Utformning och genomförande av robusta nätverksmoduler är avgörande för konstruktion av komplexa biologiska system genom hierarkisk sammansättning av "delar" och "enheter". Den robusta genreglerande nätverk (GRNs) tillskrivs främst den underliggande topologin. Den automatiska designen av GRN topologi som kan uppvisa robust beteende kan dramatiskt ändra nuvarande praxis i syntetisk biologi. En färsk undersökning visar att Darwins evolution gradvis kan utveckla högre topologisk robusthet. Därefter presenterar detta arbete en evolutional algoritm som simulerar naturlig evolution i silico, för att identifiera nätverk topologier som är robusta för perturbationer. Vi presenterar en Monte Carlo-baserad metod för att kvantifiera topologisk robusthet och har utformat en fitness approximationsmetod för effektiv beräkning av topologisk robusthet som är beräkningsmässigt mycket intensiv. Det föreslagna ramverket verifierades med hjälp av två klassiska GRN-beteenden: svängbarhet och bistability, även om ramverket generaliseras för att utveckla andra typer av svar. Algoritmen identifierade robusta GRN-arkitekturer som verifierades med hjälp av olika analyser och jämförelser. Analysen av resultaten belyser också förhållandet mellan robusthet, samverkan och komplexitet. Denna studie visar också att naturen redan har utvecklat mycket robusta arkitekturer för sina viktiga system. Därför kan simulering av denna naturliga process vara mycket värdefull för att utforma robusta biologiska system.
I samma linje och senast, Noman et al REF använt en evolutionär algoritm för att hitta GRNs som innehåller robusta nätverksmoduler, med hjälp av en Monte Carlo metod för att kvantifiera topologisk robusthet.
Evolving Robust Gene Regulatory Networks
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}