کاهش و یافتن جاذب در شبکه انتقال سیگنال ABA با مدل سازی بولین

نویسندگان

مرکز تحقیقات بیوشیمی و بیوفیزیک، دانشگاه تهران، تهران، ایران

چکیده
بزرگ‌بودن شبکه‌ها موجب افزایش پیچیدگی محاسباتی در زمان اجرای الگوریتم می‌شود و محدودیت‌هایی را برای کارکردن با این گونه شبکه‌ها به وجود می‌آورد. با حفظ رفتار و خروجی شبکه اصلی، پیچیدگی کاهش می‌یابد و فرآیند به‌دست‌آمدن نتایج و تجزیه و تحلیل شبکه‌ها سریعاً صورت می‌گیرد. به‌کارگیری ابزارهای ریاضی و محاسباتی در جهت ساده‌سازی شبکه‌ها، نتایج بهتری را در علوم مختلف به‌خصوص در کاربردهای علوم زیست فراهم می‌آورد. مدل‌سازی بولین و پیداکردن جاذب‌ها در شبکه‌های زیستی منجر به سادگی در نمایش و تجزیه و تحلیل آسان خواهد شد. این مطالعه از طریق مدل‌سازی بولین روی شبکه انتقال سیگنال آبسیزیک‌اسید انجام شده است. آبسیزیک‌اسید یکی از تنظیم‌کننده‌های مهم و موثر در رشد گیاهان به شمار می‌رود. روش ما از یک حالت اولیه شروع شده و طبق قوانین به‌روزرسانی، جاذب‌های شبکه را پیدا کرده است. روش‌های پیشنهادی ما در مقایسه با روش‌های دیگر قادر خواهد بود که به‌صورت همزمان در حین ترسیم گراف انتقال، حالت نقاط جاذب را نیز کشف نماید. همچنین در این روش یافتن تمامی جاذب‌های سیستم تضمین شده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Kitano H. Systems biology: a brief overview. Science. 2002;295(5560):1662-4. [Link] [DOI:10.1126/science.1069492]
Bloomingdale P, Nguyen VA, Niu J, Mager DE. Boolean network modeling in systems pharmacology. J Pharmacokinet Pharmacodyn. 2018;45(1):159-80. [Link] [DOI:10.1007/s10928-017-9567-4]
Albert R, Barabasi AL. Statistical mechanics of complex networks. Rev Mod Phys. 2002;74(47):1-54. [Link] [DOI:10.1103/RevModPhys.74.47]
Kell DB, Knowles JD. The role of modeling in systems biology. In: Szallasi Z, Stelling J, Periwal V, editors. System modeling in cellular biology: from concepts to nuts and bolts. Cambridge: The MIT Press; 2013. p.p 1-29. [Link]
Aluru S, editor. Handbook of computational molecular biology. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC; 2005. [Link] [DOI:10.1201/9781420036275]
Kauffman SA. Metabolic stability and epigenesis in randomly constructed genetic nets. J Theor Biol. 1969;22(3):437-67. [Link] [DOI:10.1016/0022-5193(69)90015-0]
Veliz-Cuba A. Reduction of Boolean network models. J Theor Biol. 2011;289:167-72. [Link] [DOI:10.1016/j.jtbi.2011.08.042]
Saadatpour A, Albert R, Reluga TC. A reduction method for Boolean network models proven to conserve attractors. SIAM J Appl Dyn Syst. 2013;12(4):1997-2011. [Link] [DOI:10.1137/13090537X]
Yue J, Yan Y, Zhang Z, Li S. Matrix approach to simplify Boolean networks. 36th Chinese Control Conference. Dalian, China; 2017. [Link] [DOI:10.23919/ChiCC.2017.8027659]
Ishitsuka M, Akutsu T, Nacher JC. Critical controllability analysis of directed biological networks using efficient graph reduction. Sci Rep. 2017;7(14361):1-10. [Link] [DOI:10.1038/s41598-017-14334-8]
Matache MT, Matache V. Logical reduction of biological networks to their most determinative components. Bull Math Biol. 2016;78(7):1520-45. [Link] [DOI:10.1007/s11538-016-0193-x]
Finkelstein RR, Gampala SSL, Rock CD. Abscisic acid signaling in seeds and seedlings. Plant CELL. 2002;14(suppl.):S15-S45. [Link] [DOI:10.1105/tpc.010441]
Gao YP, Bonham-Smith PC, Gusta LV. The role of peroxiredoxin antioxidant and calmodulin in ABA-primed seeds of Brassica napus exposed to abiotic stresses during germination. J Plant Physiol. 2002;159(9):951-8. [Link] [DOI:10.1078/0176-1617-00782]
Gray WM. Hormonal regulation of plant growth and development. PLoS Biol. 2004;2(9):e311. [Link] [DOI:10.1371/journal.pbio.0020311]
Wang L, Hua D, He J, Duan Y, Chen Z, Hong X, et al. Auxin Response Factor2 (ARF2) and its regulated homeodomain gene HB33 mediate abscisic acid response in Arabidopsis. PLoS Genet. 2011;7(7):e1002172. [Link] [DOI:10.1371/journal.pgen.1002172]
Wilkinson S, Davies WJ. ABA-based chemical signalling: the co-ordination of responses to stress in plants. Plant Cell Environ. 2002;25(2):195-210. [Link] [DOI:10.1046/j.0016-8025.2001.00824.x]
Li S, Assmann SM, Albert R. Predicting essential components of signal transduction networks: a dynamic model of guard cell abscisic acid signaling. PLoS Biol. 2006;4(10):e312. [Link] [DOI:10.1371/journal.pbio.0040312]
Flobak A, Baudot A, Remy E, Thommesen L, Thieffry D, Kuiper M, et al. Discovery of drug synergies in gastric cancer cells predicted by logical modeling. PLoS Comput Biol. 2015;11(8):e1004426. [Link] [DOI:10.1371/journal.pcbi.1004426]
Bornholdt S. Boolean network models of cellular regulation: prospects and limitations. J Royal Soc. 2008;5(Suppl-1):S85-94. [Link] [DOI:10.1098/rsif.2008.0132.focus]
Shmulevich I, Dougherty ER, Kim S, Zhang W. Probabilistic Boolean networks: a rule-based uncertainty model for gene regulatory networks. Bioinformatics. 2002;18(2):261-74. [Link] [DOI:10.1093/bioinformatics/18.2.261]
Shmulevich I, Dougherty ER. Probabilistic Boolean networks: the modeling and control of gene regulatory networks. New York: SIAM; 2010 [Link] [DOI:10.1137/1.9780898717631]
Saadatpour A, Albert R. Boolean modeling of genetic regulatory networks: a methodology tutorial. Methods. 2013;62(1):3-12. [Link] [DOI:10.1016/j.ymeth.2012.10.012]
Poret A, Sousa CM, Boissel JP. Enhancing Boolean networks with fuzzy operators and edge tuning. Hal. 2014; hal-01018236v4. [Link]