Динамика экспрессии генов сегментации у дрозофилы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.00.28, доктор биологических наук Самсонова, Мария Георгиевна

• Самсонова, Мария Георгиевна
• доктор биологических наук
• 2008

Оглавление диссертации доктор биологических наук Самсонова, Мария Георгиевна

Введение

1 Современные представления о детерминации сегментов у дрозофилы. Обзор литературы.

1.1 Эмбриогенез дрозофилы.

1.2 Сеть генов сегментации.

1.3 Об использовании мутантов для анализа регуляторных взаимодействий

2 Материал и методы

2.1 Материал.

2.2 Методы обработки цифровых изображений

2.3 Извлечение характерных признаков из одномерных картин экспрессии

2.3.1 Сплайновая аппроксимация

2.3.2 Быстрое избыточное двоичное вейвлет-преобразование

2.4 Обобщение метода SVM на случай регрессионного оценивания

2.5 Метод генных сетей.

2.5.1 Базовая концепция модели.

2.5.2 Уравнения модели.

2.5.3 Оптимизация параллельным численным отжигом Лама

2.5.4 Биологический анализ генных сетей

2.6 Базы данных.

2.6.1 Реляционная модель данных и реляционные СУБД.

2.6.2 Информационные технологии создания интерфейсов.

3 Метод получения количественных данных по экспрессии генов сегментации

3.1 Сегментация изображений.

3.1.1 Приведение изображений в стандартную ориентацию

3.1/2 Построение гладкой маски эмбриона.

3.1.3 Получение количественных данных.

3.2 Удаление фонового сигнала

3.2.1 Определение неэкснрессируюгцих областей.

3.2.2 Выделение опорных точек.

3.2.3 Аппроксимация фонового сигнала.

3.2.4 Удаление фона.

3.2.5 Особые случаи.

3.2.6 Оценка точности метода.

3.3 Определение возраста эмбриона.

3.3.1 Формирование обучающей выборки эмбрионов.

3.3.2 Предсказание возраста эмбрионов.

3.4 Регистрация картин экспрессии генов у эмбрионов.

3.4.1 Аффинное преобразование.

3.4.2 Оценка точности метода регистрации.

3.5 Конструирование интегрированных картин экспрессии генов сегментации

4 Динамическая природа позиционной информации

4.1 Концепция позиционной информации.

4.2 Градиенты морфогенов.

4.3 Модель "французского флага".

4.4 Сдвиги областей экспрессии генов сегментации.

4.5 Динамическая позиционная информация.

5 Регуляторные взаимодействия в сети генов gap

5.1 Анализ регуляторных механизмов, контролирующих экспрессию генов gap.

5.1.1 In silico реконструкция сети генов gap.

5.2 Анализ полученных генных сетей.

5.2.1 Анализ коэффициентов матрицы регуляторных взаимодействий

5.2.2 Графический анализ регуляции в системе генов gap.

5.2.3 Пять базовых регуляторных механизмов позиционирования областей экспрессии генов gap.

5.3 Механизм сдвига границ областей экспрессии генов gap.Ill

6 Создание атласа экспрессии генов сегментации во времени и пространстве

6.1 Модель данных.

6.2 Архитектура системы.

6.2.1 Java-серверы приложений.

6.2.2 Визуализация количественных и преобразованных данных

6.2.3 Визуализация динамики экспрессии генов.

6.3 Объем данных.

6.4 Ве&-интерфейс.

6.5 Практическое использование FlyEx.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Динамика экспрессии генов сегментации у дрозофилы»

За последние 25 лет биология развития добилась впечатляющих успехов. Применение генетических методов, а также методов функциональной геномики позволило клонировать большое количество генов, регулирующих процессы развития, выделить их продукты - РНК и белки и проанализировать функции всех этих молекул. Однако, несмотря на огромный объем полученной информации, картина того, каким образом гены контролируют фенотипы тканей, органов и, как следствие, развитие всего организма, до сих пор отсутствует.

Причинная связь между генотипом и фенотипом является сложной. Дело в том, что любая система (ткань, орган и т.н.) формируется в результате процессов и регуляторных механизмов, действующих на разных уровнях организации (от молекулярного до организменного). В каждом из этих процессов участвует большое число гетерогенных компонент (генов, белков, разных типов клеток и т.д.), которые вступают друг с другом в сложные взаимодействия, причём наличие ансамбля взаимодействующих компонент характерно для каждого уровня организации. На результаты таких взаимодействий (часто называемых "новыми сущностями "или "свойствами ансамбля") на любом уровне организации могут сильно влиять гетерогенность состава и взаимодействия биологических компонент на более низком и/или высоком уровнях организации.

Экспериментальная биология еще недавно была нацелена, главным образом, на изучение структуры и функции отдельных биологических компонент. Необходимость анализа свойств ансамблей, их синергии, а также гетерогенность биологических компонент, входящих в ансамбли на каждом уровне организации, требуют привлечения принципиально иных методов исследования. В последние годы в биологии развивается новое направление - системная биология, целью которой является получение информации о биологическом объекте как о системе взаимодействующих компонент и процессов. О важности системного подхода в современной молекулярной биологии можно судить но ряду детальных обзоров и коллективных монографий, см. например (Ратушный et al., 2005; Kolchanov and Hofestadt, 2005; Kitano, 2002).

Фундаментальным понятием биологин развития является морфогенетическое поле - совокупность клеток, в результате взаимодействия которых формируется орган. Эти взаимодействия приводят к тому, что каждая клетка поля становится детерминированной, выбирая один из многих возможных путей развития, а также занимает определенное положение относительно одной или нескольких точек формирующейся системы. Современные экспериментальные технологии позволяют регистрировать компоненты морфогенетических полей, однако чрезвычайная сложность процессов развития, протекающих в этих полях, требует применения, помимо молекулярно-биологических методов, новых подходов, использующих математическое моделирование, теорию вероятности и статистику, теорию распознавания образов, теорию оптимального управления и вычислительные методы.

В данной работе системный биологический подход применяется для изучения механизмов детерминации сегментов в раннем эмбриогенезе плодовой мушки Drosophila melanogaster.

Актуальность работы. Несмотря на большой объем информации о регуля-торных взаимодействиях генов сегментации (Akam, 1987; Ingham, 1988; Корочкин, 2002), знания о механизмах регуляции этих генов, и в особенности, о механизмах экспрессии генов gap, являются далеко не полными. Это, с одной стороны объясняется неполнотой экспериментальных данных о регуляторных взаимодействиях, с другой - методологическими трудностями, которые возникают, когда вывод о регуляторном взаимодействии у многоклеточного организма делается на основе качественного анализа экспрессии гена у мутантов. Кратко эти трудности можно обозначить как проблемы непротиворечивости, уникальности и полноты предполагаемого регуляторного механизма.

Для доказательства непротиворечивости гипотетического регуляторного механизма требуется учет вклада всех регуляторов исследуемого гена. Современные экспериментальные методы, однако, имеют ограниченную возможность одновременного анализа влияния всех регуляторов на данный ген, поскольку они основаны на анализе картин экспрессии у мутантов, а получение организмов с мутациями более чем в трех регуляторах часто является непростой задачей. Более того, генная сеть у мутантов по определению состоит из неполного, или дефектного набора регуляторных взаимодействий генов. Таким образом, выводы о структуре генной сети дикого типа приходится делать на основании данных многих экспериментов с мутантами. Непротиворечивость же выявленных взаимодействий может быть продемонстрирована только при проверке их в интактном развивающимся организме, содержащем полный набор регуляторов.

Другая проблема, возникающая при интерпретации картин экспрессии у мутантов состоит в доказательстве уникальности механизма взаимодействия, т.е. доказательстве того, что данное регуляторное взаимодействие является прямым, а не опосредованным. Такие доказательства требуют проведения дополнительных экспериментов.

И наконец, существует фундаментальная проблема демонстрации полноты выявленных регуляторных взаимодействий. Действительно, необходимость материнских генов и генов gap - физических компонент морфогенетического поля сегментации - для правильной экспрессии генов gap не означает достаточности этого набора генов. В принципе доказательство достаточности выявленного регулятор-ного механизма невозможно без реконструкции системы ab initio из отдельных, хорошо контролируемых компонентов. Очевидно, что современные экспериментальные методы не позволяют провести такую реконструкцию, и, следовательно, она должна быть проведена in silico с помощью математического моделирования и численных расчетов (Ратушиый et al., 2005).

Другой вопрос, один из самых важных в эмбриологии, состоит в выяснении механизма детерминации клеток и частей зародыша. В основе этого механизма лежит активация тех или иных генов в разных клетках, что приводит к возникновению пространственно неоднородной картины экспрессии генов ("узора"или так называемого паттерна). У дрозофилы детерминация сегментов определяет положение парасегментпых, а не сегментных границ. Образование иарасегмен-тов предшествует формированию сегментов на более поздних стадиях развития. В морфогенетическом поле сегментации сегментный препаттерн образуют полосы экспрессии генов segment-polarity (Lawrence and Johnston, 1989; Martinez-Arias and Lawrence, 1985; Ingham and Martinez-Arias, 1992; Жимулев, 2003).

Классическое объяснение механизмов детерминации было предложено в 1969 году Л.Волпертом, сформулировавшим теорию позиционной информации (Wolpert, 1969; Wolpert, 1989). Согласно этой теории судьба клетки определяется ее положением в определенном пространственном поле зародыша, в котором существует градиент концентрации некой сигнальной молекулы, называемой морфогеном. Считывание информации о градиенте морфогена и ее интерпретация приводят к дифференциации клеток в том или ином направлении в зависимости от уровня концентрации морфогена.

У дрозофилы продукт материнского координатного гена bed является классическим примером морфогена (Driever and Niissleiii-Volhard, 1988b; Driever and Nusslein-Volhard, 1988a; Ephrnssi and St Johnston, 2004). Проведенные в последнее время генетические и теоретические исследования указывают на то, что действие одного лишь морфогена Bed недостаточно для возникновения прострвнственно неооднородной картины экспрессии генов в бластодерме дрозофилы. В нашей работе исследована динамика позиционирования областей экспрессии генов сегментации, и на основе полученных данных обсуждается адекватность концептуальной модели Л.Волперта для объяснения механизмов формирования сегментного пре-паттерна в бластодерме дрозофилы.

Понимание принципов организации и функционирования морфогепетического поля сегментации требует детального количественного описания динамики каждой из его компонент. Несмотря па высокую разрешающую способность, метод ДНК чипов так же, как и многие другие методы количественной оценки экспрессии генов (количественный PCR, CAT assays), имеет ограниченное применение для решения этой задачи. Дело в том, что все эти методы используют гомогенаты клеток и, таким образом, теряют информацию об экспрессии генов в пространстве. Перспективным является использование иммунофлуоресцентного маркирования биологических макромолекул в сочетании с лазерной конфокальной микроскопией, которая позволяет получать качественные цифровые изображения картин экспрессии генов, готовые для извлечения количественных данных об экспрессии путем компьютерной обработки.

Очевидно, что качество математического моделирования зависит от качества экспериментальных данных. Как было отмечено Х.Китано (Kitano, 2002) идеальный набор данных должен быть исчерпывающим по полноте оцениваемых компонент, измеряемых параметров и по охвату временной динамики, точным в количественном отношении, а также систематическим. Последнее означает, что способ получения данных разных типов должен допускать их согласованную интеграцию. Хотя эти требования очевидны, в настоящее время лишь немногие наборы данных им удовлетворяют и, поэтому, получение такого набора данных по экспрессии генов сегментации имеет важное значение.

Эффективное использование количественных данных но экспрессии генов сегментации требует организации набора данных в виде базы данных, что обеспечит эффективное хранение и выборку информации, а также облегчит анализ данных, нацеленный на выявление новых биологических закономерностей изучаемого процесса и формулировку новых гипотез для их направленной проверки в экспериментах. Отметим, что по своей сути такая база данных будет пространственно-временным атласом экспрессии генов, поскольку она хранит количественную информацию по экспрессии в разных точках морфогепетического ноля и в разные моменты времени.

Цель и задачи исследования состояли в том, чтобы проверить достаточность материнских градиентов Bed, Hb и Cad для правильного позиционирования областей экспрессии генов gap и выяснить роль взаимной репрессии генов gap в этом процессе. Конкретные задачи исследования состояли в следующем:

1. Разработать новый конвейерный метод количественной оценки уровня экспрессии главных компонент морфогенетического поля сегментации у дрозофилы - генов сегментации - на основе изображений, полученных с помощью конфокальных микроскопов. Этот метод должен включать сегментацию изображений, удаление фонового сигнала, определение возраста эмбриона, пространственную регистрацию картин экспрессии и интеграцию данных.

2. Получить исчерпывающий по полноте, точный в количественном отношении и систематический набор количественных данных об экспрессии генов сегментации в каждом ядре каждого индивидуального эмбриона, а также эталонные, интегрированные данные об экспрессии каждого из 14 генов сегментации в каждой области эмбриона в разные моменты времени;

3. Изучить динамику формирования областей экспрессии генов в морфогенети-ческом поле сегментации путем оценки положения каждой области в разные моменты времени;

4. Создать математическую модель механизмов регуляции экспрессии генов gap в цикле деления ядер 14А. Примененить эту модель для in silico реконструкции сети генов gap и выявления механизмов, обеспечивающих сдвиги границ областей экспрессии этих генов;

5. Для облегчения работы теоретиков и биологов с данными создать пространственно-временной атлас экспрессии генов сегментации в виде реляционной базы данных, доступной в сети Интернет.

Научная новизна работы. В настоящей работе впервые

• разработай конвейерный метод получения количественных данных по экспрессии генов сегментации из конфокальных изображений картин экспрессии этпх генов. Метод включает 5 процедур, а именно, сегментацию изображений, удаление фонового сигнала, определение возраста эмбриона, пространственную регистрацию картин экспрессии и интеграцию данных, которые можно применять последовательно и по отдельности;

• получен полный, точный и систематический набор количественных данных об экспрессии генов сегментации в каждом ядре каждого из 1580 индивидуальных эмбрионов, а также интегрированные данные об экспрессии каждого из 14 генов сегментации;

• показано, что области экспрессии генов сегментации, локализованные в будущей зародышевой полоске, по мере своего формирования в цикле 14А смещаются к переднему полюсу эмбриона;

• предложена математическая модель для предсказания механизмов регуляции экспрессии генов gap в цикле 14А, правильно воспроизводящая временную динамику экспрессии этих генов, степень перекрывания соседних областей экспрессии, а также воспроизводящая сдвиги границ областей экспрессии генов gap в ходе цикла 14А;

• исследованы механизмы сдвигов центральной области экспрессии Кг, а также задних областей экспрессии kni, gt и hb по направлению к переднему концу эмбриона;

• создан пространственно-временной атлас экспрессии генов сегментации в виде реляционной базы данных FlyEx, доступной по сети Интернет.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся

1. Компьютерная обработка цифровых изображений картин экспрессии генов, полученных с помощью конфокального микроскопа и нммунофлуоресцент-ного маркирования биологических макромолекул, может быть использована для получения количественных данных по экспрессии генов in situ.

2. Количественное описание пространственно-временной динамики компонент морфогенетического поля сегментации необходимо для понимания механизмов его функционирования.

3. Сдвиги областей экспрессии генов сегментации важны для позиционирования областей экспрессии генов-мишеней и играют важную роль в формировании сегментного препаттерна.

4. Материнские гены bed, cad и гены gap Кг, kni, gt, hb, til не только необходимы, но и достаточны для правильной экспрессии генов gap в будущей зародышевой полоске.

5. Позиционная информация в бластодерме дрозофилы задается динамически меняющейся во времени комбинацией концентраций продуктов материнских и зиготических генов. В каждый момент времени эта комбинация определяется не только материнскими морфогенами, но и сдвигами границ областей экспрессии генов сегментации из-за регуляторных взаимодействий. Это толкование подразумевает активный, а не пассивный способ интерпретации градиента морфогена и размывает границу между формированием и интерпретацией позицнонрюй информации.

Практическое значение работы. Научно-практическая значимость работы состоит в том, что в ней впервые разработан и успешно применен метод конвейерной обработки картин экспрессии генов сегментации с целью получения количественных данных по экспрессии генов. Метод был успешно адаптирован для обработки данных по экспрессии генов сегментации на уровне мРНК (Janssens et al., 2006), для обработки оптических срезов изображений картин экспрессии генов в ядрах эмбриона дрозофилы, а также для маскирования экспрессирующих областей и получения количествешшх данных по экспрессии генов в раннем развитии коралла Acropora millepora и морского анемона Nematostella vectensis (Kozlov et al., 2007). Все это позволяет считать разработанный метод важным инструментом извлечения количественной информации из изображений картин экспрессии генов. Отметим также, что в силу универсальности большинства процедур разработанный метод может с небольшими модификациями применяться для обработки широкого спектра биологических изображений и, таким образом, представляет интерес для широкого круга ученых в области молекулярной биологии.

В качестве одной из процедур конвейерного метода предложен новый метод определения возраста эмбриона в цикле развития 14А, основанный на анализе динамичных картин экспрессии гена eve, окрашенного у всех эмбрионов, и стандартизации этих картин экспрессии относительно возраста эмбриона, определенного в эксперименте. Этот метод позволяет автоматизировать процедуру предсказания возраста, делает ненужршм трудоемкое определение возраста экспериментальным путем и, таким образом, является важным усовершенствованием метода определения возраста эмбриона дрозофилы в раннем эмбриогенезе.

Количественные данные по экспрессии генов сегментации, полученные в данной работе, уникальны по охвату временной динамики, точны, имеют клеточное разрешение и получены в результате систематических и масштабных экспериментов, проводимых в одной лаборатории и с использованием одних и тех же стандартизованных методов. Эта особенность сделала полученные данные исключительно востребованными мировым сообществом, использующим их как в теоретических исследованиях, так и для изучения механизмов сегментации, см. например, Holloway et al., 2003; Pereanu and Hartenstein, 2004; Diambra and da Costa, 2005; Aegerter-Wilmsen et al., 2005; Isalan et al., 2005; Ludwig et al., 2005; Holloway et al., 2006; Krishna ct al., 2005; Ochoa-Espinosa et al., 2005; Perkins et al., 2006; Yucel and Small, 2006; Zinzen and Papatsenko, 2007; Bergmann et al., 2007.

Созданный пространственно-временной атлас экспрессии генов сегментации FlyEx является открытым ресурсом, широко используемым мировым сообществом биологов и биоинформатиков. Так например, в 2006 году общее количество обращений к FlyEx составило более 260000.

В работе исследуется центральный вопрос эмбриологии - механизмы детерминации клеток и частей зародыша в морфогенетических полях. Помимо этого, выполненные исследования имеют важное значение для лучшего понимания медицинских аспектов развития, а совокупность разработанных методов и моделей формирует, в конечном итоге, методологическую базу для реконструкции генной сети организма при отсутствии или ограниченном использовании мутагенеза.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы были доложены на конференциях: Computational Cell Biology Workshop [CSHL 2007] (Cold Spring Harbor, USA, 2007); Санкт-Петербургской международной конференции по нано-биотехнологии, пленарный доклад, (Санкт-Петербург, 2006); 3 Workshop on Data Integration for the Life Sciences [DILS2006] (Hinxton, UK); 1, 3, 4 и 5 International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure [BGRS'1998, 2002, 2004, 2006], в 2006 г. - приглашенный доклад (Новосибирск, 1998, 2002, 2004 и 2006); 3 и 4 TICSP Workshop on Computational Systems Biology, приглашенные доклады (Tampere, Finland, 2005 и 2006); 2, 3 и 4 International Symposium on Networks in Bioinformatics, в 2005 и 2006 г.г. - приглашенные доклады, [ISNB 2005, 2006, 2007] (Amsterdam, the Netherlands, 2005, 2006 и 2007); NETTAB 2005 workshop, Workflows management: new abilities for the biological information overflow (Naples, Italy, 2005); 2d Integrative Bioinformatics Workshop, приглашенный доклад, (Bielefeld, Germany, 2005); 42, 44, 45 и 46 Annual Drosophila Research Conferences, (Washington DC, San Diego, Washington DC и Chicago, USA, 2001, 2003, 2004 и 2005); Intl. Moscow Conference on Computational Molecular Biology (Moscow, Russia, 2003); 7,10 и 11 Int. Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology [ISMB99, ISMB02, ISMB03], в 1999 г. - премия SGI за лучший доклад на конференции, (Heidelberg, Germany, 1999; Edmonton, Canada, 2002; Brisbane, Australia, 2003); Computation in Cells: EPSRC Emerging Computing Paradigms Workshop, приглашенный доклад, (Hertfordshire, UK, 2000) и т.д.

С использованием материалов диссертации автором сделано 2 приглашенных доклада в Lawrence Berkeley National Laboratory, USA (2002 и 2006 гг.), доклад на Московском семинаре но биоинформатике (2006), приглашенные доклады в 2003 г. в Genetics Department, Cambridge University (UK) и в Bioinformatics Research Centre, University of Glasgow (UK), приглашенные доклады в 2005 г. на Bioinformatics Colloquium, Georg-August-Universitat Gottingen (Germany) и на Waterman Seminars, the Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK, Germany), приглашенный доклад в Laurence H. Baker Center for Bioinforraatics and Biological Statistics Seminar Series, Iowa University, USA (2001), а также 2 приглашенных лекции на the Les Houches Summer School "Multiple Aspects of DNA and RNA: from biophysics to bioinformatics"(2004). Также сделаны 3 приглашенных доклада на семинарах Dagstuhl: 3d Dagstuhl Seminar for Information and Simulation Systems for the Analysis of Gene Regulation and Metabolic Pathways (2001); Dagstuhl Seminar 04281 "Integrative Bioinformatics - Aspects of the Virtual Cell (2004), Dagstuhl Seminar 03051, "Information and Process Integration: A Life Science Perspective" (2003) и многих других семинарах. Сделан также доклад на семинаре, организованном фирмой Leica, "Современные конфокальные микроскопы фирмы Leica и их применение в биологии" (Санкт-Петербург,2006).

Кроме того результаты работы обсуждались на Санкт-Петербургском семинаре по компьютерной биологии, на семинарах кафедр эмбриологии и генетики Санкт-Петербургского государственного университета и были включены в лекцию на Международной школе-семинаре BGRS "Эволюция, системная биология и суперкомиьютерные вычисления в биоинформатике "в 2005 г. (Новосибирск, Россия).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 45 научных работ (все в соавторстве), в том числе 23 статьи в реферируемых научных журналах.

Структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 7 глав, выводов и библиографии (229 наименований). Ее полный объем составляет 165 страниц, количество рисунков 44.

Заключение диссертации по теме «Биоинформатика», Самсонова, Мария Георгиевна

Выводы

1. Разработан оригинальный конвейерный метод количественной оценки уровня экспрессии генов сегментации на основе изображений, полученных с помощью конфокального микроскопа. Этот метод включает такие процедуры как сегментацию изображений, удаление фонового сигнала, определение возраста эмбриона, пространственную регистрацию картин экспрессии и интеграцию данных.

2. Показано, что возраст эмбриона в цикле деления ядер 14А может быть предсказан с точностью до 2 минут развития на основании анализа высоко динамичной картины экспрессии гена even-skipped.

3. Получен полный, точный и систематический набор количественных данных об экспрессии генов сегментации в каждом ядре каждого из 1580 индивидуальных эмбрионов, а также интегрированные данные об экспрессии каждого из 14 генов сегментации. Интегрированные данные имеют пространственное разрешение в одно ядро и разрешение по времени в 15 минут развития для цикла 13 и около 6.5 минут развития для цикла 14А.

4. Показано, что области экспрессии генов сегментации, локализованные в будущей зародышевой полоске, по мере своего формирования в цикле 14А смещаются к переднему полюсу эмбриона. Сдвиги областей экспрессии по порядку величины совпадают с размерами полос экспрессии генов pair-rule. Смещения ядер в этом районе эмбриона значительно меньше, чем сдвиги областей экспрессии.

5. Разработана математическая модель, которая правильно воспроизводит временную динамику экспрессии генов сегментации, размер перекрывания областей экспрессии соседних генов, а также сдвиги границ областей экспрессии генов gap в цикле 14А.

6. Реконструированная в рамках модели топография сети генов gap включает в себя пять базовых регуляторных механизмов: (1) активацию генов gap под действием Bed и Cad; (2) автоактивацию генов gap; (3) сильную репрессию по принципу обратной связи между генами gap с неперекрывающимися областями экспрессии; (4) асимметричную репрессию между генами gap, чьи области экспрессии перекрываются; (5) репрессию по принципу прямой связи генов gap в задней части эмбриона под действием терминального гена til. Эта топография является внутренне непротиворечивой, достаточной для объяснения наблюдаемых картин экспрессии генов gap и, в целом, согласуется с литературными данными.

7. Подтверждена гипотеза о том, что в будущей зародышевой полоске области распределения концентраций мРНК Кг, kni, gt и hb локализуются асимметрично относительно областей распределения концентраций соответствующих белков и сдвинуты относительно последних в направлении к переднему полюсу эмбриона.

8. Показано, что численное моделирование позволяет сопоставить группу генных взаимодействий со специфичным регуляторным процессом: сдвиги границ экспрессии генов gap происходят из-за асимметричности регуляторных взаимодействий между этими генами, при которых ген, область экспрессии которого расположена ближе к заднему концу эмбриона, репрессирует ген с перекрывающейся областью экспрессии, но расположенной ближе к переднему концу. Эти сдвиги пе зависят от действия материнских градиентов и диффузии продуктов генов gap между ядрами.

9. Создана база данных FlyEx (http://urchin.spbcas.ru; http://flyex.ams.sunysb.-edu/flyex), являющаяся пространственно-временным атласом экспрессии генов сегментации. База предоставляет пользователю информацию о динамике формирования областей экспрессии генов сегментации и позволяет произвести получение любых объемов данных по запросу.

Список литературы диссертационного исследования доктор биологических наук Самсонова, Мария Георгиевна, 2008 год

1. Белоусов, JI.B. (2005). Основы общей эмбриологии. "Наука", Изд-во Московского университета, Москва, Россия.

2. Вапник, В. Н., Червоненкис, А. Я. (1974). Теория распознавания образов. Наука, Москва.

3. Вапник, В. Н. (1979). Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. Наука, Москва.

4. Закс,Л. (1976). Статистическое оценивание. "Статистика", Москва.

5. Жимулев, И.Ф. (2003). Общая и молекулярная генетика. Сибирское университетское издательство, Новосибирск, Россия.

6. Корочкин, JL И. (2002). Биология индивидуального развития. Изд-во Московского университета, Москва, Россия.

7. Мясникова, Е., Самсонова, А., Самсонова,М. Рейнитц,Д. (2001). Пространственная регистрация данных об экспрессии генов in situ. Молекулярная биология, 35:1110-1115.

8. Самсонова, М.Г., Гурский, В.В., Козлов, К.Н., Самсонов, A.M. (2006). Системный подход к исследованию организмов. Научно-технические ведомости СПбГТУ, 2:222-234.

9. Суркова, С.Ю., Мясникова, Е.М., Козлов, К.Н., Самсонова, А.А., Райииц, Д., Самсонова, М.Г. (2008). Метод получения количественных данных из конфокальных изображений картин экспрессии генов in situ. Цитология, 50:170-185.

10. Aegerter-Wilmsen, Т., Aegcrter, С. М., and Bisseling, Т. (2005). Model for the robust establishment of precise proportions in the early drosophila embryo. J Theor Biol, 234(l):13-9.

11. Aizenberg, I., Myasnikova, E., Samsonova, M., and Reinitz, J. (2002). Temporal classification of drosopila segmentation gene expression patterns by the multi-valued neural recognition method. Mathematical Biosciences, 176:145-159.

12. Akam, M. (1987). The molecular basis for metameric pattern in the drosophila embryo. Development, 101:1-22:

13. Baldock, R., Bard, J., Brune, R., Hill, В., Kaufman, M., Opstad, K., Smith, D., Stark, M., Waterhouse, A., Yang, Y., and Davidson, D. (2001). The edinburgh mouse atlas: using the cd. Brief Bioinform, 2(2):159-69.

14. Bergmann, S., Sandler, O., Sberro, H., Shnider, S., Schejter, E., Shilo, B. Z., and Barkai, N. (2007). Pre-steady-state decoding of the bicoid morphogen gradient. PLoS Biol, 5(2):e46.

15. Berleth, Т., Burri, M., Thoma, G., Bopp, D., Richstein, S., Frigerio, G., Noll, M., and Niisslein-Volhard, C. (1988). The role of localization of bicoid rna in organizing the anterior pattern of the drosophila embryo. The EMBO Journal, 7:1749-1756.

16. Blair, S. S. (2007). Wing vein pattering in drosophila and the analysis of intercellular signaling. Annu. Rev. Cell Dev. Biol., 23:293-319.

17. Boring, С. C., Squires, T. S., and Tong, T. (1993). Cancer statistics, 1993. CA Cancer J Clin, 43(l):7-26.

18. Bronner, G. and Jackie, H. (1991). Control and function of terminal gap gene activity in the posterior pole region of the drosophila embryo. Mechanisms of Development, 35:205-211.

19. Brown, L. G. (1992). A survey of image registration techniques. ACM Computing Surveys, 24(4):325-376.

20. Bullock, S. L. and Ish-Horowicz, D. (2001). Conserved signals and machinery for RNA transport in drosophila oogenesis and embryogenesis. Nature, 414:611-616.

21. Campos-Ortega, J. A. and Hartcnstein, V. (1985). The Embryonic Development of Drosophila melanogaster. Springer, Heidelberg, Germany.

22. Capovilla, M., Eldon, E. D., and Pirrotta, V. (1992). The giant gene of drosophila encodes a b-ZIP DNA-binding protein that regulates the expression of other segmentation gap genes. Development, 114:99-112.

23. Casanova, J. (1990). Pattern formation under the control of the terminal system in the drosophila embryo. Development, 110:621-628.

24. Child, C. (1941). Patterns and Problems of Development. University of Chicago Press, Chicago.

25. Chu, K. W. (2001). Efficient parallel simulated annealing: The existence and estimation of an optimal mixing regime. PhD thesis, State University of New York at Stony Brook, Stony Brook, NY.

26. Clyde, D. E., Corado, M. S. G., Wu, X., Pare, A., Papatsenko, D., and S., S. (2003). A self-organizing system of repressor gradients establishes segmental complexity in drosophila. Nature, 426:849-853.

27. Codd, E. F. (1990). The relational model for database management : version 2. Addison-Wesley, Reading, Mass.

28. Crick, F. (1970). Diffusion in embryogenesis. Nature, 225:420-422.

29. Crimmins, T. R. (1985). Geometric filter for speckle reduction. Applied Optics, 24:1438-1443.

30. Davidson, D. and Baldock, R. (2001). Bioinformatics beyond sequence: mapping gene function in the embryo. Nat Rev Genet, 2(6):409-17.

31. Davis, G. K. and Patel, N. H. (2002). Short, long and beyond: Molecular and embryological approaches to insect segmentation. Annual Reviews in Entomology, 47:669-699.

32. Dequin, R., Saumweber, H., and Sedat, J. (1984). Proteins shifting from the cytoplasm into tlie nuclei during early embryogenesis of drosophila melanogaster. Developmental Biology, 104:37-48.

33. Diambra, L. and da Costa, F. (2005). Complex networks approach to gene expression driven phenotype imaging. Bioinformatics, 21:3846-3851.

34. Driever, W. and Niisslein-Volhard, C. (1988a). The Bicoid protein determines position in the drosophila embryo in a concentration-dependent manner. Cell, 54:95-104.

35. Driever, W. and Niisslein-Volhard, C. (1988b). A gradient of Bicoid protein in drosophila embryos. Cell, 54:83-93.

36. Driever, W. and Niisslein-Volhard, C. (1989). The Bicoid protein is a positive regulator of hunchback transcription in the early drosophila embryo. Nature, 337:138-143.

37. Driever, W., Thoma, G., and Niisslein-Volhard, C. (1989). Determination of spatial domains of zygotic gene expression in the drosophila embryo by the affinity of binding sites for the Bicoid morphogen. Nature, 340:363-367.

38. Dubnau, J. and Struhl, G. (1996). RNA recognition and translational regulation by a homeodomain protein. Nature, 379:694-649.i

39. Dubois, L., Lecourtois, M., Alexandre, C., Hirst, E., and Vincent, J. P. (2001). Regulated endocytic routing modulates wingless signaling in drosophila embryos. Cell, 105(5):613-24.

40. Edgar, B. A., Odell, G. M., and Schubiger, G. (1989). A genetic switch, based on negative regulation, sharpens stripes in drosophila embryos. Developmental Genetics, 10:124-142.

41. Eldon, Е. D. and Pirrotta, V. (1991). Interactions of the drosophila gap gene giant with maternal and zygotic pattern-forming genes. Development, 111:367-378.

42. Entchev, E. V., Schwabedissen, A., and Gonzalez-Gaitan, M. (2000). Gradient formation of the tgf-beta homolog dpp. Cell, 103(6):981-91.

43. Ephrussi, A. and St Johnston, D. (2004). Seeing is believing: the bicoid morphogen gradient matures. Cell, 116(2): 143-52.

44. Foe, V. E. (1989). Mitotic domains reveal early commitment of cells in drosophila embryos. Development, 107:1-25.

45. Foe, V. E. and Alberts, В. M. (1983). Studies of nuclear and cytoplasmic behaviour during the five mitotic cycles that precede gastrulation in drosophila embryogenesis. The Journal of Cell Science, 61:31-70.

46. Frasch, M., Hoey, Т., Rushlow, C., Doyle, Y., and Levine, M. (1987). Characterization and localization of the even-skipped protein of drosophila. The EMBO Journal, 6:749759.

47. Frasch, M. and Levine, M. (1987). Complementary patterns of even-skipped and fushi-tarazu expression involve their differential regulation by a common set of segmentation genes in drosophila. Genes and Development, 1:981-995.

48. Frigerio, G., Burri, M., Bopp, D., Baumgartner, S., and Noll, M. (1986). Structure of the segmentation gene paired and the drosophila PRD gene set as part of a gene network. Cell, 47:735-746.

49. Furriols, M. and Casanova, J. (2003). In and out of torso rtk signaling. The EMBO Journal, 22:1947-1952.

50. Gaul, U. and Jackie, H. (1987). Pole region-dependent repression of the drosophila gap gene kriippel by maternal gene products. Cell, 51:549-555.

51. Gaul, U. and Jackie, H. (1989). Analysis of maternal effect mutant combinations elucidates regulation and function of the overlap of hunchback and kriippel gene expression in the drosophila blastoderm embryo. Development, 107:651-662.

52. Gaul, U., Seifert, E., Schuh, R., and Jackie, H. (1987). Analysis of kriippel protein distribution during early drosophila development reveals posttranscriptional regulation. Cell, 50:639-647.

53. Gierer, A. and Meinhardt, Н. (1972). A theory of biological pattern formation. Kybernetik, 12:30-39.

54. Gilbert, S. F. (2003). Developmental Biology, Seventh Edition. Sinauer Associates, Sunderland, Massachusetts 01373.

55. Gonzalez, R. C. and Woods, R. E. (2002). Digital image processing. Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 2nd edition.

56. Goodwin, В. C. and Kauffman, S. A. (1990). Spatial harmonics and pattern specification in early drosophila development. I: Bifurcation sequences and gene expression. The Journal of Theoretical Biology, 144:303-319.

57. Gregor, Т., Bialek, W., de Ruyter van Steveninck, R. R., Tank, D. W., and Wieschaus, E. F. (2005). Diffusion and scaling during early embryonic pattern formation. Proc Natl Acad Sci USA, 102(51):18403-7.

58. Gregor, Т., Wieschaus, E. F., McGregor, A. P., Bialek, W., and Tank, D. W. (2007). Stability and nuclear dynamics of the bicoid morphogen gradient. Cell, 130(l):141-52.

59. Gurdon, J. B. and Bourillot, P.-Y. (2001). Morphogen gradient interpretation. Nature, 413:797-803.

60. Gursky, V. V., Jaeger, J., Kozlov, K. N., Reinitz, J., and Samsonov, A. M. (2004). Pattern formation and nuclear divisions are uncoupled in drosophila segmentation: Comparison of spatially discrete and continuous models. PhysicaD, 197:286-302.

61. Gutjahr, Т., Frei, E., and Noll, M. (1993). Complex regulation of early paired expression: Initial activation by gap genes and pattern modulation by pair-rule genes. Development, 117:609-623.

62. Harding, К., Hoey, Т., Warrior, R., and Levine, M. (1989). Autoregulatory and gap gene response elements of the even-skipped promoter of drosophila. The EMBO Journal, 8:1205-1212.

63. Harding, K. and Levine, M. (1988). Gap genes define the limits of antennapedia and bithorax gene expression during early development in drosophila. The EMBO Journal, 7:205-214.

64. Hartenstein, V., Lee, A., and Toga, A. W. (1995). A graphic digital database of drosophila embryogenesis. Trends Genet, ll(2):51-8.

65. Hecksher-Sorensen, J. and Sharpe, J. (2001). 3d confocal reconstruction of gene expression in mouse. Mech Dev, 100(1) :59-63.

66. Hoch, M., Gerwin, N., Taubert, H., and Jackie, H. (1992). Competition for overlapping sites in the regulatory region of the drosophila gene kriippel. Science, 256:94-97.

67. Hoch, M., Schroder, C., Seifert, E., and Jackie, H. (1990). Cis-acting control elements for kriippel expression in the drosophila embryo. The EMBO Journal, 9:2587—2595.

68. Hoch, M., Seifert, E., and Jackie, H. (1991). Gene expression mediated by cis-acting sequences of the kriippel gene in response to the drosophila morphogens Bicoid and Hunchback. The EMBO Journal, 10:2267-2278.

69. Houchmandzadeh, В., Wieschaus, E., and Leibler, S. (2002). Establishment of developmental precision and proportions in the early drosophila embryo. Nature, 415:798-802.

70. Howard, K. and Ingham, P. W. (1986). Regulatory interactions between the segmentation genes fushi tarazu, hairy, and engrailed in the drosophila blastoderm. Cell, 44:949-957.

71. Howard, K. and Struhl, G. (1990). Decoding positional information: Regulation of the pair-rule gene hairy. Development, 110:1223-1231.

72. Ни, M.-K. (1962). Visual pattern recognition by moment invariants. IRE transactions of information theory, IT-8:179-187.

73. Hiilskamp, M., Lukowitz, W., Beermann, A., Glaser, G., and Tautz, D. (1994). Differential regulation of target genes by different alleles of the segmentation gene hunchback in drosophila. Genetics, 138:125-134.

74. Hiilskamp, М., Pfeifle, С., and Tautz, D. (1990). A morphogenetic gradient of Hunchback protein organizes the expression of the gap genes kruppel and knirps in the early drosophila embryo. Nature, 346:577-580.

75. Hiilskamp, M., Schroder, C., Pfeifle, C., Jackie, H., and Tautz, D. (1989). Posterior segmentation of the drosophila embryo in the absence of a maternal posterior organizer gene. Nature, 338:629-632.

76. Jackie, H., Rosenberg, U. В., Preiss, A., Seifert, E., Knipple, D. C., Kienlin, A., and Lehmann, R. (1985). Molecular analysis of kruppel, a segmentation gene of drosophila melanogaster. Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology, 50:465-473.

77. Jackie, H., Tautz, D., Schuh, R., Seifert, E., and Lehmann, R. (1986). Cross-regulatory interactions among the gap genes of drosophila. Nature, 324:668-670.

78. Jaeger, J., Sharp, D. H., and Reinitz, J. (2007). Known maternal gradients are not sufficient for the establishment of gap domains in drosophila melanogaster. Mech Dev, 124(2):108-28.

79. Janssens, H., Hou, S., Jaeger, J., Kim, A. R., Myasnikova, E., Sharp, D., and Reinitz, J. (2006). Quantitative and predictive model of transcriptional control of the drosophila melanogaster even skipped gene. Nat Genet, 38(10):1159-65.

80. Janssens, H., Kosman, D., Vanario-Alonso, С. E., Jaeger, J., Samsonova, M., and Reinitz, J. (2005). A high-throughput method for quantifying gene expression data from early drosophila embryos. Dev Genes Evol, 215(7):374-81.

81. Jaynes, J. and Fujioka, M. (2004). Drawing lines in the sand: even skipped et al. and parasegment boundaries. Dev Biol., 269:602-622.

82. Kerrigan, L. A., Croston, G. E., Lira, L. M., and Kadonaga, J. T. (1991). Sequence-specific transcriptional antirepression of the drosophila kruppel gene by the GAGA factor. The Journal of Biological Chemistry, 266:574-582.

83. Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., and Vecchi, M. P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220:671-680.

84. Kitano, H. (2002). Systems biology: a brief overview. Science, 295(5560):1662-4.

85. Klingler, M. and Gergen, J. P. (1993). Regulation of runt transcription by drosophila segmentation genes. Mechanisms of Development, 43:3-19.

86. Kolchanov and Hofestadt (2005). Bioinformatics of Genome Regulation and Structure II. Springer Science+Business Media, Inc.

87. Kosman, D. and Small, S. (1997). Concentration-dependent patterning by an ectopic expression domain of the drosophila gap gene knirps. Development, 124:1343-1354.

88. Kosman, D., Small, S., and Reinitz, J. (1998). Rapid preparation of a panel of polyclonal antibodies to drosophila segmentation proteins. Development, Genes and Evolution, 208:290-294.

89. Kozlov, K., Myasnikova, E., Pisarev, A., Samsonova, M., and Reinitz, J. (2002a). A method for two-dimensional registration and construction of the two-dimensional atlas of gene expression patterns in situ. In Silico Biology, 2:125-141.

90. Kozlov, K., Myasnikova, E., Samsonova, M., Reinitz, J., and Kosman, D. (2000b). Method for spatial registration of the expression patterns of drosophila segmentation genes using wavelets. Computational Technologies, 5:112-119.

91. Kraut, R. and Levine, M. (1991a). Mutually repressive interactions between the gap genes giant and kriippel define middle body regions of the drosophila embryo. Development, 111:611-621.

92. Kraut, R. and Levine, M. (1991b). Spatial regulation of the gap gene giant during drosophila development. Development, 111:601-609.

93. Krishna, S., Banerjee, В., Ramakrishnan, Т. V., and Shivashankar, G. V. (2005). Stochastic simulations of the origins and implications of long-tailed distributions in gene expression. PNAS, 102:4771Ц4776.

94. Macdonald, P. M. and Struhl, G. (1986). A molecular gradient in early drosophila embryos and its role in specifying the body pattern. Nature, 324:537-545.

95. Manu, Surkova, S., Spirov, A., Gursky, V., Janssens, H., Kim, A., Radulescu, O., Vanario-Alonso, C., Sharp, D., Samsonova, M., and Reinitz, J. (2008). Canalization in the drosophila blastoderm. Nature, submitted.

96. Martinez-Arias, A. and Lawrence, P. (1985). Parasegments and compartments in the drosophila embryo. Nature, 313:639-642.

97. Meinhardt, H. (1977). A model of pattern formation in insect embryogenesis. The Journal of Cell Science, 23:117-139.

98. Meinhardt, Н. (1978). Space-dependent cell determination under the control of a morphogen gradient. The Journal of Theoretical Biology, 74:307-321.

99. Meinhardt, H. (1986). Hierarchical inductions of cell states: A model for segmentation in drosophila. The Journal of Cell Science (Supplement), 4:357—381.

100. Meinhardt, H. (1988). Models for maternally supplied positional information and the activation of segmentation genes in drosophila embryogenesis. Development (Supplement), 104:95-110.

101. Meinhardt, H. and Gierer, A. (2000). Pattern formation by local self-activation and lateral inhibition. Bioessays, 22(8):753-60.

102. Merrill, P. Т., Sweeton, D., and Wieschaus, E. (1988). Requirements for autosomal gene activity during precellular stages of drosophila melanogaster. Development, 104:495-509.

103. Metropolis, N., Rosenbluth, A., Rosenbluth, M. N., Teller, A., and Teller, E. (1953). Equation of state calculations by fast computing machines. The Journal of Chemical Physics, 21:1087-1092.

104. Mjolsness, E., Sharp, D. H., and Reinitz, J. (1991). A connectionist model of development. The Journal of Theoretical Biology, 152:429-453.

105. Mlodzik, M., Fjose, A., and Gehring, W. J. (1985). Isolation of caudal, a drosophila homeo box- containing gene with maternal expression, whose transcripts form a concentration gradient at pre-blastoderm stage. The EMBO Journal, 4:2961-2969.

106. Mlodzik, M. and Gehring, W. J. (1987). Expression of the caudal gene in the germ line of drosophila: formation of an RNA and protein gradient during early embryogenesis. Cell, 48:465-478.

107. Mohler, J., Eldon, E. D., and Pirrotta, V. (1989). A novel spatial transcription pattern associated with the segmentation gene, giant, of drosophila. The EMBO Journal, 8:1539-1548.

108. Murata, Y. and Wharton, R. P. (1995). Binding of Pumilio to maternal hunchback mRNA is required for posterior patterning in drosophila embryos. Cell, 80:747-756.

109. Myasnikova, E., Samsonova, A., Kozlov, K., Samsonova, M., and Reinitz, J. (2001). Registration of the expression patterns of drosophila segmentation genes by two independent methods. Bioinformatics, 17:3-12.

110. Myasnikova, E., Samsonova, M., Kosman, D., and Reinitz, J. (2005). Removal of background signal from in situ data on the expression of segmentation genes in drosophila. Dev Genes Evol, 215:320-6.

111. Nauber, U., Pankratz, M. J., Kienlin, A., Seifert, E., Klemm, U., and Jackie, H. (1988). Abdominal segmentation of the drosophila embryo requires a hormone receptor-like protein encoded by the gap gene knirps. Nature, 336:489-492.

112. Niisslein-Volhard, C., Frohnhofer, H. G., and Lehmann, R. (1987). Determination of anteroposterior polarity in drosophila. Science, 238:1675-1687.

113. Niisslein-Volhard, C. and Wieschaus, E. (1980). Mutations affecting segment number and polarity in drosophila. Nature, 287:795-801.

114. Niisslein-Volhard, C., Wieschaus, E., and Kluding, H. (1984). Mutations affecting the pattern of the larval cuticle in drosophila melanogaster. I. Zygotic loci on the second chromosome. Roux's Archives of Developmental Biology, 193:267-282.

115. Ochoa-Espinosa, A., Yucel, G., Kaplan, L., Pare, A., Рига, N., Oberstein, A., Papatsenko, D., and Small, S. (2005). The role of binding site cluster strength in bicoid-dependent patterning in drosophila. Proc Natl Acad Sci USA, 102(14):4960-5.

116. Pankratz, M. J., Busch, M., Hoch, M., Seifert, E., and Jackie, H. (1992). Spatial control of the gap gene knirps in the drosophila embryo by posterior morphogen system. Science, 255:986-989.

117. Pankratz, M. J., Hoch, M., Seifert, E., and Jackie, H. (1989). Kruppel requirement for knirps enhancement reflects overlapping gap gene activities in the drosophila embryo. Nature, 341:337-340.

118. Pereanu, W. and Hartenstein, V. (2004). Digital three-dimensional models of drosophila development. Curr Opin Genet Dev, 14(4):382-91.

119. Perkins, T. J., Jaeger, J., Reinitz, J., and Glass, L. (2006). Reverse engineering the gap gene network of drosophila melanogaster. PLoS Comput Biol, 2(5):e51.

120. Piatt, J. (1998). Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization. In Scholkopf, В., Burges, C., and Smola, A., editors, Advances in Kernel Methods Support Vector Learning., pages 185-209. MIT Press, Cambridge.

121. Poustelnikova, E., Pisarev, A., Blagov, M., Samsonova, M., and Reinitz, J. (2004). A database for management of gene expression data in situ. Bioinformatics, 20:22122221.

122. Press, W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling, W. Т., and Flannery, B. P. (1992). Numerical Recipes in C. Cambridge University Press, Cambidge, U.K.

123. Pritchard, D. K. and Schubiger, G. (1996). Activation of transcription in drosophila embryos is a gradual process mediated by the nucleocytoplasmic ratio. Genes and Development, 10:1131-1142.

124. Reinitz, J., Kosman, D., Vanario-Alonso, С. E., and Sharp, D. H. (1998). Stripe forming architecture of the gap gene system. Developmental Genetics, 23:11-27.

125. Reinitz, J. and Levine, M. (1990). Control of the initiation of homeotic gene expression by the gap genes giant and tailless in drosophila. Developmental Biology, 140:57-72.

126. Reinitz, J., Mjolsness,' E., and Sharp, D. H. (1995a). Cooperative control of positional information in drosophila by bicoid and maternal hunchback. The Journal of Experimental Zoology, 271:47-56.

127. Reinitz, J. and Sharp, D. H. (1995b). Mechanism of eve stripe formation. Mechanisms of Development, 49:133-158.

128. Reinitz, J. and Sharp, D. H. (1996). Gene Circuits and Their Uses. In Collado, J., Magasanik, В., and Smith, Т., editors, Integrative Approaches to Molecular Biology, chapter 13, pages 253-272. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, USA.

129. Reinitz, Л., Vanario-Alonso, С. E., and Sharp, D. II. (1995b). Gap gene expression patterns encode only one set of pair-rule stripes. Technical Report LAUR-95-3069, Los Alamos National Laboratory.

130. Rivera-Pomar, R. and Jackie, H. (1996). Prom gradients to stripes in drosophila embryogenesis: filling in the gaps. Trends Genet, 12(ll):478-83.

131. Rivera-Pomar, R., Lu, X., Perrimon, N., Taubert, H., and Jackie, H. (1995). Activation of posterior gap gene expression in the drosophila blastoderm. Nature, 376:253-256.

132. Rivera-Pomar, R., Niessing, D., Schmidt-Ott, U., Gehring, W. J., and Jackie, H. (1996). RNA binding and translational suppression by Bicoid. Nature, 379:746-749.

133. Rohr, К. В., Tautz, D., and Sander, K. (1999). Segmentation gene expression in the mothmidge clogmia albipunctata (diptera, psychodidae) and other primitive dipterans. Development, Genes and Evolution, 209:145-154.

134. Rothe, M., Nauber, U., and Jackie, H. (1989). Three hormone receptor-like drosophila genes encode an identical DNA-binding finger. The EMBO Journal, 8:3087-3094.

135. Rothe, M., Pehl, M., Taubert, H., and Jackie, H. (1992). Loss of gene function through rapid mitotic cycles in the drosophila embryo. Nature, 359:156-159.

136. Samsonova, M., Pisarev, A., and Blagov, M. (2003). Processing of natural language queries to a relational database. Bioinformatics, 19:241-249.

137. Sanchez, L. and Thieffry, D. (2001). A logical analysis of the drosophila gap-gene system. The Journal of Theoretical Biology, 211:115-141.

138. Sander, K. (1975). Pattern specification in the insect embryo. Ciba Found Symp, 0(29):241-63.

139. Scholkopf, В., Burges, C. J. C., and Smola, A. J. (1999). Advances in kernel methods : support vector learning. MIT Press, Cambridge, Mass.

140. Scholkopf, В., Smola, A., and Mtiller, K.-R. (1998). Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem. Neural Computation, 10:1299-1319.

141. Scholkopf, B. and Smola, A. J. (2002). Learning with kernels : support vector machines, regularization, optimization, and beyond. Adaptive computation and machine learning. MIT Press, Cambridge, Mass.

142. Schroder, C., Tautz, D., Scifert, E., and Jacklc, H. (1988). Differential regulation of the two transcripts from the drosophila gap segmentation gene hunchback. The EMBO Journal, 7:2881-2887.

143. Schulz, C. and Tautz, D. (1994). Autonomous concentration-dependent activation and repression of kriippel by hunchback in the drosophila embryo. Development, 120:30433049.

144. Schulz, C. and Tautz, D. (1995). Zygotic caudal regulation by hunchback and its role in abdominal segment formation of the drosophila embryo. Development, 121:1023-1028.

145. Schtipbach, T. and Wieschaus, E. (1986). Maternal effect mutations altering the anterior-posterior pattern of the drosophila embryo. Roux Archives of Developmental Biology, 195:302-317.

146. Slien, ,1. and Castan, S. (1986). An optimal linear operator for edge detection. In Proceedings CVPR '86, Miami.

147. Shermoen, A. W. and O'Farrell, P. H. (1991). Progression of the cell cycle through mitosis leads to abortion of nascent transcripts. Cell, 97:303-310.

148. Simcox, A. A. and Sang, J. Н. (1983). When does determination occur in drosophila embryos? Developmental Biology, 97:212-221.

149. Simpson-Brose, M., Treisman, J., and Desplan, C. (1994). Synergy between the Hunchback and Bicoid morphogens is required for anterior patterning in drosophila. Cell, 78:855-865.

150. Small, S., Blair, A., and Levine, M. (1996). Regulation of two pair-rule stripes by a single enhancer in the drosophila embryo. Developmental Biology, 175:314-324.

151. Smola, A. and Scholkopf, B. (1998). A tutorial on support vector regression.

152. Sonoda, J. and Wharton, R. P. (1999). Recruitment of Nanos to hunchback mRNA by Pumilio. Genes and Development, 13:2704-2712.

153. Sorzano, С. O. S., Blagov, M., Thevenaz, P., Myasnikova, E., Samsonova, M., and Unser, M. (2006). Registration in application to confocal images of gene expression. Pattern Recognition and Image Analysis, 16:93-96.

154. St Johnston, D. (2005). Moving messages: the intracellular localization of mrnas. Nat Rev Mol Cell Biol, 6(5):363-75.

155. St Johnston, D. and Niisslein-Volhard, C. (1992). The origin of pattern and polarity in the drosophila embryo. Cell, 68:201-219.

156. Steingrimsson, E., Pignoni, F., Liaw, G. J., and Lengyel, J. A. (1991). Dual role of the drosophila pattern gene tailless in embryonic termini. Science, 254:418-421.

157. Still, M. (2003). Graphics from the command line. IBM developer Works, July 16, 2003(http://www-128.ibm.com/developerworks/library/l-graf/?ca=dnt-428).

158. Struhl, G. (1989). Differing strategies for organizing anterior and posterior body pattern in drosophila embryos. Nature, 338:741-744.

159. Struhl, G., Johnston, P., and Lawrence, P. A. (1992). Control of drosophila body pattern by the hunchback morphogen gradient. Cell, 69:237-249.

160. Struhl, G., Struhl, K., and Macdonald, P. M. (1989). The gradient morphogen Bicoid is a concentration-dependent transcriptional activator. Cell, 57:1259-1273.

161. Surkova, S., Kosman, D., Kozlov, K. N., Manu, Myasnikova, E., Samsonova, A., Spirov, A., Vanario-Alonso, С. E., Samsonova, M., and Reinitz, J. (2007).

162. Characterization of the drosophila segment determination morphome. Dev. Biol., doi: 10.1016/j.ydbio.2007.10.037167.

163. Swantek, D. and Gergen, J. (2004). Ftz modulates runt-dependent activation and repression of segment-polarity gene transcription. Development, 131:2281-2290.

164. Tautz, D. (1988). Regulation of the drosophila segmentation gene hunchback by two maternal morphogenetic centres. Nature, 332:281-284.

165. Tautz, D., Lehmann, R., Schniirch, H., Schuh, R., Seifert, E., Kienlin, A., Jones, K., and Jackie, II. (1987). Finger protein of novel structure encoded by hunchback, a second member of the gap class of drosophila segmentation genes. Nature, 327:383389.

166. Tautz, D. and Sommer, R. J. (1995). Evolution of segmentation genes in insects. Trends in Genetics, 11:23-27.

167. Tchuraev, R. N. and Galimzyanov, A. V. (2001). Modeling of actual eukaryotic control gene subnetworks based on the method of generalized threshold models. Molecular Biology (Moscow), 35:1088-1094.

168. Teleman, A. A. and Cohen, S. M. (2000). Dpp gradient formation in the drosophila wing imaginal disc. Cell, 103(6):971-80.

169. Tremml, G. and Bienz, M. (1989). An essential role of even-skipped for homeotic gene expression in the drosophila visceral mesoderm. Embo J, 8(9):2687-93.

170. Turing, A. M. (1952). The chemical basis of morphogenesis. Transactions of the Royal Society London, Series B, 237:37-72.

171. Unser, M. (1996). A practical guide to the implementation of the wavelet transform. In Aldroubi, A. and Unser, M., editors, Wavelets in Medicine and Biology, chapter 2, pages 37-73. CRC Press LLC, Boca Raton, Boston, London, New York, Washington D.C.

172. Unser, M., Aldroubi, A., and Schiff, S. (1994). Fast implementation of the continuous wavelet transform with integral scales. IEEE Trans. Signal Process., 42:3519-3523.

173. Vapnik, V. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, N.Y.

174. Warrior, R. and Levine, M. (1990). Dose-dependent regulation of pair-rule stripes by gap proteins and the initiation of segment polarity. Development, 110:759-767.

175. Weigel, D., Jiirgens, G., Klingler, M., and Jackie, II. (1990). Two gap genes mediate maternal terminal pattern information in drosophila. Science, 248:495-498.

176. Wieschaus, E. and Sweeton, D. (1988). Requirements for X-linked zygotic gene activity during cellularization of early drosophila embryos. Development, 104:483-493.

177. Wilkie, G. S. and Davis, I. (2001). Drosophila wingless and pair-rule transcripts localize apically by dynein-mediated transport of rna particles. Cell, 105(2):209-19.

178. Wolpert, L. (1969). Positional information and the spatial pattern of cellular differentiation. The Journal of Theoretical Biology, 25:1-47.

179. Wolpert, L. (1989). Positional information revisited. Development (Supplement), 107:3-12.

180. Wolpert, L. (1996). One hundred years of positional information. Trends in Genetics, 12:359-364.

181. Wu, X., Vasisht, V., Kosman, D., Reinitz, J., and Small, S. (2001). Thoracic patterning by the drosophila gap gene hunchback. Developmental Biology, 237:79-92.

182. Yasuda, G. К., Baker, J., and Schubiger, G. (1991). Temporal regulation of gene expression in the blastoderm drosophila embryo. Genes and Development, 5:18001812.

183. Yeo, E. (2006). Jmagick. http://www.yeo.id.au/jmagick/.

184. Yu, Y. and Pick, L. (1995). Non-periodic cues generate seven ftz stripes in the drosophila embryo. Mechanisms of Development, 50:163-175.

185. Yucel, G. and Small, S. (2006). Morphogens: precise outputs from a variable gradient. Curr Biol, 16(1):R29-31.

186. Zinzen, R. P. and Papatsenko, D. (2007). Enhancer responses to similarly distributed antagonistic gradients in development. PLoS Comput Biol, 3(5):e84.