения с запаздыванием к системе обыкновенных дифференциальных уравнений в модели сети онкомаркеров // Математическое моделирование. 2017. Т. 29, № 9. С. 135-154. 8. Воропаева О.Ф., Шокин Ю.И., Сенотрусова С.Д. Математическое моделирование функционирования сети онкомаркеров//Доклады VI Международной конференции «Математическая биология и биоинформатика». Москва: Макс-Пресс, 2016. C. 102-103. |
