Bakgrund: Strukturanalys av biokemiska nätverk är ett växande fält inom bioinformatik och systembiologi. Tillgången till en ökande mängd biologiska data från molekylära biologiska nätverk utlovar en djupare förståelse men konfronterar forskare med problemet med kombinatoriska explosioner. Mängden kvalitativa nätverksdata ökar mycket snabbare än mängden kvantitativa data, såsom enzymkinetik. I många fall är det till och med omöjligt att mäta kvantitativa data på grund av begränsningar av experimentella metoder, eller av etiska skäl. Därför finns en enorm mängd kvalitativa data, såsom interaktionsdata, tillgängliga, men de har hittills inte använts tillräckligt för modelleringsändamål. Nya metoder har utvecklats, men uppgifternas komplexitet begränsar ofta tillämpningen av många av metoderna. Biokemiska Petrinät gör det möjligt att utforska statiska och dynamiska kvalitativa systemegenskaper. En Petri netto metod är modellvalidering baserad på beräkning av systemets invarianta egenskaper, med fokus på t-invarianter. T-invarianter motsvarar undernätverk, som beskriver det grundläggande systembeteendet. Med ökande system komplexitet, det grundläggande beteendet kan bara uttryckas av ett stort antal t-invarianter. Enligt våra valideringskriterier för biokemiska Petrinät är den nödvändiga kontrollen av den biologiska betydelsen, genom att tolka varje delnätverk (t-invariant) manuellt, inte längre möjlig. Således, en automatiserad, biologiskt meningsfull klassificering skulle vara till hjälp för att analysera t-invarianter, och stödja förståelsen av den grundläggande beteendet hos den ansedda biologiska systemet. Här inför vi ett nytt tillvägagångssätt för att automatiskt klassificera t-invarianter för att hantera nätverkets komplexitet. Vi tillämpar klustertekniker som UPGMA, Complete Linkage, Single Linkage och Grannskap i kombination med olika avståndsåtgärder för att få biologiskt meningsfulla kluster (t-kluster), som kan tolkas som moduler. För att hitta det optimala antalet t-kluster att överväga för tolkning, används kluster validitetsmåttet Silhouette Bredd. Vi betraktade två olika fallstudier som exempel: en liten signalöverföringsväg (feromones svarsväg i Saccharomyces cerevisiae) och ett medelstort genregelverk (genreglering av Duchennes muskeldystrofi). Vi klassificerade automatiskt t-invarianterna i funktionellt distinkta t-kluster, som kunde tolkas biologiskt som funktionella moduler i nätverket. Vi fann skillnader i lämpligheten av de olika avstånden åtgärder samt klustering metoder. I termer av en biologiskt meningsfull klassificering av tinvarianter, de bästa resultaten erhålls med hjälp av Tanimoto avståndsmåttet. Med tanke på klustermetoderna tyder de erhållna resultaten på att UPGMA och Complete Linkage är lämpliga för klusterering av t-invarianter med avseende på den biologiska tolkningen. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för den biologiska klassificeringen av Petri netto t-invarianter baserat på klusteranalys. På grund av den biologiskt meningsfulla dataminskningen och struktureringen av nätverksprocesser kan stora uppsättningar av t-invarianter utvärderas, vilket möjliggör modellvalidering av kvalitativa biokemiska Petrinät. Detta tillvägagångssätt kan också tillämpas på elementär lägesanalys.
I REF används Petri netto t-invarianter för att hjälpa till med modulariseringen av biokemiska nätverk.
Modularization of biochemical networks based on classification of Petri net t-invariants
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}