Bibliografia
[1] I. Ardelean, The relevance of biomembranes for P systems, Fundamenta Informaticae , 49 1-3 (2002), 35-43.
[2] I.I. Ardelean, Molecular Biology of Bacteria and its Relevance for P Systems, in Gh. Paun, G. Rozenberg, A. Salomaa, C. Zandron, Eds., Membrane Computing. International Workshop, WMC-CdeA 2002, Curtea de Arges, Romania, August 2002, Springer-Verlag, LNCS 2597, Berlin, 2003, 1-18.
[3] D. Besozzi, I.I. Ardelean, G. Mauri, The potential of P systems for modelling the activity of mechanosensitive channels in E. Coli , Artiom Alhazov, Carlos Martín-Vide and Gheorghe Paun (Editors): Preproceedings of the Workshop on Membrane Computing; Tarragona, July 17-22 2003, 84-102.
[4] D. Besozzi, C. Ferretti, G. Mauri, C. Zandron, P Systems with Deadlock, BioSystems, 70(2), 2003, 95-105.
[5] D. Besozzi, G. Mauri, G. Paun, C. Zandron, Gemmating P Systems: Collapsing Hierarchies, Theoretical Computer Science, special issue devoted to MCU 2001 conference, 296(2), March 2003, 253-267.
[6] C.S. Calude, Gh. Paun, Computing with Cells and Atoms , Taylor and Francis, London, 2000 (Chapter 3: ``Computing with Membranes").
[7] G. Ciobanu, V. Ciubotariu, B. Tanasa, A Computational Model of Membrane Transportation, submitted.
[8] C. Ferretti, G. Mauri, G. Paun, C. Zandron, On Three Variants of Rewriting P Systems, Theoretical Computer Science, 301(1-3), May 2003, 201-215.
[9] R.J Field, M.Burger, Oscillation and Travelling Waves in Chemical Systems, John Wiley and Sons, 1985.
[10] G. Franco, V. Manca, A membrane system for the leucocyte selective recruitment, Artiom Alhazov, Carlos Martín-Vide and Gheorghe Paun (Editors): Preproceedings of the Workshop on Membrane Computing; Tarragona, July 17-22 2003, 222-230.
[11] P. Frisco, S. Ji, Info-energy P systems, Proc. DNA 8 conference, Hokkaido University, Sapporo, Japan, June 2002.
[12] P. Frisco, S. Ji, Towards a hierarchy of info-energy P systems, in Gh. Paun, G. Rozenberg, A. Salomaa, C. Zandron, Eds., Membrane Computing. International Workshop, WMC-CdeA 2002, LNCS 2597, Springer-Verlag, Berlin, 2003, 302-318.
[13] M. Holcombe, L. Holcombe, M. Gheorghe, N. Talbot, A hybrid machine model of rice blast fungus Magnaporthe grisea, Proc. Fourth Intern. Workshop on Information Processing in IPCAT 2001, Cells and Tissues, Brussels, August 2001.
[14] S. Marcus, Bridging P Systems and Genomics: A Preliminary Approach, in Gh. Paun, G. Rozenberg, A. Salomaa, C. Zandron, Eds., Membrane Computing. International Workshop, WMC-CdeA 2002, Curtea de Arges, Romania, August 2002, Springer-Verlag, LNCS 2597, Berlin, 2003, 371-376.
[15] T.Y. Nishida, Simulations of Photosynthesis by a K-Subset Transforming System with Membranes, Fundamenta Informaticae, 49, 1-3 (2002), 249-259.
[16] Gh. Paun, Computing with Membranes, Journal of Computer and System Sciences, 61, 1 (2000), 108-143, and Turku Center for Computer Science-TUCS Report No 208, 1998 (www.tucs.fi).
[17] Gh. Paun, Membrane Computing. An Introduction, Springer-Verlag, Berlin (Natural Computing Series), 2002.
[18] S.I. Sukharev, Mechanosensitive Channels in Bacteria as Membrane Tension Reporters, The FSEB Journal, Supplement 1999, 13, 55-61.
[19] S. I. Sukharev, M. Betanzos, C. S. Chiang, H. R. Guy, The Gating Mechanism of the Large Mechanosensitive Channel MscL, Nature, 2001, 409, 720-724.
[20] S.I. Sukharev, P. Blount, B. Martinac, C. Kung, Mechanosensitive Channels of Escherichia coli. The MscL gene, Protein, and Activities,
Annu. Rev. Physiol., 1997, 59, 633-657.
[21] S.I. Sukharev, W.J. Sigurdson, C. Kung, F. Sachs, Energetic and Spatial Parameters for Gating of the Bacterial Large Conductance Mechanosensitive Channel, MscL, J. Gen. Physiol., 1999, 113, 525-529.
[22] Y. Suzuki, Y. Fujiwara, H. Tanaka, J. Takabayashi, Artificial Life Applications of a Class of P Systems: Abstract Rewriting Systems on Multisets, in Multiset Processing. Mathematical, Computer Science, and Molecular Computing Points of View (C.S. Calude, Gh. Paun, G. Rozenberg, A. Salomaa, eds.), Lecture Notes in Computer Science 2235, Springer-Verlag, 2001, 299-346.
[23] Y. Suzuki, S. Ogishima, H. Tanaka, Modeling the p53 signaling network by using P systems, Artiom Alhazov, Carlos Martín-Vide and Gheorghe Paun (Editors): Preproceedings of the Workshop on Membrane Computing; Tarragona, July 17-22 2003, 449-454.
[24] Y. Suzuki, J. Takabayashi, H. Tanaka, Adaptive Behavior in a Tritrophic Interactions Consisting of Plants, Herbivors and Carnivores, SAB 2000 , Paris, September 2000.
[25] Y. Suzuki, H. Tanaka, Chemical Evolution Among Artificial Proto-cells, Artificial Life , 7 (2000), 54-63.
[26] R. Vasilco, A. Popescu, R. Chiurtu, D. Dascalu, The Architecture for Living Structures - A Possible Basis for Molecular Computing, LNCS 2597, Springer-Verlag, Berlin, 2003, 410-422.
La nostra unita' di ricerca prevede di approfondire lo studio di processi biologici utilizzando un modello teorico ispirato alla struttura e al funzionamento della cellula, i Sistemi a Membrane. In particolare, l'attivita' di ricerca si sviluppera' nelle fasi seguenti: 1) Prevediamo un primo periodo di ricerca in cui approfondire ed ampliare lo studio di alcune caratteristiche dei Sistemi a Membrane, che, fino ad oggi, sono state solo parzialmente investigate. L'obbiettivo e' quello di determinare un modello che risulti utile per l'applicazione allo studio di processi di tipo biologico. In particolare, pur essendo gia' stati definiti, i Sistemi a Membrane probabilistici non sono ancora stati sviluppati in maniera adeguata; riteniamo che tale tipo di modelli possa essere applicato con successo per modellizzare e ricavare informazioni su diversi processi biologici. All'interno delle cellule, infatti, alcune reazioni sono piu' favorite rispetto ad altre, sulla base a diversi fattori (pH, temperatura, la presenza/assenza di attivatori o inibitori, ecc.) e in base al fatto che altre reazioni si siano verificate o meno. Intendiamo definire e investigare Sistemi a Membrane in cui le probabilita' associate con le regole di evoluzione possono modificarsi durante l'evoluzione del sistema, in modo da poterli poi utilizzare per lo studio degli aspetti dinamici connessi con i sistemi biologici. I sistemi proposti dalla nostra unita' verranno quindi confrontati con i sistemi proposti dalle altre unita' di ricerca, per evidenziare similarita' e differenze e valutare come integrare diverse componenti. 2) In una seconda fase del progetto, intendiamo esaminare diversi fenomeni cellulari mediante l'applicazione dei sistemi definiti nella prima fase del progetto. Inizialmente, esamineremo due tipi di processi: 2.1) L'attivita' dei canali meccanosensibili nei procarioti ([18], [19], [20], [21]). La funzione svolta da questo tipo di canali consiste nel proteggere la cellula da valori eccessivi di pressione osmotica, riducendola grazie al passaggio immediato di sostanze chimiche dall'interno della cellula verso l'esterno. Processi di questo tipo si rivelano fondamentali per i batteri, per evitare che valori troppo elevati di pressione danneggino in modo permanente l'integrita' della cellula, portando alla morte della stessa. I Sistemi a Membrane con probabilita' potrebbero rivelarsi molto utili per creare un modello che permetta di comprendere i meccanismi che regolano l'attivita' di questo tipo di canali. I dati sperimentali relativi al funzionamento di questi ultimi sono, di fatto, molto numerosi; tuttavia, i biologi non riescono ancora a predire e determinare il comportamento di tali canali in base alle diverse condizioni in cui si trova la cellula. 2.2) Oscillatori Bio-chimici. L'interazione tra due o piu' sistemi oscillatori risulta essere molto importante per molti processi e sistemi biologici. Di fatto, costituisce un fattore importante per mantenere in vita un organismo o un sistema complesso costituito da diversi organismi. La reazione di Belousov-Zhabotinsky e' un noto esempio di oscillatore ottenuto da reazione chimica ([9]). In ([24]), Suzuki, Takabayashi e Tanaka, propongono, sulla base di questo tipo di reazione, lo studio delle dinamiche di popolazione di un sistema costituito da vegetali, volatili, erbivori e carnivori, evidenziando non solo i legami tra le componenti del sistema, ma anche l'influenza dei fattori esterni su di essi. Poiche' il continuo mutare di condizioni esterne agisce direttamente sui parametri connessi con le reazioni, pensiamo che l'uso di Sistemi a Membrane con probabilita' che evolvono dinamicamente possa essere applicato con successo allo studio di tali fenomeni. Quelli appena illustrati sono solo alcuni dei processi che riteniamo utili approfondire. Altre possibilita' di studio riguardano, ad esempio, canali di comunicazione cellulari di diverso tipo, quali pompe sodio/potassio accoppiate a sistemi di antiporto per il sodio e il calcio e a canali per la comunicazione di calcio. Lo studio integrato di tali canali di comunicazione potrebbe consentire di comprendere a fondo fenomeni importanti quali lo scambio di ioni a livello cellulare, che attualmente risultano essere chiari solo in alcuni aspetti. 3) Come fase finale, prevediamo di creare appropriati software di simulazione sulla base dei modelli definiti nelle fasi precedenti, in collaborazione con le altre unita' di ricerca che partecipano al progetto. Tali simulatori verranno utilizzati sia per ottimizzare e migliorare i modelli stessi, sia per ricavare informazioni importanti che possono essere fornite ai biologi per meglio comprendere il funzionamento della cellula o di altri processi di tipo biologico. Un simulatore relativo ai canali di comunicazione cellulari risulterebbe estremamente importante per i biologi, ad esempio per raccogliere informazioni relative alla posizione e al numero di canali coinvolti negli esperimenti di "patch clamping" (in cui, cioe', si osserva una porzione di membrana per rilevare il passaggio di diversi ioni attraverso i canali contenuti in essa). Attualmente, infatti, i biologi riescono a determinare con un buon grado di approssimazione il passaggio di ioni attraverso la membrana, ma risulta molto difficile prevedere la posizione e il numero di canali coinvolti in tale processo.
