Abstract

Com base em interações entre fatores de transcrição, oncogenes, supressores tumorais e microRNAs, um modelo booleano de rede cancro regulado pelo conjunto de miR-17-92 é construído, e a rede está relacionado com o controlo da transição G1 /S do ciclo celular de mamífero. As propriedades de robustez desta rede reguladora são investigados em virtude da teoria da rede booleana. Verificou-se que, durante a G1 /S de transição no processo do ciclo celular, as redes reguladoras são construídos de forma robusta, e a propriedade de robustez é largamente preservada no que diz respeito a pequenas perturbações na rede. Ao utilizar a abordagem baseada no processo original, a estrutura da rede é analisada. Mostrou-se que a rede pode ser decomposta em uma espinha dorsal motivo que fornece as principais funções biológicas, e um motivo restantes que faz com que o sistema de regulação mais estável. O papel crítico do miR-17-92 em suprimir o G1 /S checkpoint do ciclo celular e aumentar a proliferação descontrolada de células cancerosas, visando uma rede genética de proteínas que interagem é apresentado com o nosso modelo

citação:. Yang G, Y Meng, Bao C, Liu W, C Ma, Li, A. et al. (2013) Robustez e Backbone motivo de uma Cancer Network Regulado por miR-17-92 Cluster durante o G1 /S de Transição. PLoS ONE 8 (3): e57009. doi: 10.1371 /journal.pone.0057009

editor: Peter CSERMELY, Universidade Semmelweis, Hungria

Recebido: 31 de outubro de 2012; Aceito: 16 de janeiro de 2013; Publicação: 01 de março de 2013

Direitos de autor: © 2013 Yang et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Este trabalho foi apoiado pelo programa de desenvolvimento do estado-chave para a pesquisa básica da China (2011CBA01103) para GS, o National Natural Science Foundation da China sob 11.105.058 (LJY), 81.171.074 (GS), 11.105.059 (ZX), 11.175.068 (YJ), eo auto fundos de pesquisa -determined de CCNU de pesquisa básica dos colégios e operação do Ministério da Educação: No. CCNU12A01011 (ZX). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

Revelando a relação entre estrutura e função é um tema central na biologia de sistemas. As funções de rede biológica pode ser explorada através de modelagem matemática e simulação computacional, se são conhecidos os detalhes bioquímicos da rede molecular. É também importante saber como estruturas de rede contribuem para as funções biológicas. Apesar de a inevitável existência de perturbações externas e internas, tais como a mutação do gene, o ruído de transcrição /tradução, deleção interacção /adição, e os estímulos ambientais externos, o sistema biológico pode normalmente manter as suas funções, alterando o estado estacionário ou a expressão de genes relacionados. Tal robustez tem sido amplamente observados em muitos sistemas e eventos biológicos, por exemplo, de quimiotaxia em bactérias, sistema imunitário, cancros e do ciclo celular [1] – [4].

É bem sabido que a proliferação de células eucarióticas está um ordenado, processo bem regulamentado que é composto por quatro fases: G1, S, G2 e M (ou seja G1 → S → G2 → M → G1) [5], [6]. Embora a progressão do ciclo celular depende normalmente na estimulação por mitogénios e podem ser bloqueadas por citocinas anti-proliferativas, as células cancerosas abandonar estes controlos e tendem a permanecer no ciclo celular [7]. . As células que progredir através do ciclo celular desmarcada pode, eventualmente, formar tumores malignos

Em virtude da teoria da rede booleana, pesquisas anteriores construído de forma robusta várias redes reguladoras do ciclo celular [8] – [10]. A maioria dos estados iniciais no espaço de estado uma destas redes booleanas fluir para os estados estáveis ​​biológicos no processo do ciclo celular de levedura de brotamento (.) [8], de levedura de fissão (.) [9] e células de mamíferos [10]. Um estudo mais recente, demonstraram que as estruturas de rede do ciclo celular de ambos. e. As células podem ser decompostos em um motivo espinha dorsal e um motivo restantes usando a abordagem única baseado no processo [11], em que o motivo da espinha dorsal realizada a principal funcionalidade biológica de rede do ciclo celular.

Por outro lado, enorme crescimento da nossa compreensão dos microRNAs (miRNAs) sugere que miRNAs estão envolvidos na regulação do programa do ciclo celular de células normais e cancerosas [12]. miARNs são de ARN de cadeia simples não codificante pequena endógeno, de 19 a 23 nucleótidos de comprimento. Eles podem inibir a expressão genética através da ligação aos seus sequências parcialmente complementares no interior da região não traduzida dos seus mRNAs alvo [13]. Profiling de miARN em amostras de cancro humanas e linhas celulares revelou um número crescente de miARNs supressores oncogénicos e de tumores, entre as quais uma das mais conhecidas é miARNs miR-17-92 aglomerado [14]. A sobre-expressão do locus de miR-17-92 foi identificado numa ampla gama de cancros [15], tais como os cancros do pulmão, as leucemias mielóides, crónicos de células B e linfomas de culas do manto, e tumores hepatocelulares. Além disso, o agrupamento de miR-17-92 parece actuar como um supressor do tumor em alguns mama e linhas celulares de cancro do ovário [16]. A estreita relação entre miR-17-92 e câncer indica que miR-17-92 podem regular os processos biológicos fundamentais.

Durante o processo de ciclo celular, vários postos de controle estão envolvidos para avaliar sinais de crescimento extracelulares, o tamanho da célula, e integridade do ADN [17]. Existem dois pontos de verificação principais: o G1 S checkpoint /eo G2 /M checkpoint. G1 /S de transição é um passo limitante da velocidade e também é conhecido como o ponto de restrição no ciclo celular. Depois de atingir um tamanho de célula apropriada, as células G1 inicial irreversivelmente atravessar o posto de controle na fase G1 tarde e estão comprometidos com a sofrer replicação do ADN (fase S), seguido por mitose [18]. Alterações em componentes que regulam a passagem de entrada e o ponto de verificação da fase S parece influenciar o nível de proliferação de células tumorais. Agora a questão é se as propriedades de robustez da estrutura da rede reguladora câncer pode ser assegurada nos pontos de verificação de processo de ciclo celular. Será que o cluster de miR-17-92 desempenham um papel crucial no processo do ciclo celular? Existe uma rede de espinha dorsal que pode realizar o processo biológico?

Neste trabalho, construímos uma rede de ciclo celular para investigar a robustez da rede, e a importância do cluster de miR-17-92 no ciclo celular processo. A rede está associada com o controlo da transição G1 /S do ciclo celular de mamífero [17] – [19]. teoria de rede booleana é aplicado para investigar as propriedades de robustez desta rede reguladora. Mostra-se que, mesmo durante a transição G1 /S no processo do ciclo celular, a rede reguladora está ainda construído de forma robusta. Finalmente, usando a abordagem baseada no processo exclusivo, [11], verificou-se que a estrutura da rede pode ser decomposta em uma espinha dorsal motivo que fornece as principais funções biológicas e um motivo restantes que faz com que o sistema de regulação mais estável.

Modelo e resultados

1. Modelo da rede reguladora cancro

Alguns reguladores-chave estão envolvidos na transição G1 /S, por exemplo, os fatores de transcrição E2F e Myc, os oncogenes Cdk2 /ciclina E, Cdc25A e Cdk4 /ciclina D, eo supressores de tumor pRb e p27. Estes reguladores constituem uma rede chamado cancro [19] – [21]. supressores de tumor agir para manter postos de controle, enquanto oncogenes permitir postos de controle a ser superado. Os factores de transcrição E2F e Myc, como oncogenes ou supressores de tumor (dependendo seus níveis de expressão), são inibidos por aglomerado de miR-17-92 (o que dá origem a sete microARNs maduras, incluindo o miR-17-5p, miR-17-3p , miR-18a, miR-19a, miR-19b, miR-20 e miR-92-1) [19], [22]. Em contrapartida, a E2F e Myc induzir a transcrição de miR-17-92, formando assim um circuito de retroalimentação negativa na rede de interacção. Como um dos primeiros e relatado bem estudadas oncomiRs, miR-17-92 humano é capaz de actuar tanto como um oncogene e um supressor de tumor no contexto celular diferente. No entanto, o mecanismo subjacente de qualquer sendo supressora de tumor ou oncogénica de miR-17-92 miRNAs permanece desconhecida.

Baseando-se as interações entre os fatores regulatórios e os miRNAs [19], construímos um modelo booleano de a /S rede reguladora transição (rede MGSTR) G1 mamífero envolvendo oncogenes, genes supressores de tumores, e miR-17-92, tal como mostrado na Fig. 1. Esta estrutura contém oito nós (cada nó representa um elemento regulador) e dezessete linhas (cada linha representa uma interação entre nós). Muitas vezes existe um limite para o número de cópias funcional da molécula indivíduo em reacções bioquímicas. número de cópias dos produtos de genes maiores ou menores do que o limite pode ser representado por dois estados diferentes: ligado ou desligado. Portanto, a expressão de genes pode ser considerado como um processo total-ou-nada, isto é, um interruptor binário que tem apenas dois estados 1 e 0.

A rede 8-nó é construído a partir de resultados experimentais anteriores [17] – [22]. Os nós circulares representam oncogene, os nós octagon representam supressores de tumor, e os nós quadrilateral representam oncogenes ou supressores tumorais. seta verde representa as interações ativas, eo martelo azul (ou preto) representam interações inibitórias

Aplicando a teoria booleana à nossa rede MGSTR, nó na rede tem dois estados:. se expressar e de outra forma. Nodes interagir e atualizar seus estados de acordo com as seguintes funções booleanas: (1) em que denota o estado de nó () no tempo. O parâmetro de estrutura de rede é uma matriz; , Ou representa respectivamente a activação, ou inibição sem interacção entre moléculas biológicas. Os efeitos de auto-inibição (ou degradação) desses nós são indicados por hammerheads negros na Fig. 1, e nós usamos para este tipo de auto-inibição. Todos os parâmetros da estrutura de rede MGSTR são dadas na Tabela 1. Este modelo é uma idealização de rede de transcrição real. Simples que seja, ele captura como a topologia restringe a dinâmica dos níveis de expressão de genes e a propagação de informações entre genes.

2. Simulação da rede reguladora cancro

Ao aplicar de forma iterativa a regra de atualização da Eq. (1), a rede booleana traça uma trajectória através do espaço de estado. A degradação da biomolécula geralmente tem um atraso de tempo, assim se em. Em nossa simulação, vamos definir o tempo de atraso e o passo de tempo. Uma vez que a inibição é muitas vezes mais forte do que a activação no sistema biológico natural, tomamos como nas referências [11] e [23].

Sabe-se que as reacções bioquímicas celulares ocorre longe do equilíbrio termodinâmico, eo número de cópias de cada molécula pode ser superior ou inferior ao seu limiar. Por conseguinte, cada nó na rede pode ficar aleatoriamente em um dos seus dois estados, ou. Estado da rede é o vetor de valores dos nós. No total, a rede MGSTR 8-node terá um espaço de estado dos Estados.

A capacidade de processamento de informação de um sistema dinâmico complexo é refletida na divisão de seu espaço de estado em bacias disjuntos de atração. Corremos o modelo de cada um dos 256 estados possíveis e todos os nós são atualizados simultaneamente. Verifica-se que o sistema de resultados dinâmicos em cinco atratores diferentes. O estado de atractores e o tamanho da bacia (B) de cada um atractor são dadas na Tabela 2. Pode ser visto que a maior parte dos estados fluir para o atractor maior estado estacionário ou atractor super estável que atrai ou estados. Isso significa que, embora as flutuações aleatórias intrínsecas e extrínsecas são inevitáveis, o G1 mamíferos /S regulamentar via dinâmica é relativamente estável, ea rede MGSTR é design robusto.

O gráfico de espaço de estado Fig. 2 proporciona uma representação visual da dinâmica do sistema capturados pela análise de espaço de estado. Cada nó verde neste gráfico representa um estado booleano do sistema, e cada seta laranja representa uma transição de um estado para o estado temporal subsequente. As trajectórias de dinâmica da rede e como ela converge para a maior atractor são mostrados na Fig. 2. As setas azuis indicam o caminho de transição mais possível que leva à maior atrator.

trajetórias dinâmica da rede de regulamentação com 256 estados iniciais no espaço de estado. Todos os estados convergem para atratores de ponto fixo. Cada círculo verde corresponde a um estado de rede específica, e o maior círculo corresponde à fase S. Setas entre os estados de rede indicar o fluxo dinâmico de um estado para seu estado subsequente, eo tamanho do fluxo é indicado pela espessura das setas.

Há duas interpretações diferentes para a função de atratores. Um segue de Kauffman descrevendo que um atrator deve corresponder a um tipo de célula [24], uma outra interpretação é que eles correspondem aos estados de células de crescimento, diferenciação e apoptose [25]. Quanto ao nosso modelo de rede MGSTR, o maior atrator no espaço de estado devem corresponder ao estado em que as células superar o G1 /S checkpoint e ficar em fase S. Nesse caso, a estabilidade do estado celular é garantida.

Os dados experimentais anteriores demonstraram que a expressão ou a activação dos principais reguladores reflecte-se nas características interruptor durante a transição G1 /S. E2F e Myc induzir a transcrição de miR-17-92 [19], e este miARN foi mostrado para suprimir a G1 /S checkpoint do ciclo celular através da regulação da expressão de genes do núcleo em rede do ciclo celular [15]. A E2F tem níveis elevados de expressão durante os níveis G2 /M e G0 /G1 transição e baixa expressão em fase S [26]. A expressão de Myc aumenta no ponto de restrição em G1 inicial e, em seguida, retorna a um nível inferior [27]. A expressão de fosfatase Cdc25A e a quinase Cdk2 /ciclina são activadas por Myc [28] – [30]. O complexo E2F /ciclina aparece primariamente na fase G1, e, em seguida, o seu valor diminui à medida que as células entram na fase S [26], [30] – [35]. Os níveis máximos de a proteína p27 são encontrados na fase G1 e quiescência (G0) [7], [28], [30], [36] – [37]. A pRb é fosforilada no meio e de fase tardia L, e em seguida, o /complexo de E2F de pRb desencadeia a activação de Cdc25A [7], [27], [35], [38] [32]. A Cdk4 /CyclinD ou a quinase Cdk6 /CyclinD é activado durante a fase G1 antes de Cdk2 /ciclina é aumentada [7], [39] – [40]. transição de fase G1 /S é regulada por Cdk2 /ciclina [31], [39] – [40]. A activação de Cdc25A ocorre durante a fase G1 tardia e aumentos em fases S e G2 [39]. As transições de reguladores acima entre ligado e desligado estão resumidos na Tabela 3. Uma comparação entre Tabela 2 e Tabela 3 revela que a maior atractor é a fase S.

Por outro lado, a via de evolução o maior atrator no espaço de estado devem ser convergentes sobre o potencial via biológica. É a real ou potencial via biológica nas trajetórias dinâmicas, em outras palavras, como descobrir a via biológica provável nas trajetórias dinâmicas? Existe uma potencial via biológica para o atractor maior estado estacionário (ver a seta azul grossa na Fig. 2), e a sequência de tempo desta via está listado na Tabela 4. De acordo com a sequência de tempo na Tabela 4, existe quatro passos para a expressão ou activação dos reguladores. Em primeiro lugar, a expressão de E2F, pRb, e CyclinD /Cdk4 é accionado, e a expressão de E2F pode ser activado por si só. A activação de E2F é inibida por pRb, enquanto isso, a expressão de pRb é inibida por Cdk4 /CyclinD que tem um efeito de auto-degradação. Em segundo lugar, a expressão de miR-17-92, Myc, Cdc25A, e Cdk2 /ciclina é activado por E2F. Ao mesmo tempo, a activação de pRb é inibida por Cdk2 /CylinE. Em terceiro lugar, a expressão de miR-17-92 é activado por Myc; a expressão de Cdc25A é activado tanto por Myc e Cdk2 /ciclina, e a expressão de Cdk2 /CylinE é activado tanto por Myc e Cdc25A. O Myc tem um efeito de auto-inibição. Finalmente, a expressão de Cdc25A e Cdk2 /ciclina pode ser activado por um ao outro, e o miR-17-92 tem um efeito de degradação. resultados acima obtidos a partir do modelo matemático (Tabela 4) são consistentes com os resultados experimentais anteriores (Tabela 3).

3. Comparação com a Random rede: Robustez Teste

Para investigar se a arquitetura dessa rede MGSTR tem outras propriedades especiais, analisamos nossa rede e 1000 redes aleatórias com o mesmo número de nós e o mesmo número de linhas como o rede MGSTR. Verificou-se que (i) as redes aleatórios correspondentes têm tipicamente mais atractores com um número médio de atractor. O tamanho da bacia do atractor maior da maioria das redes aleatório é menor do que o da rede MGSTR. Este resultado indica que o tamanho da bacia atractor da rede reguladora de células de cancro é optimizada para fornecer a função biológica. (Ii) A distribuição de tamanho da bacia atractor destas redes aleatórias segue uma lei de potência (fig. 3). Somente atratores são iguais ou maiores que o maior atrator (B = 184) da rede MGSTR.

Calculado a partir de 1000 redes aleatórias com o mesmo número de nós e o mesmo número de linhas como a nossa rede MGSTR.

O tamanho da bacia de atratores (B) em um sistema é uma quantidade vital em termos de comportamento da rede compreensão e podem dizer respeito a outras propriedades de rede, tais como a estabilidade. Portanto, a mudança relativa no B para o maior atrator pode ser servido como uma medição em nosso teste de robustez. A rede MGSTR e as redes aleatórias são perturbados pela exclusão de uma seta para interacção (Fig. 4), a adição de uma seta verde ou azul entre os nós que são null-ligado (Fig. 5), ou interrupção da interacção de uma única seta a partir da inibição de activação e vice-versa (fig. 6) [8]. Mostra-se que a maioria das perturbações não irá alterar o tamanho do maior atractor significativamente (é pequena) na rede MGSTR, o que sugere que a rede tem alta MGSTR

estabilidade homeostática

[8]. Essa alta

estabilidade homeostática

não é bem mantida no conjunto de redes aleatórias com o mesmo tamanho (Fig. 4-6). Alta robustez da rede MGSTR pode ser atribuída à estrutura e interacções dentro do sistema de regulação.

A distribuição das alterações relativas () sob a perturbação de exclusão 21 setas interacção da rede MGSTR e redes aleatórias. A maioria dos valores são pequenos, o que indica que a maioria das perturbações não irá alterar o tamanho do maior atrator significativamente.

A distribuição de mudanças relativas () sob a perturbação da adição de 86 setas de interação em nossa MGSTR rede. A maioria dos valores são pequenos, o que indica que a maioria das perturbações não irá alterar o tamanho do maior atrator significativamente.

A distribuição de mudanças relativas () sob a perturbação da comutação 16 flechas de interação na MGSTR rede. A maioria dos valores são pequenos, ao passo que cerca de 25 de valores situam-se no intervalo de 0.91.0.

4. motif espinha dorsal da rede de regulação cancro

Dada a estrutura da rede MGSTR ea sequência de tempo da via, que é conhecido por ser biologicamente importante, existe um motivo espinha dorsal que pode conseguir a maior funcionalidade biológica? Se houver um motivo espinha dorsal, o que é o comportamento dinâmico do motivo restante? Para resolver estas questões, adotamos o método de decomposição de rede baseada em processo [11].

Para a função dinâmica dada pela Tabela 4, cada nó da rede tem três equações lógicas, como mostrado em Métodos e soluções das Eqs. (2) – (12) são as linhas mínimas que devem ser mantidos na construção do motivo da espinha dorsal (Tabela 5). Baseando-se na Tabela 5, que extrai um motivo espinha dorsal da rede cheia, como mostrado na Fig. 7.

rede completa MGSTR é decomposto em um motivo backbone (a) que fornece as principais funções biológicas e um motivo restante (b) o que torna o sistema mais estável.

Para investigar o papel do motivo backbone da rede reguladora G1 mamíferos /S, calculamos as propriedades dinâmicas do motivo da espinha dorsal usando a regra booleana na Eq. (1). O estado correspondente de atractores e o tamanho da bacia a partir deste cálculo são dadas na Tabela 6. Mostra-se que há 12 atractores, entre os quais o maior atractor (a primeira linha da Tabela 6) corresponde à atractor super estável da rede cheia . Por conseguinte, a função principal da rede MGSTR ainda é mantida. O motivo backbone é o alicerce fundamental da rede. No entanto, o tamanho da bacia do atractor maior do motivo espinha dorsal é apenas 120 ou dos estados iniciais, que é muito menor do que o da rede cheia (). Isso implica que a parte restante da rede desempenha um papel importante nos processos de regulação biológicas reais, e as propriedades dinâmicas do motivo da coluna vertebral, sem se tornar instável o motivo restante.

Todas as interacções entre o miR-17-92 e outros factores de regulação são mantidos no motivo espinha dorsal (Fig. 7). Esta observação, juntamente com os resultados experimentais em ref. [15], [16], [19], destaca a importância de mir-17-92 na superação do G1 /checkpoint do ciclo celular S e aumentando a taxa de proliferação de células cancerosas, visando uma rede de fatores que interagem.

Conclusão e Discussão

a modelagem da rede de regulação molecular que controla ciclo de células de mamíferos é um esforço desafiador e longo prazo. Concentrando-se na rede principal que controla o ciclo celular de cancro, nós construímos uma rede booleana com interacções entre os oncogenes e os genes supressores de tumor (Fig. 1). Embora a rede MGSTR que construímos é uma simplificação do processo intracelular, o estudo das relações entre estrutura e comportamentos dinâmicos desta rede booleana tem rendido importantes insights sobre os comportamentos globais da rede de regulação do ciclo celular câncer. A dinâmica da rede é caracterizada por um atractor dominante no espaço de todos os possíveis estados iniciais (Fig. 2). Ela atrai 184 ou iniciais estados da rede booleano (Tabela 2). Além disso, com base exclusivamente na ligação entre os nós, e negligenciar outros detalhes bioquímicas, esta rede reproduz a sequência de tempo de actividade do gene ao longo do ciclo celular de cancro biológica (via biológica). A dinâmica da nossa rede de ciclo celular é bastante estável e robusto para a sua função no que diz respeito a pequenas perturbações (Fig. 4, 5, 6).

Existem outros modelos de rede do ciclo celular que envolvem mais variáveis ​​de genes do que o que temos aqui. Uma vez que os graus de complexidade crescer exponencialmente com o tamanho do sistema, é geralmente difícil para explorar sistemas grandes. Recentemente, vários métodos foram desenvolvidos e introduzidos para investigar a propriedade ea transição informação em grandes redes booleanas. Akutsu et ai. apresentados vários algoritmos para identificar atratores periódicos e atratores únicas em redes booleanas [41], [42]. Usando ordenação de genes e conjuntos de feedback vértice nos algoritmos, Zhang e seus colegas identificaram atratores únicas e pequenos atratores em redes booleanas [43]. Krawitz et ai. descobriram que a capacidade de informação de uma rede booleana aleatória é máxima no limite crítico entre as fases ordenadas e desordenadas através da introdução de um novo parâmetro de rede, a bacia entropia [44].

Há geralmente existe algumas interações críticas, nós, ou motivos de backbone que cumprem a função principal de redes reguladoras. De acordo com o potencial via biológica, no espaço de estado, que se decompõem ainda mais o nosso modelo em espinha dorsal um motivo que fornece as principais funções biológicas e um motivo restante, que torna o sistema mais estável (Tabela 6). Existem outras publicações que se aplicam vários métodos para identificar vias importantes, estruturas de rede críticos, redes funcionais e loops de feedback em redes regulatórias. Por exemplo, Choi et ai. construiu um modelo booleana da rede reguladora p53 [45]. análise em espaço de estados com uma paisagem atractor foi utilizada para identificar interacções específicas que eram críticos para a conversão de atractores cíclicos para apontar atractores em resposta a danos no ADN. O trabalho de Schlatter et al. discutida a descoberta de pólos relevantes, de uma rede de vias de sinalização de apoptose [25]. Verdicchio et ai. revelou recentemente jogadores-chave na rede de ciclo de célula de levedura e da rede de genes WNT5A para o melanoma, analisando a minimização lógica das coleções de estados em bacias de rede booleanas de atração [46].

O papel crítico da mir- 17-92 para assegurar o ponto de controlo do ciclo celular superando em cancro é mostrado no motivo espinha dorsal da rede MGSTR (Fig. 7). microARNs, e de forma mais ampla, RNAs não codificadores têm sido cada vez mais reconhecido como reguladores chave em eventos biológicos cruciais [47] – [51], embora as funções da maioria dos não codificante RNAs ainda permanecem ainda desconhecidos. Nosso trabalho indica que a simulação computacional de processos biológicos podem ajudar futura descoberta de funções de regulação de RNAs não codificantes.

Em nossa simulação da rede MGSTR, empregamos o pressuposto muitas vezes usado de atualização síncrona. No entanto, esta hipótese pode ser irrealista em alguns sistemas moleculares que são necessárias uma variedade de escalas de tempo, a partir de frações de um segundo para horas, para ser correctamente representados. Alguns estudos modelados e analisados ​​a regra de atualização assíncrona no contexto das redes booleanas aleatórias [52], [53]. Por exemplo, com métodos de actualização assíncronos síncronos e diferentes, Assieh et ai. sistematicamente comparados os comportamentos dinâmicos indicadas por uma rede booleano de transdução de sinal [53]. O trabalho apontou que o sistema imperturbável possui um ponto fixo independente de atualização, enquanto os sistemas perturbados levar a um atrator estendida sob a desregulação de um nó particular. Processos que regem a rede de transcrição ocorrem no nível molecular, e as flutuações no número de moléculas de factores críticos de impactar o resultado final de redes regulatórias. Assim, é altamente necessário aplicar simulações estocásticas para descrição mais realista das cinéticas de reacção. Braunewell et ai. investigaram a estabilidade da rede ciclo celular após a adição de um ruído atraso estocástico [54]. Eles descobriram que o sistema apresenta um comportamento robusto sob a perturbação do ruído tempo de transmissão. Seria vale a pena desenvolver o nosso modelo atual para um mais realista, acrescentando regra de atualização assíncrona e ruído estocástico.

Desde a publicação do trabalho seminal de Kauffman, rede booleana tem sido um dos modelos mais intensamente estudados nos sistemas biologia [24]. Em comparação com equações diferenciais ordinárias (ODE) modelos, redes booleanas são limitados em aproximar os resultados experimentais e em fazer previsões quantitativas específicas ao contexto da dinâmica celular. No entanto, as aplicações de rede booleana em modelar circuitos biológicos reais têm mostrado que eles podem prever consequências das actividades do gene da proteína e com muito menos parâmetros do que as equações diferenciais clássicos. Os resultados da análise da rede MGSTR demonstrar que o modelo booleano pode ser usado para simular processo do ciclo celular G1 cancer /S.

Materiais e Métodos

Decomposição de Regulamentação Rede

Deixe e representam linha respectivamente ativado e linha inibitório. Os valores de e são ou, o que representa existe ou não existir, respectivamente. Em seguida, pode-se obter uma equação lógico para cada nó a partir da Eq. (1):

(2) em que os símbolos operacionais são símbolos lógicos:. Além representa operador OR, multiplicação representa operador AND, e bar não representa

Com os quatro possíveis transições de estado, Eq. (2) pode ser substituído por (3) onde. A primeira e terceira equações na Eq. (3) podem ser convertidos por apresentar não em ambos os lados, assim

(4) Para cada nó, há transições, e, portanto, existem desde equações. Com a sequência de tempo mostrada na Tabela 4, a partir da Eq. (4), temos (5) para o nó 1 (nome do nó: miR-17-92); (6) para o nó 2 (nome do nó: Myc); (7) para o nó 3 (nome do nó: E2F); ( 8) para o nó 4 (nome do nó: p27); (9) para o nó 5 (nome do nó: pRB); (10) para o nó 6 (nome do nó: Cdk4 /CyclinD); (11) para o nó nome 7 (node: cdk2 /ciclina); (12) para o nó 8 (nome do nó:. Cdc25A)

as redes neste trabalho foram desenhados com Cytoscape [55], [56] e o gráfico de espaço de estado dinâmico foi desenhado com Pajek [57].

Reconhecimentos

Agradecemos membros em laboratórios de Ya Jia e Ge Shan para inspirar discussões e comentários úteis sobre as versões anteriores do manuscrito.