Bakgrund: Strukturell analys av cellulära interaktionsnätverk bidrar till en djupare förståelse av nätverksövergripande ömsesidiga beroenden, orsakssamband och grundläggande funktionsförmåga. Även om den strukturella analysen av metaboliska nätverk är ett väletablerat område har liknande metoder knappast utvecklats och tillämpats på signal- och regleringsnät. Vi föreslår formalismer och metoder som bygger på anpassade och delvis nyinförda metoder, som underlättar en strukturell analys av signal- och regleringsnät med fokus på funktionella aspekter. Vi använder två olika formalismer för att representera och analysera interaktionsnätverk: interaktionsgrafer och (logiska) interaktionshypergrafer. Vi visar att i interaktionsdiagram är bestämningen av återkopplingscykler och av alla signaleringsvägar mellan varje par av arter ekvivalent med beräkningen av elementära lägen kända från metaboliska nätverk. Kunskap om uppsättningen signalerande vägar och återkopplingsslingor underlättar beräkningen av interventionsstrategier och klassificeringen av föreningar i aktivatorer, inhibitorer, ambivalenta faktorer och icke-påverkande faktorer med avseende på en viss art. I vissa fall kan kvalitativa effekter som orsakas av störningar klart förutsägas från nätsystemet. Interaktionsgrafer kan dock inte fånga OCH relationer som ofta förekommer i interaktionsnätverk. Den logiska sammanblandningen av alla bågar som pekar in i en art leder till booleska nätverk. För en boolesk representation av cellulära interaktionsnätverk föreslår vi en formalism baserad på logiska (eller undertecknade) interaktionshypergrafer, vilket i synnerhet underlättar en logisk steady state analys (LSSA). LSSA möjliggör studier av logisk bearbetning av signaler och identifiering av optimala interventionspunkter (mål) i cellulära nätverk. LSSA avslöjar också nätverksregioner vars parametrisering och initialtillstånd är avgörande för det dynamiska beteendet. Vi har implementerat dessa metoder i vårt programvaruverktyg CellNetAnalyzer (framgångare av FluxAnalyzer) och illustrerar deras tillämplighet med hjälp av en logisk modell av T-Cell receptor signalering ger icke-intuitiva resultat avseende återkoppling slingor, väsentliga element, och (logisk) signalbehandling på olika stimuli. De metoder och formalismer som vi föreslår häri är ytterligare ett steg mot en omfattande funktionell analys av cellulära interaktionsnätverk. Deras potential, som visas på en realistisk Tcell signalmodell, gör dem till ett lovande verktyg.
Applied to a model of the T-cell receptor signaling between 40 components REF, är vi intresserade av att förhindra aktivering av transkriptionsfaktorn AP 1.
A methodology for the structural and functional analysis of signaling and regulatory networks
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}