Formalism mô hình hóa gia tăng và thống nhất cho các mạng tương tác sinh học

BMC Bioinformatics - Tập 8 - Trang 1-25 - 2007
Anastasia Yartseva1, Hanna Klaudel1, Raymond Devillers2, François Képès3
1IBISC – Université d'Évry Val d'Essonne, Evry, France
2Département d’Informatique, Université Libre de Bruxelles, Bruxelles, Belgium
3Epigenomics Project, Genopole®, CNRS &, Université d'Evry Val d'Essonne, France

Tóm tắt

Việc lựa chọn phù hợp giữa các hình thức mô hình hóa từ phạm vi rộng các hình thức hiện có có thể là rất quan trọng cho việc mô tả và phân tích hiệu quả các hệ thống sinh học. Chúng tôi đề xuất một hình thức thống nhất và gia tăng mới cho việc đại diện và mô hình hóa các mạng tương tác sinh học. Hình thức này cho phép các chuyển đổi tự động sang các hình thức khác, do đó cho phép nghiên cứu kỹ lưỡng các thuộc tính động học của một hệ sinh học. Như một minh họa đầu tiên, chúng tôi đề xuất một sự chuyển đổi sang hình thức logic đa trị của R. Thomas, cung cấp một ngữ nghĩa khả thi; một phương pháp xây dựng các mô hình như vậy được trình bày trên một tiêu chuẩn cổ điển: Công tắc di truyền λ phage. Chúng tôi cũng chỉ ra cách rút ra từ mô hình của chúng tôi một mô tả ODE cổ điển về động lực học của một hệ thống. Cách tiếp cận này cung cấp một cấp độ mô tả bổ sung giữa mô hình sinh học và toán học. Nó tạo ra, một mặt, một biểu thức tri thức ở dạng mà các nhà sinh học có thể trực quan hóa và, mặt khác, sự đại diện của nó theo cách chính thức và có cấu trúc.

Từ khóa

#mô hình hóa sinh học #mạng tương tác sinh học #động học hệ thống #ngữ nghĩa logic đa trị #mô tả ODE cổ điển

Tài liệu tham khảo

Kuttler C, Niehren J, Blossey R: Gene regulation in the π -calculus: Simulating cooperativity at the lambda switch. Bio-CONCUR 2004.

Chaouiya C, Remy E, Thieffry D: Petri net modelling of biologycal regulatory networks. In Third International Workshop on Computational Methods in Systems Biology. Edited by: Plotkin G. University of Edinburgh; 2005.

Matsuno H, Doi A, Nagasaki M, Miyano S: Hybrid Petri net representation of gene regulatory network. Pac Symp Biocomput 2000, 341–52.

Heidtke KR, Schulze-Kremer S: Design and implementation of a qualitative simulation model of lambda phage infection. Bioinformatics 1998, 14(1):81–91.

Thieffry D, Thomas R: Dynamical behaviour of biological regulatory networks – II. immunity control in bacteriophage lambda. Bull Math Biol 1995, 57(2):277–297.

Kurata H, Matoba N, Shimizu N: CADLIVE for constructiong a large-scale biochemical network based on a simulation-directed notation and its application to yeast cell cycle. Nucleic Acid Res 2003, 31: 4071–4084.

Thomas R: Regulatory networks seen as asynchronous automata : A logical description. J Theor Biol 1991, 153: 1–23.

Ptashne M: A Genetic switch. Blackwell Science; 1992.

Thomas R, Gathoye AM, Lambert L: A complex control circuit. Regulation of immunity in temperate bacteriophages. Eur J Biochem 1976, 71(1):211–227.

Eisen H, Brachet P, Pereira da Silva L, Jacob F: Regulation of repressor expression in λ . Proc Natl Acad Sci USA 1970, 66: 855–862.

Thomas R: Regulation of gene expression in bacteriophage lambda. Curr Top Microbiol Immunol 1971, 56: 13–42.

Guespin-Michel J, Bernot G, Comet J-P, Mrieau A, Richard A, Hulen C, Polack B: Epigenesis and dynamic similarity in two regulatory networks in Pseudomonas aeruginosa . Acta Biotheoretica 2004, 52(4):379–390.

Doi A, Matsuno H, Miyano S: Induction mechanism description of lambda phage by hybrid Petri net. Currents in Computational Molecular Biology 2000, 26–27.

Cardelli L: Abstract machines of systems biology. T Comp Sys Biology 2005, 3: 145–168.

Tanay A, Sharan R, Kupiec M, Shamir R: Revealing modularity and organization in the yeast molecular network by integrated analysis of highly heterogeneous genomewide data. Proc Natl Acad Sci USA 2004, 101(9):2981–2986.

Keppens J, Shen Q: On compositional modelling. The knowledge engineering review 2001, 16: 157–200.

Kohn KW, Aladjem MI, Weinstein JN, Pommier Y: Molecular interaction maps of bioregulatory networks: A general rubric for systems biology. Molecular Biology of the Cell 2006, 17(1):1–13.

Pirson I, Fortemaison N, Jacobs C, Dremier S, Dumont JE, Maenhaut C: The visual display of regulatory information and networks. Trends in Cell Biology 2000, 10(10):404–408.

Kitano H, Funahashi A, Matsuoka Y, Oda K: Using process diagrams for the graphical representation of biological networks. Nature Biotechnology 2005, 23(8):961–966.

Hucka M, Finney A, Sauro HM, Bolouri H, Doyle JC, Kitano H, Arkin AP, Bornstein BJ, Bray D, Cornish-Bowden A, Cuellar AA, Dronov S, Gilles ED, Ginkel M, Gor V, Goryanin II, Hedley WJ, Hodgman TC, Hofmeyr JH, Hunter PJ, Juty NS, Kasberger JL, Kremling A, Kummer U, Le Novere N, Loew LM, Lucio D, Mendes P, Minch E, Mjolsness ED, Nakayama Y, Nelson MR, Nielsen PF, Sakurada T, Schaff JC, Shapiro BE, Shimizu TS, Spence HD, Stelling J, Takahashi K, Tomita M, Wagner J, Wang J: The systems biology markup language (SBML): a medium for representation and exchange of biochemical network models. Bioinformatics 2003, 19(4):524–531.

Beurton-Aimar M, Prs S, Parisey N, Nazaret C, Mazat JP: Modeling biologic networks to use them with heterogeneous treatments. Proceedings of Ecole Thematique "Modlisation et simulation de processus biologiques dans le contexte de la gnomique – 2003 – Dieppe(France)" 2003.

Roux-Rouquié M, Soto M: Virtualization in systems biology: Metamodels and modeling languages for semantic data integration. T Comp Sys Biology 2005, 1: 28–43.

Roux-Rouqui M, Caritey N, Gaubert L, Le Grand B, Soto M: Metamodel and modeling language: towards an Unified Modeling Language (UML) profile for systems biology. Object-oriented Modeling in Biology and Medecine, SCI 2005 2005.

Kolpakov FA: BIOUML – framework for visual modeling and simulation biological systems. Proc Int Conf Bioinf of Genome Regulation and Structure (BGRS'2002) 2002.

Thông tin
Thông tin xuất bản

BMC Bioinformatics

Tập 8

1-25

Thông tin tác giả