Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Kết nối kích hoạt và ức chế trong động lực học mạng sinh học
Tóm tắt
Nhiều nghiên cứu về mạng sinh học đã phân tích cấu trúc mạng. Công việc này đã gợi ý rằng các loại kết nối mạng cụ thể có thể làm tăng độ ổn định của mạng và do đó mang lại lợi thế chọn lọc. Tuy nhiên, việc hiểu về cấu trúc mạng không cho phép dự đoán hành vi động lực học của mạng – ví dụ, việc xóa một protein khỏi một mạng tín hiệu có giữ được hành vi động lực học của mạng hay không, hoặc gây ra dao động hoặc hỗn loạn. Ở đây chúng tôi báo cáo rằng sự cân bằng giữa các kết nối kích hoạt và ức chế là quan trọng trong việc xác định xem động lực học của mạng có đạt đến trạng thái ổn định hay không hay có xảy ra dao động. Chúng tôi sử dụng một mô hình động học đơn giản của một mạng gồm các gen hoặc protein tương tác. Sử dụng mô hình này, chúng tôi nghiên cứu các mạng ngẫu nhiên, các mạng được chọn cho động lực học ổn định, và các ví dụ về cấu trúc mạng sinh học. Tỉ lệ các kết nối kích hoạt ảnh hưởng đến việc động lực học của mạng có đạt đến trạng thái ổn định hay không hay có xảy ra dao động. Tỉ lệ kích hoạt có thể làm cho một mạng có xu hướng dao động hoặc đạt đến trạng thái ổn định, và sự tiến hóa trung lập hoặc chọn lọc tham số này có thể ảnh hưởng đến hành vi của các mạng sinh học. Nguyên tắc này có thể thống nhất động lực học của một loạt các mạng tế bào.
Từ khóa
#mạng sinh học #động lực học mạng #kết nối kích hoạt #kết nối ức chế #ổn định mạngTài liệu tham khảo
Tanaka R, Yi TM, Doyle J: Some protein interaction data do not exhibit power law statistics. FEBS Letters. 2005, 579 (23): 5140-5144. 10.1016/j.febslet.2005.08.024.
Xia Y, Yu HY, Jansen R, Seringhaus M, Baxter S, Greenbaum D, Zhao HY, Gerstein M: Analyzing cellular biochemistry in terms of molecular networks. Ann Rev Biochem. 2004, 73: 1051-1087. 10.1146/annurev.biochem.73.011303.073950.
Barabasi AL, Oltvai ZN: Network biology: Understanding the cell's functional organization. Nature Reviews Genetics. 2004, 5 (2): 101-U15. 10.1038/nrg1272.
Batada NN, Reguly T, Breitkreutz A, Boucher L, Breitkreutz BJ, Hurst LD, Tyers M: Stratus not altocumulus: A new view of the yeast protein interaction network. PLoS Biology. 2006, 4 (10): 1720-1731. 10.1371/journal.pbio.0040317.
Albert R: Scale-free networks in cell biology. J Cell Sci. 2005, 118 (21): 4947-4957. 10.1242/jcs.02714.
Milo R, Itzkovitz S, Kashtan N, Levitt R, Shen-Orr S, Ayzenshtat I, Sheffer M, Alon U: Superfamilies of evolved and designed networks. Science. 2004, 303 (5663): 1538-1542. 10.1126/science.1089167.
Mangan S, Alon U: Structure and function of the feed-forward loop network motif. PNAS. 2003, 100 (21): 11980-11985. 10.1073/pnas.2133841100.
Li CM, Klevecz RR: A rapid genome-scale response of the transcriptional oscillator to perturbation reveals a period-doubling path to phenotypic change. PNAS. 2006, 103 (44): 16254-16259. 10.1073/pnas.0604860103.
Siegal ML, Promislow DEL, Bergman A: Functional and evolutionary inference in gene networks: does topology matter?. Genetica. 2007, 129: 83-103. 10.1007/s10709-006-0035-0.
Prill RJ, Iglesias PA, Levchenko A: Dynamic properties of network motifs contribute to biological network organization. PLoS Biol. 2005, 3 (11): e343-10.1371/journal.pbio.0030343.
Kollmann M, Lovdok L, Bartholome K, Timmer J, Sourjik V: Design principles of a bacterial signalling network. Nature. 2005, 438 (7067): 504-507. 10.1038/nature04228.
Chen LN, Wang RQ: Designing gene regulatory networks with specified functions. IEEE Trans Circ Sys I. 2006, 53 (11): 2444-2450. 10.1109/TCSI.2006.883880.
Huang S, Eichler G, Bar-Yam Y, Ingber DE: Cell fates as high-dimensional attractor states of a complex gene regulatory network. Phys Rev Lett. 2005, 94 (12): 128701-10.1103/PhysRevLett.94.128701.
Tyson JJ, Chen KC, Novak B: Sniffers, buzzers, toggles and blinkers: dynamics of regulatory and signaling pathways in the cell. Curr Opin Cell Biol. 2003, 15 (2): 221-231. 10.1016/S0955-0674(03)00017-6.
Wagner A: Does evolutionary plasticity evolve?. Evolution. 1996, 50 (3): 1008-1023. 10.2307/2410642.
Shen-Orr SS, Milo R, Mangan S, Alon U: Network motifs in the transcriptional regulation network of Escherichia coli. Nature Genetics. 2002, 31: 64-68. 10.1038/ng881.
DasGupta B, Enciso GA, Sontag E, Zhang Y: Algorithmic and complexity results for decompositions of biological networks into monotone subsystems. Biosystems. 2006, 90 (1): 161-178. 10.1016/j.biosystems.2006.08.001.
Siegal ML, Bergman A: Waddington's canalization revisited: Developmental stability and evolution. PNAS. 2002, 99 (16): 10528-10532. 10.1073/pnas.102303999.
Bergman A, Siegal ML: Evolutionary capacitance as a general feature of complex gene networks. Nature. 2003, 424 (6948): 549-552. 10.1038/nature01765.
Masel J: Genetic assimilation can occur in the absence of selection for the assimilating phenotype, suggesting a role for the canalization heuristic. J Evol Biol. 2004, 17 (5): 1106-1110. 10.1111/j.1420-9101.2004.00739.x.
Azevedo RBR, Lohaus R, Srinivasan S, Dang KK, Burch CL: Sexual reproduction selects for robustness and negative epistasis in artificial gene networks. Nature. 2006, 440 (7080): 87-90. 10.1038/nature04488.
Camas FM, Blazquez J, Poyatos JF: Autogenous and nonautogenous control of response in a genetic network. PNAS. 2006, 103 (34): 12718-12723. 10.1073/pnas.0602119103.
Verma M, Rawool S, Bhat PJ, Venkatesh KV: Biological significance of autoregulation through steady state analysis of genetic networks. Biosystems. 2006, 84: 39-48. 10.1016/j.biosystems.2005.10.001.
Hopfield JJ: Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities. Proc Natl Acad Sci U S A. 1982, 79 (8): 2554-2558. 10.1073/pnas.79.8.2554.
Shadlen MN, Newsome WT: Noise, neural codes and cortical organization. Curr Opin Neurobiol. 1994, 4 (4): 569-79. 10.1016/0959-4388(94)90059-0.
Troyer TW, Miller KD: Physiological gain leads to high ISI variability in a simple model of a cortical regular spiking cell. Neural Computation. 1997, 9 (5): 971-983. 10.1162/neco.1997.9.5.971.
Rajan K, Abbott LF: Eigenvalue spectra of random matrices for neural networks. Physical Review Letters. 2006, 97 (18):
Dueck G: New optimization heuristics: the great deluge algorithm and the record-to-record travel. J Comp Phys. 1993, 104: 86-10.1006/jcph.1993.1010.
Kitano H: Biological robustness. Nat Rev Genet. 2004, 5 (11): 826-837. 10.1038/nrg1471.
de Visser J, Hermisson J, Wagner GP, Meyers LA, Bagheri-Chaichian H, Blanchard JL, Chao L, Cheverud JM, Elena SF, Fontana W, Gibson G, Hansen TF, Krakauer D, Lewontin RC, Ofria C, Rice SH, von Dassow G, Wagner A, Whitlock MC: Perspective: Evolution and detection of genetic robustness. Evolution. 2003, 57 (9): 1959-1972. 10.1554/02-750R.
Cooper TF, Morby AP, Gunn A, Schneider D: Effect of random and hub gene disruptions on environmental and mutational robustness in Escherichia coli. BMC Genomics. 2006, 7: 237-10.1186/1471-2164-7-237.
Bell-Pedersen D, Cassone VM, Earnest DJ, Golden SS, Hardin PE, Thomas TL, Zoran MJ: Circadian rhythms from multiple oscillators: Lessons from diverse organisms. Nature Rev Genet. 2005, 6 (7): 544-556. 10.1038/nrg1633.
Locke JCW, Southern MM, Kozma-Bognar L, Hibberd V, Brown PE, Turner MS, Millar AJ: Extension of a genetic network model by iterative experimentation and mathematical analysis. Mol Syst Biol. 2005, 1: 2005.0013-10.1038/msb4100018.
KEGG PATHWAY. 2005, http://www.genome.jp/kegg/pathway.html, [http://www.genome.jp/kegg/pathway/hsa/hsa04330.html]
BioCarta. 2000, [http://www.biocarta.com/pathfiles/h_wntPathway.asp]
Huang EJ, Reichardt LF: Trk receptors: Roles in neuronal signal transduction. Ann Rev Biochem. 2003, 72: 609-642. 10.1146/annurev.biochem.72.121801.161629.
Maslov S, Sneppen K: Computational architecture of the yeast regulatory network. Phys Biol. 2005, 2: S94-100. 10.1088/1478-3975/2/4/S03.
Gama-Castro S, Jimenez-Jacinto V, Peralta-Gil M, Santos-Zavaleta A, Penaloza-Spinola M, Contreras-Moreira B, Segura-Salazar J, Muniz-Rascado L, Martinez-Flores I, Salgado H, Bonavides-Martinez C, Abreu-Goodger C, Rodriguez-Penagos C, Miranda-Rios J, Morett E, Merino E, Huerta A, Trevino-Quintanilla L, Collado-Vides J: RegulonDB (version 6.0): gene regulation model of Escherichia coli K-12 beyond transcription, active (experimental) annotated promoters and Textpresso navigation. Nucleic Acids Res. 2008, 36: D120-124. 10.1093/nar/gkm994.
Brandman O, James E, Ferrell J, Li R, Meyer T: Interlinked Fast and Slow Positive Feedback Loops Drive Reliable Cell Decisions. Science. 2005, 310 (5747): 496-498. 10.1126/science.1113834.
Variano EA, McCoy JH, Lipson H: Networks, dynamics, and modularity. Phys Rev Lett. 2004, 92 (18):
NumPy. 2005, [http://numpy.scipy.org/]
Fisher RA: Statistical methods for research workers. 1925, London: Oliver & Loyd, 13