Motivering: Biologiska nätverk förändras som svar på genetiska och miljömässiga signaler. Förändringar återspeglas i överflöd av biomolekyler, sammansättningen av proteinkomplex och andra deskriptorer av det biologiska tillståndet. Metoder för att härleda det dynamiska tillståndet i en cell skulle ha stort värde för att förstå hur celler förändras över tid för att uppnå biologiska mål. Resultat: En ny metod förutsäger det dynamiska tillståndet hos proteinkomplex i en cell, med proteinuttryck som härleds från transkriptionsprofiltider och proteinkomplex som härleds genom gemensam analys av proteinsamuttryck och protein-proteininteraktionskartor. Två algoritmiska framsteg presenteras: en ny metod, DHAC (Dynamical Hierarchical Agglomerative Clustering), för att samla tid-evolverande nätverk; och en följeslagare metod, MATCH-EM, för att matcha motsvarande kluster över tid punkter. Med kopplingsförutsägelse som objektiv bedömningsmått ger DHAC ett betydande framsteg jämfört med befintliga klustermetoder. En tillämpning på jästens metaboliska cykel visar hur vågor av genuttryck motsvarar enskilda proteinkomplex. Våra resultat föreslår reglerande mekanismer för montering av mitokondriell ribosom och illustrerar dynamiska förändringar i komponenterna i kärnporen.
Kolar m.fl. I REF diskuterade man de biologiska dynamiska nätverken och föreslog en metod för att förutsäga proteinkomplexens tillstånd.
How networks change with time
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}