Mathematical model for autoregulated miRNA biogenesis
MicroRNA是在转录后水平调节靶蛋白表达的小的非编码核苷酸序列。microRNA的生物合成是一个高度调控的多步骤途径。miRNA生物合成的调节可以由生物合成途径的组分直接引起或由其他调节剂间接引起。在本研究中，我们建立了一个详细的microRNA生物合成的数学模型来研究生物合成途径组分的调控作用。我们扩展了先前的模型，将DGCR 8合成的微处理器调节、输出蛋白介导的向细胞质的转运以及由成熟miRNA易位到细胞核中催化的正性自动调节结合起来。我们的模拟结果导致三个假设（i）在较高的Exportin蛋白水平下，生物发生对Dicer蛋白水平是稳健的;（ii）较高的miRNA转录物形成可能导致较低的RISC水平：在较低的Exportin蛋白水平下，最佳的miRNA形成需要前体miRNA和Dicer两者的最佳水平;（iii）成熟miRNA易位入核的正性自身调节可减少净功能性胞质miRNA。只要有可能，我们将这些结果与模型构建或校准中未使用的实验观察结果进行比较。
2020-01-31 q-bio.MN
Towards Scalable Modeling of Biology in Event-B
Åbo Akademi University（奥博学术大学）；University of Southampton（南安普顿大学）；University of Turku（图尔库大学）；National Institute for Research and Development in Biological Sciences（国家生物科学研发研究所）
生物学提供了许多大规模、复杂、并发系统的例子：许多过程并行发生，竞争资源并影响彼此的行为。生物系统的可扩展建模仍然是一个非常活跃的研究领域。在本文中，我们介绍了一种新的方法，基于事件-B，一个基于状态的形式化方法与细化作为其核心成分，使我们能够检查模型的一致性一步一步的自动化的方式。我们的方法基于功能导致一个优雅和简洁的建模方法。我们通过构建据我们所知的有史以来最大的事件B模型来证明这种方法，该模型描述了ErbB信号通路，这是一种在发育和许多类型癌症中具有重要作用的关键进化通路。ErbB途径的事件B模型描述了通过242个事件的1320个分子反应。
2021-05-20 cs.CL q-bio.MN
Cross-talk and interference enhance information capacity of a signaling pathway
基因调控网络中的重复基序是转录因子（TF），其相互调节，然后结合到DNA上的重叠位点，在那里它们相互作用并协同控制靶基因的转录。在这里，我们建议，这个主题最大限度地提高信息流在嘈杂的网络。基因表达是一个固有的噪声过程，由于热波动和少量的分子参与。多个TF在重叠结合位点相互作用的结果是它们的结合噪声变得相关。使用信息论的概念，我们表明，一般来说，如果1）一个输入的噪音与另一个输入的噪音相关，2）输入信号不是独立选择的，则信号通路传输更多信息。在TF的情况下，后一个标准暗示了上游的交叉调节。我们展示了这些想法的竞争TF和前馈基因调控模块，并讨论了其他信号通路的推广。我们的研究结果挑战了传统的方法治疗生物噪声不相关的波动，并提出了一个系统的方法来理解TF交叉调节网络，无论是从直接测量的结合噪声，或重叠的结合位点的生物信息学分析。
2013-03-06 q-bio.MN
Perturbation Biology: inferring signaling networks in cellular systems
我们提出了一种新的实验计算技术推断网络模型，预测细胞对扰动的反应，这可能是有用的组合治疗癌症的设计。这些实验是通过靶向药物单独或组合干扰癌细胞系的系统系列。根据蛋白质和磷蛋白的水平以及细胞表型如活力来测量对扰动的响应。计算网络模型是从头推导的，即，而无需信号通路的先验知识，并且基于简单的非线性微分方程。使用概率算法，信念传播，这是三个数量级更有效地比蒙特卡洛方法的所有可能的网络模型的巨大的解决方案空间进行了有效的探索。明确的可执行模型推导出一组扰动实验Skmel-133黑色素瘤细胞系，这是耐治疗上重要的抑制Raf激酶。由此产生的网络模型复制和扩展已知的途径生物学。它们可以被应用于发现新的分子相互作用和预测新的药物扰动的影响，其中之一是实验验证。该技术适用于分子生物学不同领域的大型系统。
2013-08-23 q-bio.MN
Computational Modelling of Aquaporin Co-regulation in Cancer
在BioModelAnalyzer（BMA）软件中构建了癌细胞中水通道蛋白调控的计算模型作为定性网络。该模型通过一些基本的、失调的信号通路将人类癌症中表达的一些重要水通道蛋白与常见表型联系起来。该模型基于60多篇文献，不仅能够以离散的、定性的方式重现已有的结果，而且能够通过提出导致表型不相容的分子机制，使表型与研究共识相一致，并通过模拟真实实验进行了新的预测。
2018-01-04 q-bio.MN
Artificial Intelligence-Assisted Systems Biology Reconstruction of Diabetic Bone Marrow Dysfunction
本研究通过3个人工智能大语言模型分析文献，重建含62个生物实体的糖尿病骨髓调控网络，经多资源验证其合理性，为理解该疾病及寻找治疗靶点提供基础。
2026-10-12 q-bio.MN
Deciphering gene regulation from gene expression dynamics using deep neural network
复杂的生物学功能是通过基因和蛋白质的相互作用来实现的。揭示功能背后的基因调控网络是生物学的中心主题之一。通常，它涉及广泛的遗传学，生物化学和分子生物学实验。在本文中，我们证明了大部分推理任务可以通过深度神经网络（DNN）来完成，DNN是机器学习或人工智能的一种形式。具体而言，DNN从基因表达的动态中学习。学习的DNN就像系统的精确模拟器，可以在其上进行计算机实验以揭示潜在的基因网络。我们证明了两个例子的方法：生化适应和果蝇胚胎发生的缺口基因图案。在第一个示例中，DNN可以成功地找到用于自适应的两个基本网络模体-负反馈和非相干前馈。在第二个更复杂的例子中，DNN可以准确地预测基本上所有突变体的行为。此外，它揭示的调节网络与从实验中推断的网络惊人地相似。在这样做的过程中，我们开发了破译隐藏在DNN“黑匣子”中的基因调控网络的方法。我们的可解释DNN方法应该在基因型-表型作图中具有广泛的应用。
2020-02-22 q-bio.MN q-bio.QM
Signal duration and the time scale dependence of signal integration in biochemical pathways
信号持续时间（例如，活性信号传导中间体持续存在的时间尺度）是细胞生长、增殖和发育谱系承诺等多种背景下生物决策的关键调节因子。伴随着信号持续时间的差异是许多下游生物过程，需要多个生化调节步骤。在这里，我们提出了一个分析，探讨如何简单的生化图案，涉及多个阶段的监管可以构建差异化的处理信号，坚持在不同的时间尺度。我们计算这些网络中的动态增益和由此产生的功率谱，以更好地了解生化网络如何在不同的时间尺度上整合信号。我们确定这些网络的拓扑特征，允许不同的频率相关的信号处理特性。我们的研究提出了设计原则，为什么信号持续时间与下游调控的多个步骤是一个普遍存在的控制基序在生化系统。
2008-02-19 q-bio.MN q-bio.SC
MicroRNA Systems Biology
近年来，microRNAs（miRNAs）已成为调控基因表达的重要转录后调节因子。miRNAs调节许多关键的生物学过程，包括细胞生长、死亡、发育和分化。这一发现正在挑战分子生物学的中心法则。基因通过形成细胞网络共同工作。miRNAs通过与细胞网络相互作用发挥其功能已成为一个新兴的概念。因此，了解miRNAs如何在系统水平上参与细胞过程至关重要。本文首先介绍了miRNAs的基本知识及其与心脏疾病和癌症的关系，重点介绍了miRNAs在滤除基因表达噪声等方面的功能。我还将介绍细胞网络的基本概念，并解释它们的生物学意义，使网络概念在生物学背景下消化，并为生物学家所理解。最后，我将总结在系统水平上理解miRNA生物学的最新进展：主要细胞网络包括信号、代谢、蛋白质相互作用和基因调控网络的miRNA调控原理。一个共同的miRNA调控原则正在出现：miRNA优先调控具有高调控复杂性的基因。此外，miRNAs优先调控正调控基序、高度连接的支架和细胞信号网络中最下游的网络成分，而miRNAs则选择性调控代谢网络中具有特定网络结构特征的基因。
2007-12-20 q-bio.GN q-bio.MN
Post-transcriptional knowledge in pathway analysis increases the accuracy of phenotypes classification
动机：从高维数据中预测表型是精密生物学和医学中的一项重要任务。许多技术采用基因组生物标志物来表征表型。然而，这些元素不足以解释潜在的生物学。为了改善这一点，已经提出了途径分析技术。然而，这些方法在表型分类中缺乏准确性。结果如下：在这里，我们提出了一种新的方法，称为MITHrIL（Mirna enrIched paTHway Impact anaLysis），用于分析信号通路，该方法建立在Tarca等人的工作之上，2009. MITHrIL通过添加缺失的调控元件（如microRNA）及其与基因的相互作用来扩展通路。该方法将基因和/或microRNA的表达值作为输入，并返回根据其失调程度排序的途径列表以及相应的统计显著性（p值）。我们的分析表明，即使在最坏的情况下，MITHRIL也优于其竞争对手。此外，我们的方法能够正确分类从TCGA提取的肿瘤样本集。可用性：MITHRIL可在以下网址免费获得：http://alpha.dmi.unict.it/mithril/
2016-09-14 cs.CE q-bio.MN
Transcriptome and Redox Proteome Reveal Temporal Scales of Carbon Metabolism Regulation in Model Cyanobacteria Under Light Disturbance
本研究通过能量景观概念和物理信息机器学习，结合转录组与氧化还原蛋白质组数据，揭示了蓝藻在光照扰动下碳代谢调控的多时间尺度机制，发现半胱氨酸氧化还原状态变化是快速调控的关键。
2025-06-02 q-bio.MN q-bio.QM
Developing a Theoretical Framework for Optofluidic Device Designing for System Identification in Systems Biology: the EGFR Study Case
识别肿瘤学中感兴趣的生化途径的动力学基础是当前系统生物学的主要目标。理解支配这种系统进化的结构和相互作用被认为是这项研究的基石。系统理论和系统识别理论是这项任务的主要资源，因为它们都提供了一个自洽的框架，建模和操纵模型的动态系统，最适合的问题正在调查。我们在本文中解决了获得信息数据集ZN以用作鉴定EGFR途径动力学的起点的问题。为了匹配实验的可识别性标准，我们提出了一个理论框架，输入刺激设计的动力学性质的基础上，系统的调查。在理论研究的基础上，根据驱动输入的光谱特性，设计了一种可行的光流控设计，使信息量最大化。
2008-04-19 q-bio.MN q-bio.OT
Qualitative Behavior of a Metabolic Pathway with Hybrid Feedback
我们研究了一个模型的定性行为，以表示局部调控的代谢网络。该模型基于[A. Goelzer，F.贝卡尔布里克奇岛Martin-Verstraete等人，BMC Syst Biol 2（2008），pp. 1- 18]。在这类调节中，代谢物效应物是代谢途径的终产物。我们假设通路的输入根据代谢物效应物的浓度在零和正值之间切换。将切换系统视为一个微分包含，证明了它依赖于输入的正值收敛到全局一致渐近稳定的平衡点，到达滑动模或在滑动模附近振荡.最后，我们证明了在任何情况下，切换系统的解是具有光滑或分段线性输入的方程序列的解的极限。
2023-03-02 math.DS q-bio.MN
Efficient Shapley values computation for Boolean network models of gene regulation
University of Pisa（比萨大学）
本文提出基于Shapley值的框架，用于评估布尔网络中节点对目标节点的重要性，通过传播方法高效计算Knock-out和Knock-in Shapley值，适用于有向无环网络并提供循环网络的良好近似。
2026-07-13 q-bio.MN
Modeling Platelet P2Y$_1$/$_{12}$ Pathway to Integrin Activation
本研究构建了血小板中ADP经P2Y$_1$和P2Y$_{12}$两条通路调控RAP1进而激活整合素的动力学系统模型，经参数估计与验证后预测了蛋白表达的影响，助力理解血小板响应差异与相关治疗研究。
2025-03-25 q-bio.MN q-bio.SC
Comparing Classical Pathways and Modern Networks: Towards the Development of an Edge Ontology
途径是系统生物学的组成部分。它们的经典表示已被证明是有用的，但在分配给每个箭头（或边缘）的意义上是不一致的，并且无意中暗示了一个路径与另一个路径的隔离。相反，现代高通量实验产生了标准化的网络，便于拓扑计算。结合这些观点，我们可以在大规模网络中嵌入经典路径，从而证明它们之间的串扰。随着更多不同类型的高通量数据变得可用，我们可以有效地合并这两种观点，同时在多个网络中嵌入路径。然而，原来的问题仍然存在-目前的边缘表示是不足以准确地传达路径中的所有信息。因此，我们建议，一个标准化的，定义良好的，边缘本体是必要的，并提出了一个原型在这里，作为实现这一目标的起点。
2007-06-01 q-bio.MN
A stochastic spectral analysis of transcriptional regulatory cascades
在过去的十年里，我们对噪音在基因调控中的作用以及生物网络中信号传导的物理限制的理解取得了巨大的进步。在这里，我们介绍的谱方法计算的联合概率分布在所有物种的生物网络。谱方法利用生灭过程主方程的自然本征函数来求解网络中模块的联合分布，然后相互通知并便于计算整个联合分布。我们说明了在自然界中普遍存在的情况下的方法：线性调节级联。该方法的效率使得输入和调节参数的数值优化成为可能，揭示了例如，信息量最大的瀑布我们发现，对于阈值监管，一系列强有力的监管将单峰输入转换为双峰输出，多模态输入并不比双峰输入更具信息性，并且一系列向上监管优于一系列向下监管。我们预计，这种数值方法可能是有用的建模噪声在生物学中的各种小的网络拓扑结构。
2008-11-25 q-bio.MN
The large-scale logico-chemical structure of a transcriptional regulation network
身份，对外部刺激的反应，以及生命系统的空间结构是分子生物学的中心议题。目前，它们在很大程度上被视为基因库和细胞调节机制之间相互作用的结果。在转录水平上，顺式调控区在转录因子和基因（包括其他转录因子）之间建立了一系列相互依赖性。这些“转录网络”太大，无法用详细的动力学模型进行全局处理。在本文中，我们描述了一种方法来解决这个问题，只专注于基因表达模式和信号整合功能之间的兼容性，讨论进行最简单的计算，布尔，实现的模型，并首次应用到实验数据集。
2005-02-15 cond-mat.dis-nn q-bio.MN
A machine learning pipeline for discriminant pathways identification
动机：确定在病理过程中更容易被破坏的分子通路是网络医学的一项关键任务，更一般地说，是系统生物学的一项关键任务。结果：在这项工作中，我们提出了一个管道，耦合机器学习解决方案的分子分析与最近的网络比较方法。该管道可以识别在病例对照生物标志物研究中构建的网络的特定子模块之间发生的变化，区分其相互作用被潜在条件改变的关键基因组。该建议是独立于所使用的分类算法。三个应用程序的全基因组数据提出了关于儿童对空气污染的易感性和两种神经退行性疾病：帕金森氏症和阿尔茨海默氏症。可用性：附录中提供了本文讨论的实验所用软件的详细信息。
2011-05-27 q-bio.MN
On the feasibility of dynamical analysis of network models of biochemical regulation
Weidong等人[2021]最近发表的一篇文章提出了一种提取图形属性的方法，这些图形属性可预测生化调节的多变量离散模型的动态行为。换句话说，这是一种只使用网络交互结构的特征来预测哪些节点最参与自动机网络动态的方法。然而，作者声称，大型自动机网络模型的动态分析“甚至不可行”。“为了确保其他人不会对这个问题感到沮丧，重要的是要澄清自动机网络模型的有效动态分析，相反，是可行的。与文章中所建议的不同，静态特征的基于图的分析并不是调控和信号动态的大型系统生物学模型的唯一分析途径，因为有动态方法确实是可扩展的。
2021-10-20 nlin.CG q-bio.MN q-bio.QM
Scale- free networks in cell biology
细胞的行为是其众多成分（如DNA、RNA、蛋白质和小分子）之间复杂相互作用的结果。细胞利用信号通路和调节机制来协调多个过程，使它们能够响应和适应不断变化的环境。大量的组件，互连的程度和复杂的控制细胞网络正在成为明显的综合基因组和蛋白质组学分析正在出现。人们越来越认识到，从全细胞功能产生的属性的理解需要不同的细胞成分之间的关系的集成，理论上的描述。最近的理论进展使我们能够用图的概念来描述细胞网络结构，并揭示了许多非生物网络所共有的组织特征。我们如何定量描述一个由数百或数千个相互作用的组件组成的网络？观察到的蜂窝网络拓扑结构是否为我们提供了有关其演化的线索？细胞网络的组织如何影响其功能和动力学响应？本文将回顾在解决这些问题的最新进展。
2005-10-28 q-bio.MN
The p53-MDM2 network: from oscillations to apoptosis
p53蛋白以其肿瘤抑制功能而闻名。p53-MDM 2负反馈环构成了在细胞应激下激活的调节相互作用网络的核心模块。在正常细胞中，p53蛋白的水平被MDM 2保持在低水平，即MDM 2负调节p53的活性。在DNA损伤的情况下，p53介导的途径被激活，导致细胞周期停滞和DNA修复。如果由于过度损伤而无法修复，则p53介导的凋亡途径被激活，导致细胞死亡。本文从系统生物学的角度对p53-MDM 2模块及其相关通路的研究进展作一综述。我们讨论了一些关键的预测，涉及到细胞周期停滞和细胞死亡的一些具体方面，这可以在实验中进行测试。
2007-08-23 q-bio.MN
Assessing the significance of knockout cascades in metabolic networks
复杂网络已经被证明对随机结构扰动具有鲁棒性，但对有针对性的攻击很脆弱。鲁棒性分析通常模拟删除单个或多组节点，然后评估造成的损害。对于复杂的代谢网络，有人提出，进化压力可能有利于对反应去除的鲁棒性。然而，去除反应及其对网络的影响也可以被解释为对通路活动的选择性调节，这表明调节效率和脆弱性之间的权衡。在这里，我们采用级联故障算法来模拟从两个生物体的代谢网络中去除单个和成对的反应，并使用两种不同的空模型来估计结果的显著性：度保持和质量平衡随机化。我们的分析表明，进化压力促进了更大的级联非可行的反应，从而有利于以牺牲鲁棒性为代价的有效代谢调节的能力。
2012-10-10 q-bio.MN
Inferring gene regulation dynamics from static snapshots of gene expression variability
本研究利用不同成熟时间双荧光报告因子的静态协同变异快照，推导相关性条件以识别基因反馈调控及细胞周期依赖转录。
2021-09-01 q-bio.MN q-bio.QM
Practical indistinguishability in a gene regulatory network inference problem, a case study
本研究以线虫Pristonchus pacificus发育决定为案例，通过将13,824个调控网络模型拟合至三组实验数据，识别出跨实验条件的共享调控网络，并引入可推广至其他系统的比较建模框架。
2025-11-03 q-bio.MN q-bio.QM
Cancer systems biology: exploring cancer-associated genes on cellular networks
基因组改变导致癌症的复杂性，并形成一个主要的障碍，为全面了解肿瘤发生的分子机制。本文从系统生物学的角度综述了近年来肿瘤相关基因的研究进展。将已知的癌基因整合到蛋白质和信号网络上，揭示了网络中癌基因的特征。这种方法表明，癌症基因通常作为网络中心蛋白发挥作用，其参与许多细胞过程并在许多信号通路之间的信息交换中形成焦点节点。文献挖掘允许构建基因-基因网络，其中可以识别新的癌症基因。癌细胞的基因表达谱用于重建基因调控网络。通过这样做，可以从这些网络中提取参与调节癌症进展的基因，然后在实验室中进一步确认它们的功能。
2007-12-21 q-bio.GN q-bio.MN
Correlative-causative structures and the 'pericause': an analysis of causation and a model based on cellular biology
分子生物学的出现导致了许多疾病的确定性致病因素的鉴定，其中大多数是单基因的。然而，人群中大多数常见疾病的原因似乎难以捉摸，无法精确定位于有限数量的基因或遗传途径。这一认识导致了个性化医疗和单独治疗每个病例的想法。尽管如此，由于每种常见疾病似乎在所有诊断个体中具有相同的终点和表型特征，因此寻找统一原因的工作仍将继续。鉴于多元科学数据是一个相关的性质和因果关系总是推断，原因和相关性的一般结构的一个简单的形式化。此外，上下文中的因果结构可以形成，被称为“pericause”，提出作为一个易于处理的和未经调查的概念，理论上可以发挥至关重要的作用，在确定的原因的影响。
2013-10-01 q-bio.MN q-bio.QM
Reduction of dynamical biochemical reaction networks in computational biology
生物化学网络用于计算生物学，以模拟涉及细胞信号转导、代谢和基因表达调节的系统的静态和动态细节。参数和结构的不确定性，以及组合爆炸是强大的障碍，对分析这种类型的大型模型的动力学。多尺度性是这些网络的另一个属性，可以用来克服其中的一些障碍。具有许多良好分离的时间尺度的网络可以简化为更简单的网络，其方式仅取决于数量级而不取决于动力学参数的精确值。这种强大的网络简化的主要思想是模型元素之间的优势的概念，允许这些元素的层次组织，根据它们对网络动态的影响。这个概念在热带几何学中找到了一个自然的公式。我们重新审视，在这些新的想法，主要的方法来减少反应网络的模型，如准稳态和准平衡近似，并提供实用的配方模型减少的线性和非线性网络。我们还讨论了应用模型约简向后修剪机器学习技术。
2012-05-13 physics.chem-ph q-bio.MN
Thermodynamic free energy map for the non-oxidative glycolysis pathways
本研究基于负吉布斯自由能差原则系统探索非氧化糖酵解网络，枚举并分类了替代途径，发现了多条热力学有利的新路径及具研究潜力的分子。
2025-06-24 cs.SY eess.SY q-bio.BM
Regulation of Neuromodulator Receptor Efficacy - Implications for Whole-Neuron and Synaptic Plasticity
神经调质（NM）的膜受体在其分布和功效方面受到高度调节-这是一种影响单个细胞对NM释放的中枢信号的反应的现象。尽管NM受体调节与许多药物的药理作用有关，并且也已知受各种环境因素的影响，但其功能后果和作用模式尚不清楚。在本文中，我们总结了相关的实验证据NM受体的调节（特别是多巴胺D1和D2受体），以探讨其意义的神经和突触可塑性。我们确定NM受体调节（受体磷酸化，受体贩运和敏化第二信使途径）的相关组成部分，从培养细胞的研究中获得。确定了短期可塑性（致敏）的调控和控制的关键原则，并提出了一个模型，采用直接和间接的反馈调节受体的功效。我们还讨论了长期的可塑性，其中包括受体的敏感性和NM信号的响应性损失的变化。最后，我们讨论了NM受体调节模型的大脑可塑性和记忆的影响。我们强调，一个现实的模型，大脑可塑性将不得不超越赫布模型的长时程增强和抑郁症。NM受体的分布和功效的可塑性可能提供了另一个重要的功能可塑性来源，并对学习和记忆产生影响。
2004-01-28 q-bio.MN q-bio.NC
Glutamate regulation of calcium and IP3 oscillating and pulsating dynamics in astrocytes
近年来，人们对神经胶质细胞之间的通讯越来越感兴趣。这种兴趣源于认识到胶质细胞参与认知功能和信息处理，并参与许多脑疾病和神经退行性疾病。神经元-胶质细胞通讯的一个重要过程是星形胶质细胞编码突触信息传递：星形胶质细胞响应突触活动调节细胞内钙动力学。在这里，我们推导并研究了一个简洁的数学模型谷氨酸诱导的星形胶质细胞内钙离子动态捕捉的基本生化特征的调节途径肌醇1，4，5-三磷酸（IP 3）。从著名的两态Li-Rinzel模型的钙诱导的钙释放，我们纳入了IP 3的生产和磷酸化的调节。这样做，我们将其扩展到一个三态模型（称为G-ChI模型），可以解释由内源性IP 3代谢以及由外部谷氨酸信号产生的IP 3引发的Ca 2+振荡。与以前的类似模型相比，我们的三态模型包括一个更现实的描述IP 3的生产和降解途径，集中在一个简洁的配方中的基本非线性。使用分岔分析和时间模拟，我们证明了新的假定动力学特征的存在。IP 3和Ca 2+通路之间的交叉耦合赋予系统自洽的振荡器特性，并有利于混合频率-振幅编码模式超过纯振幅调制模式。我们的模型的这些和其他结果与现有的实验数据基本一致，并可能对星形胶质细胞在突触信息传递中的作用产生重要影响。
2009-12-16 q-bio.MN q-bio.NC q-bio.SC
Nonlinear regulation of commitment to apoptosis by simultaneous inhibition of Bcl-2 and XIAP in leukemia and lymphoma cells
细胞凋亡是由多种促凋亡和抗凋亡分子协同作用调控的复杂途径。凋亡的内在（线粒体）途径在线粒体的上游由Bcl-2蛋白家族控制，在线粒体的下游由低概率事件（如溶酶体形成）和涉及半胱天冬酶和凋亡抑制蛋白（IAP）（如XIAP）的反馈回路控制。所有这些调节机制确保细胞只有在达到损伤阈值并且细胞的抗凋亡储备被克服时才会死亡。由于癌细胞总是暴露于强烈的细胞内和细胞外应激刺激，它们特别依赖于抗凋亡蛋白的表达。因此，许多癌细胞在暴露于抑制抗凋亡Bcl-2分子的试剂（例如BH 3模拟物）时经历凋亡，而正常细胞对使用相同类别的分子的单一试剂治疗保持相对不敏感。用组合治疗方法靶向凋亡网络内的不同蛋白质通常实现甚至更大的特异性。这导致我们研究白血病和淋巴瘤细胞对与XIAP的小分子抑制剂组合的BH 3模拟物的促凋亡作用的敏感性。使用凋亡途径的计算概率模型，从人类白血病和淋巴瘤细胞系的实验结果验证，我们表明，抑制XIAP对BH 3模拟HA 14 -1诱导的细胞凋亡的敏化具有非线性效应。该研究证明了进一步的离体和动物研究对用BH 3模拟物和XIAP抑制剂的组合治疗白血病和淋巴瘤的潜力的合理性。
2011-05-12 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
Structural Controllability to Unveil Hidden Regulation Mechanisms in Unfolded Protein Response: the Role of Network Models
本研究将复杂网络的结构可控性分析应用于未折叠蛋白反应网络，通过构建多个基于蛋白质相互作用数据库的网络模型，识别出与已知内质网应激传感器匹配的关键驱动节点，证明了结构可控性是研究生物信号通路的可靠定量工具。
2023-02-18 physics.bio-ph q-bio.MN
Propagation of external regulation and asynchronous dynamics in random Boolean networks
布尔网络及其动力学在从生物学到计算机科学的各个学科中作为抽象建模方案引起了极大的兴趣。虽然并行更新方案已被广泛研究，在过去的几年中，异步更新方案的理解水平仍然很差。本文研究了由调节输入变量给出的外部信息在随机布尔网络中的传播。我们计算分析和数值的时间演化和渐近行为的传播外部监管（PER）。特别是，这使我们能够识别完全由外部信息决定的变量。网络中所有不直接由PER固定的变量形成一个核心，其中特别包含所有非平凡的反馈回路。我们设计了一个消息传递的方法，允许这些核心的统计特性的布尔网络和外部条件的依赖。最后，我们建立了PER动态和布尔网络的完全随机异步动态之间的联系。
2007-04-25 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.MN
The interdependent network of gene regulation and metabolism is robust where it needs to be
活细胞的主要生物化学网络，相互作用的基因网络和生物化学反应网络，是高度相互依赖的，然而，迄今为止，它们大多作为独立的系统进行研究。在过去的几年中，一个适当的理论框架，研究相互依存的网络已经发展的统计物理学的背景下。在这里，我们研究的相互依存网络的基因调控和代谢的模式生物大肠杆菌使用的理论框架，相互依存的网络。特别是，我们的目标是了解生物系统如何能够巩固冲突的任务，快速反应（内部和外部）的扰动，同时是强大的微小的环境波动，在同一时间。为此，我们研究了网络对局部扰动的响应，发现相互依赖的网络对基因调控和蛋白质水平的扰动敏感，但对代谢变化具有鲁棒性。相互依赖网络理论在系统生物学中的首次定量应用表明，研究网络对局部扰动的反应可以作为分析广泛的其他相互依赖网络的有用策略。
2017-01-31 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.MN
Defining a robust biological prior from Pathway Analysis to drive Network Inference
从基因表达数据推断遗传网络是后基因组时代最具挑战性的工作之一，部分原因是可能的网络空间巨大，而可用的数据量相对较少。在这一领域，高斯图模型（GGM）为发现生物网络提供了一个方便的框架。在本文中，我们提出了一个原始的方法来推断基因调控网络使用一个强大的生物先验的结构，以限制候选网络的集合。代表调控网络上生物学知识的通路将被用作驱动网络推理的信息先验知识。这种方法是基于选择一组相关的基因，称为“分子签名”，与感兴趣的条件（例如，参与疾病发展的基因）。在这种情况下，差异表达分析是一种成熟的策略。然而，结果签名往往不一致，研究之间几乎没有重叠。因此，我们将致力于我们的工作的第一部分，以改善生物标志物鉴定的标准过程，以保证分子签名的鲁棒性和再现性。我们的方法能够比较两种感兴趣的条件（例如病例和对照网络）之间推断的网络，并有助于对结果进行生物学解释。因此，它允许确定在这些条件下发生的差异性法规。我们说明了所提出的方法，通过应用我们的方法来研究乳腺癌的治疗反应。
2011-05-17 q-bio.MN q-bio.QM stat.ME
Pluripotency, differentiation, and reprogramming: A gene expression dynamics model with epigenetic feedback regulation
多能性状态的表征，其中细胞可以自我更新和分化，以及多能性的不可逆丧失是发育生物学的重要研究领域。特别是，理解这些过程对于生物医学应用的细胞重编程是必不可少的，即，分化细胞中多能性的实验恢复。基于基因表达动力学系统理论的最新进展，我们提出了一个由多个多能基因和分化基因组成的基因调控网络模型。我们的研究结果表明，随着细胞数量的增加，从多能状态和多能基因的振荡表达开始，细胞状态转变为分化的细胞类型。细胞-细胞信号转导介导对噪声具有鲁棒性的分化过程，而影响基因表达动力学的表观遗传修饰固定细胞状态。这些修饰确保细胞状态受到保护免受外部干扰，但它们也作为多能性恢复的表观遗传屏障。我们发现，几个基因的过度表达导致细胞的重编程，与建立诱导多能干细胞的方法一致。我们的模型，其中包括基因表达动态和表观遗传修饰之间的相互关系，提高了我们的细胞分化和重编程的基本理解。
2015-08-04 physics.bio-ph q-bio.MN
Inferring disease causing genes and their pathways: A mathematical perspective
通过分析分子相互作用网络，可以从系统水平上观察人类和几种生物体的细胞过程。由差异表达基因及其相互作用形成的分子相互作用网络有助于了解疾病发展背后的关键参与者。因此，如果这些基因的功能通过改变它们的相互作用而被阻断，那么它将对控制疾病产生巨大影响。由于这个有希望的结果，推断致病基因及其通路的问题已经在计算生物学研究中占据了至关重要的地位。然而，考虑到交互网络的巨大规模，执行计算可能是昂贵的。文献回顾表明，发现致病基因集的方法可以根据其准确性进行评估，这是一个完美的算法。除了准确性之外，该方法的时间复杂度也很重要，因为高时间复杂度会限制在实际时间间隔内可以找到的路径数量。
2016-10-30 cs.DS q-bio.MN
Cell cycle and protein complex dynamics in discovering signaling pathways
信号通路负责细胞过程的调节，例如监测外部环境、跨膜传递信息以及做出细胞命运决定。鉴于越来越多的生物学数据和最近的发现表明许多疾病都与细胞信号转导级联的破坏有关，在过去几年中，细胞生物学中信号通路的计算机发现已经成为一个活跃的研究课题。然而，信号通路的重建仍然是一个挑战，主要是因为需要系统的方法来预测因果关系，如边缘方向和信号流中相互作用的蛋白质之间的激活/抑制。我们提出了一种预测信号通路的方法，该方法整合了蛋白质相互作用、基因表达、表型和蛋白质复合物信息。我们的方法首先发现候选途径使用有向边缘为基础的算法，然后定义一个图形模型，包括蛋白质之间的因果激活关系，在候选途径使用细胞周期基因表达和表型，以推断一致的途径在酵母。然后，我们将蛋白质复合物的覆盖信息，以决定最终预测的信号通路。我们表明，我们的方法提高了预测结果的最先进的使用不同的排名指标。
2020-04-06 cs.CE q-bio.MN q-bio.QM
When algebra twinks system biology: a conjecture on the structure of Gröbner bases in complex chemical reaction networks
本文提出猜想：在适当假设下，至多成对相互作用的化学反应网络产生的Gröbner基具有近三角结构，并通过基因调控网络和Wnt信号通路示例及计算实验展示其能可靠找到所有实数正稳态，克服传统数值方法局限。
2025-09-26 math.RA q-bio.MN
Mapping Complex Networks: Exploring Boolean Modeling of Signal Transduction Pathways
在这项研究中，我们探讨了磷脂酶C偶联钙信号通路的描述性和预测性生物网络模型的实用性，建立了非动力学实验信息。从这些数据产生的布尔模型产生振荡的活性模式内质网居民肌醇-1，4，5-三磷酸受体（IP 3R）和质膜居民典型的瞬时受体电位通道3（TRPC 3）。这些结果是具体的随机化的布尔运算符消融振荡模式的形成。此外，IP 3R、TRPC 3和多种其他蛋白质的敲除模拟概括了实验得出的结果。这种方法的潜力可以通过其使用体外实验数据预测先前未描述的细胞表型的能力来观察。事实上，我们对发育和钙调节蛋白DANGER 1a的细胞分析证实了我们在两个高度相关的细胞模型中的布尔模型的反直觉预测。基于这些结果，我们的理论是，有了足够的遗产知识和/或计算生物学预测，布尔网络提供了一个强大的方法来预测建模的任何生物系统。
2009-12-14 q-bio.MN q-bio.SC
Toolbox model of evolution of prokaryotic metabolic networks and their regulation
据报道，在原核基因组中编码的转录因子的数量与它们的基因总数近似成二次方。我们提出了一个概念性的解释这一发现，并说明它使用一个简单的模型，在该模型中，代谢和调控网络的原核生物的共同调节代谢途径的水平基因转移的形状。适应由新的转录因子（例如，学习使用另一种营养素）包括获得新的酶和重新使用一些已经编码在基因组中的酶。随着生物体的酶库（工具箱）变得越来越大，它可以更频繁地重复使用其酶工具，因此需要更少的新工具来掌握每项新任务。从这一观察结果中，逻辑上可以得出，功能任务及其调节因子的数量随着编码酶的基因总数的增加而增加，而不是线性增加。基因组也可以缩小，例如，这是因为环境中的营养素损失，随后其调节因子和所有酶的缺失变得多余。我们提出了几个简单的网络演化模型，阐述了这个工具箱的论点，并再现了经验观察到的二次缩放。在我们的模型中的路径分支的长度分布与大肠杆菌的现实生活中的代谢网络。因此，我们的模型为原核生物中调节子大小的广泛分布提供了定性解释。
2010-09-22 q-bio.GN q-bio.MN q-bio.PE
Bcl-2 inhibits apoptosis by increasing the time-to-death and intrinsic cell-to-cell variations in the mitochondrial pathway of cell death
BH 3模拟物已被提出作为新的抗癌治疗剂。它们靶向抗凋亡Bcl-2蛋白，Bcl-2蛋白的上调与许多癌细胞，特别是白血病和淋巴瘤细胞对凋亡的抗性有关。使用概率计算模型的线粒体途径的细胞凋亡，通过单细胞实验观察验证，我们开发了一个模型的Bcl-2抑制细胞凋亡。我们的研究结果阐明了Bcl-2如何通过增加死亡时间和细胞间变异性来赋予其抗凋亡作用。我们还表明，虽然在刺激时蛋白质水平的差异对死亡的承诺有很大的影响，但凋亡信号传导中固有的随机波动足以诱导细胞间的变异性，并允许单细胞逃脱死亡。这项研究表明，细胞凋亡信号的内在细胞间随机变异性足以在暴露于BH 3模拟物后引起癌细胞的部分杀伤。这是癌症化疗耐药性的一个未预料到的方面。
2010-07-21 q-bio.CB q-bio.MN
Optimal Design of Experiments for Simulation-Based Inference of Mechanistic Acyclic Biological Networks
生物信号通路基于蛋白质彼此结合以传递用于遗传表达的信号，例如骨形态发生蛋白（BMP）信号通路，可以通过质量作用动力学和守恒定律建模，其导致非封闭形式的多项式方程。准确确定代表物理相关特征的生物途径的参数，例如蛋白质的结合亲和力及其相关的不确定性，对缺乏明确似然函数的生物模型提出了挑战。此外，参数化非封闭形式的生物模型需要大量的数据，从昂贵的扰动响应实验，以适应模型参数。本文提出了一种算法（SBIDOEMAN），用于确定隐含似然的系统生物学模型的最优实验和参数。我们评估我们的算法使用模拟举行了真实的参数值，并证明了改进的准确参数推断率随机和等距的实验设计时，两个简单的模型的BMP信号通路与隐式似然函数进行评估。
2021-11-26 q-bio.MN q-bio.QM
Evolution-Development Congruence in Pattern Formation Dynamics: Bifurcations in Gene Expressions and Regulation of Networks Structures
寻找胚胎发育和个体发育之间可能的关系是进化发育生物学领域的重要问题之一。通过用基因表达动力学来表示空间定位细胞的发育动力学，在外部形态发生梯度下细胞与细胞的相互作用，进化出突变和选择下的基因调控网络，其适合性接近表达基因的预定空间模式。对于大多数数以千计的数值进化实验，在几代人的模式和模式的发展演变的网络表现出显着的一致性。在这里，这两种模式的动力学包括几个时代，以形成连续的条纹形成之间的准静态制度。在进化中，这些机制是发生相关突变所需的世代，而在发育中，它们是由于控制模式变化的缓慢变化的表达的出现。因此产生连续的模式变化，其通过在读取形态发生剂梯度的上游前馈网络下的反馈或前馈调节的连续组合来调节。通过使用由上游前馈网络生成的图案作为边界条件，下游网络形成稍后的条纹图案。这些发展与进化的时代性变化在动力系统理论中表现为同一分叉，这种分叉的一致性导致了进化-发展一致性。违反的进化发展一致性，观察到异常，是起源于改变的边界，由于在上游前馈网络的突变。我们的研究结果提供了一个新的面貌发展阶段，间断平衡，发展瓶颈，和进化收购的新颖性形态发生。
2015-03-31 physics.bio-ph q-bio.MN q-bio.PE
Cooperative action in eukaryotic gene regulation: physical properties of a viral example
EB病毒（EBV）感染超过90%的人类，并且是几种严重和轻度疾病的原因。它是一种肿瘤病毒，并已被广泛研究作为一个模型系统的基因（去）调节在人类。EBV生命周期的一个中心特征是它能够以潜伏期I、II和III的状态持续存在于人B细胞中。在潜伏期III中，宿主细胞被驱动进行细胞增殖并因此扩增病毒群体，但不进入裂解途径，并且不产生新的病毒体，而潜伏期I状态几乎完全休眠。在本文中，我们研究了EB病毒潜伏期I和潜伏期III之间的开关的物理化学模型。我们发现，两个竞争的转录因子，一个病毒和一个从主机的结合位点的异常大量的，服务，使开关尖锐（较高的希尔系数），无论是通过合作绑定的分子之间的同一物种时，他们绑定，或通过两个物种之间的竞争，如果有足够的空间位阻。
2007-06-13 cond-mat.soft q-bio.MN q-bio.SC
Ensembles, Dynamics, and Cell Types: Revisiting the Statistical Mechanics Perspective on Cellular Regulation
遗传调控网络控制个体发育。50年来，布尔网络一直是这类系统的模型，从随机布尔网络的集合作为基因调控的一般特性的模型，到越来越多的真实细胞子网络的工作动力学模型。同时，对它们的统计力学也进行了深入的研究。在这里，我们概括了他们的原始动机的背景下，目前的理论和实证研究。我们讨论了随机布尔网络的动态吸引子模型细胞类型的合奏。子系综是临界系综。现在有强有力的证据表明，遗传调控网络是动态的关键，进化正在探索关键的子集合。该子系综的一般性质预测了细胞分化的基本特征。特别是，这种网络中吸引子的数量随着DNA含量的0.63次方而增加。作为每个细胞的DNA含量的函数的细胞类型的数量的数据显示0.88的比例关系。因此，该理论正确地预测了细胞类型的数量和每个细胞的DNA含量之间的幂律关系，以及可比较的斜率。我们讨论了这些新的标度值，并展示了布尔网络作为系统生物学基础模型的新研究路线的前景。
2019-02-01 cond-mat.dis-nn physics.bio-ph q-bio.MN
Neuroglobin protects nerve cells from apoptosis by inhibiting the intrinsic pathway of cell death
在过去的几年中，大量证据表明，高水平表达的神经红蛋白蛋白在体外、动物模型和人体中保护神经元，使其免受与缺氧和淀粉样蛋白损伤相关的细胞死亡。然而，到目前为止，脑红蛋白的保护作用的确切机制尚未确定。使用细胞生物学和生物化学方法，我们证明，脑红蛋白抑制细胞凋亡的内在途径，在体外和干预激活的半胱天冬酶9通过与细胞色素c的相互作用。使用系统水平的信息的细胞凋亡信号传导反应，我们已经开发了一个定量模型的神经红蛋白抑制细胞凋亡，它模拟在单细胞水平上的神经红蛋白阻断的巨噬细胞形成。此外，该模型使我们能够在实验研究不易获得的条件下探索脑红蛋白的作用。我们发现脑红蛋白对神经元的保护作用是非常浓度敏感的。脑红蛋白的影响可能来自其与细胞色素c的结合及其随后的氧化还原反应，尽管单独的结合足以阻断胱天蛋白酶9原的活化。这些数据提供了一个解释的作用，脑红蛋白在保护神经细胞免受不必要的凋亡。
2010-07-21 q-bio.CB q-bio.MN
Comment on "Direct Targeting and Regulation of RNA Polymerase II by Cell Signaling Kinases"
该研究声称约117种人类激酶直接调控RNA聚合酶II的CTD，但其结论缺乏充分证据支持，与传统转录生物学存在矛盾。
2025-11-28 q-bio.CB q-bio.MN q-bio.SC
Computation of biochemical pathway fluctuations beyond the linear noise approximation using iNA
线性噪声近似通常用于获得生化网络的固有噪声统计。这些估计对于具有大量分子的网络是准确的。然而，众所周知，许多生物化学网络的特征在于至少一个物种具有少量分子。我们在这里描述的软件固有噪声分析仪（iNA）的0.3版本，它允许在宽范围的分子数的噪声统计的准确计算。这是通过计算线性噪声近似的浓度波动的方差和协方差估计的下一阶校正来实现的。通过使用LLVM框架的自动化即时编译，显著提高了方法的效率，从而导致波动分析，其通常优于通过精确随机模拟获得的分析。因此，iNA特别适合计算生物学社区的需求。
2013-01-15 cs.CE q-bio.MN q-bio.QM
Cost and Capacity of Signaling in the Escherichia coli Protein Reaction Network
在系统生物学中，需要新的方法来分析大量关于细胞过程调节的现有数据。最近的工作可以粗略地分为两类：一类是描述良好的子系统的动力学模型，另一类是在整个生物体尺度上对分子网络拓扑结构的粗粒度描述。为了弥合这两个不同的方法，需要开发简化的动力学和拓扑措施，解决信号在分子网络中的传播的描述。在这里，我们考虑蛋白质调控的有向网络在大肠杆菌。大肠杆菌，其特点是其模块性方面的潜力，以传输信号。我们证明，最简单的措施的基础上确定子网络的强组件，其中每个节点可以发送信号到其他节点，确实划分网络功能模块。然后，我们建议采取措施来量化与任何特定蛋白质对之间发送信号相关的成本和传播。因此，我们解决了模块内和模块之间的信号传导特异性，并表明在大肠杆菌的调节中，通过两个以上的中间反应传播的信号的成本和传播有系统的降低。
2007-11-03 cond-mat.soft q-bio.MN
Hierarchical Molecular Language Models (HMLMs)
Department of Chemical Engineering, University of Arkansas（化学工程系，亚拉巴马大学）
HMLMs通过构建分子语言模型，将细胞信号传递建模为分子语言，利用分层注意力机制和跨尺度操作符整合多模态数据，提升对复杂信号网络的时间动态预测能力，推动精准医学发展。
2025-12-12 cs.AI cs.ET q-bio.MN
Dynamical Modularity in Automata Models of Biochemical Networks
本文提出一种仅基于节点因果逻辑自动提取通路模块的新算法，通过识别需要组件协同的复杂模块定义动力学模块性，并在果蝇体节极性网络等基因调控网络中验证其可解释宏观动力学与涌现计算的解耦构建块。
2023-04-17 cs.CE q-bio.MN
Stability and noise in biochemical switches
生物学中的许多过程，从细菌中基因表达的调节到大脑中的记忆，都涉及到由生化反应网络构建的开关。关键分子的数量很少，这引发了关于噪音和稳定性的问题。简单反应方案中的噪声分析表明，开关可以稳定多年，在毫秒内切换，可以从不到100个分子中构建。这种预测的直接测试的前景，以及影响，进行了讨论。
2000-05-15 cond-mat.dis-nn cond-mat.soft nlin.AO
