Инд. авторы:	Сенотрусова С.Д., Воропаева О.Ф.
Заглавие:	Численный анализ диагностических свойств p53-зависимых микроРНК
Библ. ссылка:	Сенотрусова С.Д., Воропаева О.Ф. Численный анализ диагностических свойств p53-зависимых микроРНК // Марчуковские научные чтения – 2017: Труды Международной конференции. - 2017. - Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН. - С.795-802.
Внешние системы:	РИНЦ: 32702947;
Реферат:	rus: Разработаны математические модели динамики сети онкомаркеров p53-Mdm2-miRNA, в которой микроРНК имеют прямую положительную связь с белком р53. Выполнено численное исследование функционирования микроРНК в нормальных условиях и в условиях, когда p53 и его ингибитор Mdm2 проявляют критические для состояния пациента свойства и могут быть определены как диагностические маркеры онкологических и нейродегенеративных заболеваний. Адекватность математических моделей и результатов численного анализа подтверждается согласием с известными данными клинических и лабораторных исследований. Изучены варианты дерегуляции микроРНК. Показано, что нарушение связи в сети p53-miRNA оказывает существенное влияние на диагностические свойства микроРНК.
Ключевые слова:	микроРНК; онкомаркер; p53; уравнение с запаздыванием; численное моделирование;
Издано:	Novosibirsk: , 2017
Физ. характеристика:	с.795-802
Конференция:	Название: Марчуковские научные чтения-2017 Город: Новосибирск Страна: Россия Даты проведения: 2017-06-25 - 2017-07-14
Цитирование:	1. Lane D., Levine A. p53 research: The past thirty years and the next thirty years. Cold Spring Harb // Perspect. Biol. 2010. V. 2, № 12, P. a000893 2. Желтухин А.О., Чумаков П.М. Повседневные и индуцируемые функции гена p53 // Успехи биолог. химии. 2010. Т. 50, С. 447-516 3. Batchelor E., Mock C.S., Bhan I., Loewer A., Lahav G. Recurrent initiation: A mechanism for triggering p53 pulses in response to DNA damage // Molecular Cell. 2008. V. 30, № 3, P. 277-289 4. He L., He X., Lim L.P., Stanchina E., Xuan Z., Liang Y., Xue W., Zender L., Magnus J., Ridzon D., Jackson A.L., Linsley P.S., Chen C., Lowe S.W., Cleary M.A., Hannon G.J. A microRNA component of the p53 tumour suppressor network // Nature. 2007. V. 447, P. 05939 5. 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 6. Tiana G., Jensen M.H., Sneppen K. Time delay as a key to apoptosis induction in the p53 network // Eur. Phys. J. B. 2002. № 29, P. 135-140 7. Воропаева О.Ф., Козлова А.О., Сенотрусова С.Д. Численный анализ перехода от уравнения с запаздыванием к системе ОДУ в математической модели сети онкомаркеров // Вычислительные технологии. 2016. Т. 21, № 2, С. 12-25 8. Воропаева О.Ф., Шокин Ю.И., Сенотрусова С.Д. Математическое моделирование функционирования сети онкомаркеров // Доклады 4-й Международной конференции «Математическая биология и биоинформатика». Пущино, 16-21 октября 2016 г. Москва: Макс-Пресс, 2016. C. 102-103 9. Воропаева О.Ф., Шокин Ю.И., Непомнящих Л.М., Сенчукова С.Р. Математическое моделирование функционирования и регуляции биологической системы p53-Mdm2. Москва: изд-во РАМН, 2014. 176 с 10. 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 11. Sachdeva M., Zhu S., Wu F., Wu H., Walia V., Kumar S., Elble R., Watabe K., Mo Y.-Y. P53 represses c-Myc through induction of the tumor suppressor miR-145 // PNAS. 2009. V. 106, № 9, P. 3207-3212