Universiteit van Amsterdam

Nieuwe methode om parameters uit genetische data te schatten
Promotie Systeembiologie

dinsdag 20 april, 10.00 uur
Het simuleren van de genetische regulatie van ontwikkelingsbiologische processen met behulp van de computer is op dit moment een belangrijk onderzoeksterrein. Genetische regulatie van groeiprocessen blijkt vaak een zeer ingewikkeld proces te zijn, waarbij vaak grote aantallen genen betrokken zijn. Meestal zijn deze genen weer met elkaar in een netwerk verbonden. Hoe deze netwerken in ruimte en tijd veranderen is van groot belang in biologisch en medisch onderzoek. Als we begrijpen hoe organismen zich ontwikkelen, kan dit niet alleen fundamenteel begrip opleveren, maar wellicht ook inzicht geven in hoe stoornissen in groeiprocessen ontstaan en hoe die onder meer tot kanker kunnen leiden. Een fundamenteel probleem bij het modelleren van genregulatie met behulp van een computer is het grote aantal - veelal onbekende - parameters (bijvoorbeeld: hoe snel verspreidt zich een genproduct in de ruimte en in welke mate beïnvloedt een genproduct de productie van een ander genproduct?). Yves Fomekong-Nanfack ontwikkelde een nieuwe methode, gebaseerd op evolutionaire algoritmen, waarmee dit soort parameters uit genetische data (foto's waarin genexpressie in een organisme zichtbaar is gemaakt) geschat kunnen worden. Met deze methode kunnen bijvoorbeeld de 66 onbekende parameters gevonden worden van een systeem bestaande uit 348 vergelijkingen, waarmee de vroege ontwikkeling in een fruitvlieg (Drosophila melanogaster) beschreven wordt. Fomekong-Nanfacks methode is 5 tot 140 keer sneller dan eerder gepubliceerde methoden en is in principe geschikt om de parameters in veel ingewikkeldere ontwikkelingsbiologische processen te vinden. Dhr. Y. Fomekong-Nanfack: Gene regulatory network inference. Modeling, parameters estimation & model validation. Promotor is dhr. prof. dr. P.M.A. Sloot.
Locatie: Agnietenkapel, Oudezijds Voorburgwal 231, Amsterdam.