En utmaning för systembiologin är att integrera ofullständig kunskap på vägar med befintliga experimentella datamängder och relatera dessa till uppmätta fenotyper. Forskning om åldrande genererar ofta sådana ofullständiga data, vilket skapar svårigheter att integrera RNA-uttryck med information om biologiska processer och fenotyper av åldrande, inklusive livslängd. Här utvecklar vi en logikbaserad metod som använder Svarsset-programmering, och använder den för att dra signaleringseffekter av genetiska störningar, baserat på en modell av insulinsignalbanan. Vi tillämpar vår metod på RNA-uttrycksdata från Drosophila mutanter i den insulinväg som förändrar livslängden, på ett foxoberoende sätt. Vi använder denna information för att härleda hur vägen påverkar livslängden hos mutantdjuren. Vi utvecklar också en metod för att härleda de största gemensamma undervägarna inom var och en av våra signalprognoser. Våra jämförelser avslöjar konsekventa homeostatiska mekanismer över både långa och kortlivade mutanter. De transkriptionella förändringar som observerats i varje mutation ger vanligtvis negativ återkoppling till signalering som förutses för den mutationen. Vi identifierar också en S6K-medierad feedback i två långlivade mutanter som antyder ett korstalk mellan dessa vägar i mutanter av insulinvägen, in vivo. Genom att formulera problemet som en logikbaserad teori på ett kvalitativt sätt, kan vi använda de effektiva sökmöjligheterna för Svarsset-programmering, så att vi kan utforska större vägar, kombinera molekylära förändringar med banor och fenotyp och infer effekter på signalering i in vivo, helorganism, mutanter, där direkta signalstimuleringsanalyser är svåra att utföra. Våra metoder finns tillgängliga i webbtjänsten NetEffects: http://www.ebi.ac.uk/thornton-srv/software/NetEffects.
Papatheodorou m.fl. har använt ASP för att integrera RNA-uttryck med signalvägsinformation och drar slutsatsen hur mutationer påverkar åldrande REF.
Using Answer Set Programming to Integrate RNA Expression with Signalling Pathway Information to Infer How Mutations Affect Ageing
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}