Gears in Chemical Reaction Networks: Optimizing Energy Transduction Efficiency
本文将化学反应网络中的多条能量转导途径概念化为“化学齿轮”，提出仅凭网络拓扑和化学势条件即可确定最优效率，并展示了酶作为齿轮切换器实现自适应最优转导的原理，同时指出人工分子马达的齿轮调控远未达到最优。
2025-07-22 cond-mat.stat-mech q-bio.MN
Using rxncon to develop rule based models
我们提出了一个协议，用于建立，验证和模拟模型的信号转导网络。由于组合的复杂性和稀疏的数据，这些网络是具有挑战性的建模目标，这使得它成为一个重大的挑战，甚至形式化当前的知识。为了解决这个问题，社区已经开发了基于站点动态的生物分子反应网络建模方法。这种方法的优点是反应和状态可以在可变分辨率下定义，这使得可以根据经验数据调整模型分辨率。这提高了可扩展性和准确性，使其有可能正式的信号转导网络的大型模型。在这里，我们提出了一种构建和验证信号传导网络大型模型的方法。工作流基于rxncon，反应-应急语言。在一个五步的过程中，我们创建一个机械网络模型，将其转换为可执行的布尔模型，使用布尔模型来评估和改进网络，最后将rxncon模型导出为基于规则的格式。我们提供了对rxncon语言的介绍和一个带注释的、逐步的工作流程协议。最后，我们创建了一个胰岛素信号通路的小模型来说明该协议，以及一些挑战-以及它们的一些解决方案-在建模信号转导。
2018-02-05 q-bio.MN
Dynamic Studies of Scaffold-dependent Mating Pathway in Yeast
\emph{Saccharomyces cerevisiae}中的交配途径是真核生物中最好理解的信号转导途径之一。它通过G蛋白偶联受体和丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）级联反应将交配信号从质膜传递到细胞核。根据目前对交配途径的理解，我们构造了一个常微分方程组来描述这一过程。我们的模型与广泛的实验是一致的，表明它捕获了信号转导途径的一些主要特征。该模型的研究表明，支架蛋白的穿梭和MAPK级联中涉及的激酶的去磷酸化合作，以调节信息素诱导后的反应，并帮助保持交配信号的保真度。我们探索了影响该途径剂量-反应曲线的因素，发现负反馈和MAPK级联反应中涉及的蛋白质浓度都起着至关重要的作用。与信号敏感性沿着级联连续放大的其他一些MAPK系统相反，这里交配信号以几乎线性的方式通过级联传递。
2006-09-11 q-bio.MN
A model for signal transduction during quorum sensing in \emph{Vibrio harveyi}
我们提出了一个框架，分析在生物发光细菌\emph{Vibrio harveyi}群体感应发光调节。使用一个简化的模型，在群体感应途径的信号转导，我们确定关键的无量纲参数控制系统的响应。这些参数估计使用不同突变株的发光表型的实验数据。相应的模型预测与其他实验的结果一致，这些实验并不作为确定模型参数的输入。此外，所提出的框架导致新的可测试的预测发光表型和网络的响应不同的扰动。
2009-10-12 q-bio.CB q-bio.MN
Boolean networks with veto functions
布尔网络是离散动力学系统，用于模拟活细胞中的调节和信号传导。我们研究了一类特殊的布尔函数，其抑制输入对输出施加否决（强制零）。我们给出了这些功能的灵敏度的解析表达式，并为它们在自然系统中的作用提供了证据。在细胞内信号转导网络中[Helikar等人，PNAS（2008）]中，具有否决权的函数被超过同一系统中的阈值函数和canalysis函数的过度表示的因子过度表示。在用于控制酵母细胞周期的布尔网络中[Fangting Li等人，PNAS（2004），Davidich等人，PLoS One（2009）]，不需要对接线图进行任何或最小的修改，就可以根据这里介绍的否决权功能来制定它们的动态。
2014-08-27 cond-mat.dis-nn q-bio.MN
Energy Transduction in Complex Networks with Multiple Resources: The Chemistry Paradigm
本文提出基于基本过程的系统化框架，将能量转导分析从单输入输出扩展至多资源化学反应网络，揭示效率的相对性与㶲的联系，并应用于中心代谢途径以区分热力学效率与化学计量产率。
2025-07-22 cond-mat.stat-mech q-bio.MN
Free-Energy Transduction in Chemical Reaction Networks: from Enzymes to Metabolism
我们提供了一个严格的定义，自由能转导和它的效率在任意线性或非线性开放的化学反应网络（CRN）在稳态运行。我们的方法是基于知识的化学计量矩阵和chemostated物种（即物种保持在恒定浓度的环境），以确定的基本电流和部队的熵产生。当一个化学计量平衡过程的电流由于其他过程沿其自发方向流动而被驱动逆其自发方向（由其力设定）时，就会发生转导。在这些制度中，开放CRN作为热力学机器运行。在使用玩具模型举例说明这些一般想法后，我们分析了中心能量代谢。我们将基本电流与代谢途径联系起来，并讨论它们能够吸收自由能的效率。
2022-06-13 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph q-bio.MN
Dynamic receptor team formation can explain the high signal transduction gain in E. coli
进化为许多生物提供了复杂的感觉系统，使它们能够对环境中的信号做出反应。这种反应经常涉及运动模式的改变，例如大肠杆菌的化学运动，它通过旋转鞭毛来游泳。当逆时针（CCW）旋转时，鞭毛合并成一个推进束，产生一个相对直的“运行”，当顺时针（CW）旋转时，它们飞开，导致一个“翻滚”，使细胞重新定向，几乎没有移位。一个随机过程产生的运行和翻滚，并在一个化学效应梯度运行进行细胞在一个有利的方向被延长。信号转导通路的整体结构在E.大肠杆菌，但重要的细节仍然不清楚。直到最近才通过实验确定了信号转导网络中的增益源，在这里，我们提出了一个基于受体团队动态组装的数学模型，可以解释这一观察结果。
2003-12-08 q-bio.MN q-bio.QM
An inversion in the wiring of an intercellular signal: evolution of Wnt signaling in the nematode vulva
信号转导途径在整个动物界〈动〉<动>中基本上是保守的。途径库是有限的，并且在给定动物的发育期间，每种途径用于不同的细胞间信号传导事件。例如，在秀丽隐杆线虫外阴发育过程中的四个细胞特化事件中，包括外阴分化的激活，Wnt信号传导被招募，有时与其他分子途径冗余。引人注目的是，最近的一项研究发现，Wnt的作用，抑制外阴分化的线虫Pristionchus pacificus，展示了进化的灵活性，在使用细胞间信号通路。
2005-08-02 q-bio.MN q-bio.PE
The Channel Capacity of Channelrhodopsin and Other Intensity-Driven Signal Transduction Receptors
生物系统通过无数的途径接收来自周围环境的信号。在本文中，我们将信号转导描述为一个通信系统：信号转导受体在这个系统中充当接收器，并且可以建模为有限状态马尔可夫链，其转移率由输入信号决定。利用这个一般模型，我们给出了离散时间内IID输入下的互信息，并得到了连续时间极限下的互信息。我们表明，互信息具有简洁的封闭形式的表达与明确的物理意义。我们还给出了一个充分条件下，实现香农容量与IID输入。我们用三个例子来说明我们的结果：光门控视紫红质-2（ChR 2）受体;配体门控烟碱乙酰胆碱（ACh）受体;和配体门控钙调素（CaM）受体。特别是，我们表明，IID能力的ChR 2受体等于其香农容量。最后，我们讨论了如果只能观察到每个状态的某些属性，例如离子通道是打开还是关闭，结果如何变化。
2019-01-24 cs.IT math.IT q-bio.MN
Systems Perturbation Analysis of a Large Scale Signal Transduction Model Reveals Potentially Influential Candidates for Cancer Therapeutics
信号转导通路的失调可导致各种复杂的疾病，包括癌症。网络分析等计算方法是理解系统动力学以及识别可作为治疗靶点进一步探索的关键组件的重要工具。在这里，我们进行了大规模的细胞外环境中的信号转导模型，刺激细胞死亡，生长，运动和静止的扰动分析。模型的每个组件在功能丧失和功能获得突变的情况下都会受到干扰。我们根据它们对系统其余部分的影响程度来确定最具影响力和最不具影响力的组件。基于最有影响力的组分可能作为更好的药物靶点的前提，我们对它们的生物学功能、管家基因、必需基因和可药用蛋白进行了表征。此外，已知的癌症药物靶点也根据网络中受影响的成分被分类为有影响的成分。此外，系统扰动分析的模型揭示了一个网络模体的最有影响力的组件，相互影响。此外，我们的分析预测了癌症药物靶点的新组合，对其他最有影响力的成分具有各种影响。我们发现，由PI3K失活和IP3R1过度活化组成的组合扰动可以导致凋亡相关组分和肿瘤抑制基因的活性水平增加，这表明这种组合扰动可能导致降低细胞增殖和诱导凋亡的更好靶点。最后，我们的研究结果表明，大规模计算模型的系统扰动分析可以作为一种方法来优先考虑和评估信号转导组件，以确定复杂疾病中的新药物靶点。
2015-11-10 q-bio.MN
Characterization of Boolean Networks with Single or Bistable States
许多生物系统，如代谢途径，表现出双稳态行为：这些生物系统表现出两种不同的稳定状态，并在一定条件下控制两种稳定状态之间的切换。由于理解双稳态是理解这些生物系统的关键，因此双稳态现象的数学建模一直是定量生物学和系统生物学研究的焦点。最近的研究表明，布尔网络提供了相对简单的数学模型，能够捕捉这些基本信息。因此，更好地理解具有双稳态性质的布尔网络，无论是在理论上还是在应用上都是非常必要的。本文基于布尔网络的多项式表示，给出了布尔网络稳定状态（不动点）个数的代数条件，并给出了布尔网络具有单稳定状态或两稳定状态的算法.作为一个例子，我们还构建了一个布尔网络，当葡萄糖不存在时，乳糖操纵子的$β$ -半乳糖苷酶调节途径正好有两个稳定状态，基于延迟微分方程模型
2013-07-02 q-bio.MN q-bio.QM
Energy-based Analysis of Biomolecular Pathways
将生物分子反应网络分解为途径是分析代谢和信号网络的有力方法。基于化学计量矩阵分析的当前方法揭示了通过网络的稳态质量流（反应速率）的信息。在这项工作中，我们展示了如何使用基于能量的方法来扩展生物分子网络的途径分析，以提供有关网络能量流的信息。这种基于能量的方法是使用工程启发的键合图方法来表示生物分子反应网络。以糖酵解为例介绍了该方法，然后将其应用于分析转运蛋白（钠-葡萄糖转运蛋白1，SGLT 1）的生物分子循环模型中自由能转导的效率。我们工作的总体目标是提出一个考虑能量流动和损失以及质量传输的生物分子反应和过程建模和分析框架。
2017-05-23 q-bio.MN
Cellular signaling networks function as generalized Wiener-Kolmogorov filters to suppress noise
细胞信号传导涉及通过随机生化反应的级联来传递环境信息，不可避免地引入损害信号保真度的噪声。级联反应的每个阶段通常以激酶-磷酸酶推拉网络的形式出现，这是信号通路的基本单位，其功能障碍与许多癌症有关。我们发现这种无处不在的酶网络模体有效地表现为维纳-柯尔莫哥洛夫（WK）最优噪声滤波器。使用概念的影演算，我们推广的线性WK理论，最初介绍了在通信和控制工程的背景下，考虑到非线性信号转导和离散分子群体。这使我们能够得到严格的约束，有效地降低噪音，在这个生化系统。我们的数学形式主义产生的情况下，重要的细胞功能的过滤器性能的界限-像超敏感的刺激反应。我们强调了与优化过滤器效率相关的系统功能，编码在一个单一的，可测量的，无量纲的参数中。我们的理论，它描述了在一个大类的信号转导网络的噪声控制，也是有用的合成生化信号通路的设计，并通过实验探针，如振荡输入的路径的操作。
2014-08-19 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
Transfer Functions for Protein Signal Transduction: Application to a Model of Striatal Neural Plasticity
我们提出了一种新的制剂的生化反应网络的背景下，信号转导。该模型由输入输出传递函数，这是来自微分方程，使用稳定的平衡。我们选择一组“源”物种，它们接收输入信号。信号以特定的延迟和传输强度传输到系统中的所有其他物种（“目标”物种）。在系统中所有其他反应的情况下，延迟计算为达到目标物质的稳定平衡的最大反应时间。传输强度是目标物质的浓度变化。计算的输入输出传递函数可以存储在一个矩阵中，与参数拟合，并调用建立离散的动态模型。通过分离反应时间和浓度，我们可以大大简化模型，规避复杂动力学系统的典型问题。传递函数变换可应用于信号转导的质量作用动力学模型。该文件表明，这种方法产生了显着的洞察力，同时仍然是一个可执行的信号转导的动力学模型。特别地，我们可以将复杂系统解构为单个物种之间的局部传递函数。作为一个例子，我们研究模块化和信号整合使用已发表的模型纹状体神经可塑性。出现的模块对应于钙依赖性和cAMP依赖性途径之间的已知生物学区别。我们还发现，整体的互联性取决于输入的大小，在低输入时具有高连接性，在中高输入时具有较低的连接性。这个一般性的结果，直接从个人的传递函数的属性，矛盾的概念无处不在的复杂性，通过显示输入依赖的信号传输失活。
2013-02-24 q-bio.MN q-bio.QM
BoolForge: Controlled Generation and Analysis of Boolean Functions and Networks
Iowa State University（爱荷华州立大学）
BoolForge是一种Python工具包，用于随机生成和分析布尔函数和网络，重点在于canalization属性，支持生成具有指定canalizing深度和结构的布尔函数，构建具有可调拓扑和功能特性的布尔网络，并分析结构和动态特征。
2026-03-25 math.DS nlin.CG q-bio.MN
MAPK Cascades as Feedback Amplifiers
以丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）级联为例的可相互转化的酶级联是信号转导途径中的常见机制。关于这些通路的作用以及它们的结构与功能的关系，有很多猜测。一个共同的结论是级联放大生化信号，使一个单一的结合配体分子可能产生大量的第二信使。最近的一些工作集中在一些MAPK通路中存在的一个特定特征上-一个跨越级联长度的负反馈环。这是一个人造工程设备反馈放大器所共有的特性。我们提出了一种新的解释：通过围绕放大器缠绕反馈回路，这些级联可以充当生化反馈放大器，其赋予i）相对于内部扰动增加的鲁棒性; ii）在扩展的操作范围内的线性分级响应; iii）与外部扰动绝缘，从而导致功能模块化。我们还报告了越来越多的实验证据支持MAPK对表皮生长因子的分级反应。这一证据支持了我们的假设，即在这些情况下，MAPK级联可能是作为一个反馈放大器。
2007-10-26 q-bio.MN q-bio.SC
From data towards knowledge: Revealing the architecture of signaling systems by unifying knowledge mining and data mining of systematic perturbation data
遗传和药理学干扰实验，如删除基因和监测基因表达反应，是研究细胞信号转导途径的有力工具。然而，它仍然是一个挑战，自动获得知识的细胞信号系统在概念层面上从系统的扰动响应数据。在这项研究中，我们探索了一个框架，统一的知识挖掘和数据挖掘方法的目标。该框架由以下自动化过程组成：1）应用本体驱动的知识挖掘方法来识别响应于扰动的基因中的功能模块，以揭示受扰动影响的潜在信号; 2）应用基于图的数据挖掘方法来搜索影响关于功能模块的公共信号的扰动，以及3）揭示信令系统的体系结构，基于它们的关系将信令单元组织成层次结构。应用这个框架的酵母扰动响应数据的纲要，我们已经成功地恢复了许多著名的信号转导途径，此外，我们的分析导致了许多关于酵母信号转导系统的假设，最后，我们的分析自动组织扰动的基因作为一个图形，反映了建筑师的酵母信号系统。重要的是，这一框架将分子发现从基因水平转化为概念水平，这很容易转化为关于酵母信号系统的规则形式的可计算知识，例如“如果参与MAPK信号传导的基因受到干扰，参与信息素反应的基因将差异表达”。
2013-02-22 q-bio.GN q-bio.MN
ODE and Random Boolean networks in application to modelling of 6-mercaptopurine metabolism
我们考虑两种方法来建模的细胞代谢的6-巯基嘌呤，这是一个重要的化疗药物用于治疗急性淋巴细胞白血病：动力学常微分方程和随机布尔网络，并分析它们之间的相互作用，考虑到ATP浓度作为一个关键参数之间的切换不同的途径。结果表明，布尔网络，它允许避免复杂的一般动力学建模，保留了一个机会，再现的主要开关机制。为了保持详细的定量测量的控制参数，组合布尔ODE方法的建议。
2016-10-31 q-bio.MN q-bio.QM
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
Geometric analysis of pathways dynamics: application to versatility of TGF-β receptors
我们提出了一种新的几何方法来描述化学反应网络的定性动力学。通过这种方法，我们确定亚稳制度，定义为低维区域的相空间接近的动态是慢得多相比，其余的相空间。考虑到网络拓扑结构和动力学参数的数量级，这种亚稳区的数量是有限的。网络的动力学可以描述为从一个亚稳态到另一个亚稳态的跳跃序列。我们表明，几何计算的连接图限制了一组可能的跳跃。我们还提供了有限状态机（马尔可夫链）模型，这样的动态变化。应用于信号转导模型，我们的方法解开动态和功能的信号通路的能力，以及负责的特异性的通路响应的参数。特别地，对于TGF $β$信号传导的模型，我们发现TGFBR 1与TGFBR 2浓度的比率可用于区分亚稳态方案。使用NCI 60面板的人类肿瘤细胞系的表达数据，我们表明，侵略性和非侵略性肿瘤细胞系的功能在不同的亚稳态制度，并可以区分通过测量两种类型的受体的相对浓度。
2015-11-17 q-bio.MN
Integration of cellular signals in chattering environments
细胞经常暴露在波动的环境条件下。细胞信号转导网络对外界信号进行感知、处理和整合，通过生化反应将输入信号转化为特定的细胞反应。这些网络具有复杂的性质，我们仍然远远没有完全描述它们整合信息的过程，特别是考虑到信息嵌入的嘈杂环境。在过去的几十年里，在物理科学中已经报道了许多噪音的建设性影响的例子，在这里，我们探讨了如何在存在背景噪音或颤振的真核细胞中整合多个信号。为此，我们使用一个典型的人类信号转导网络的布尔模型。尽管它的复杂性，我们发现，该网络能够显示简单的信号整合模式。此外，我们的计算分析表明，这些整合模式取决于其他细胞输入所携带的波动背景活动的水平。两者合计，我们的研究结果表明，信号整合是敏感的环境波动，这种背景噪声有效地确定了细胞的信息整合能力。
2011-12-23 q-bio.MN
Boolean constraint satisfaction problems for reaction networks
本论文介绍了统计物理学和生物学之间的边界研究。首先，我们设计了一类布尔约束满足问题（CSP），其解决方案描述了可行的化学反应网络的操作状态。在发展了统计力学技术来产生解并研究了随机反应网络的集合和个体实例的解空间的性质之后，我们将这个框架应用于大肠杆菌的代谢网络。结果突出显示，一方面，一个复杂的组织的操作状态到“模块”，涉及不同的生化定义的途径，另一方面，模块之间的高度串扰。总之，我们建议，这类CSP可以提供新的和有用的定量信息连接结构功能的细胞反应网络。
2019-08-13 cond-mat.dis-nn q-bio.MN
Increased entropy of signal transduction in the cancer metastasis phenotype
对生物网络的统计特性的研究带来了重要的生物学见解，例如枢纽和层次模块的存在。在癌症基因组学的背景下，人们对研究网络的统计特性也越来越感兴趣。然而，对于癌症和正常细胞生理学之间或不同癌细胞表型之间的网络特征有何不同，人们知之甚少。基于频繁的基因组改变是更具侵袭性的癌症表型的基础这一观察结果，我们询问这种效应是否可以作为局部基因表达模式随机性的增加来检测。使用乳腺癌基因表达数据集和蛋白质相互作用的模型网络，我们得到约束加权网络定义的随机信息流矩阵，反映相互作用的蛋白质之间的表达相关性。基于这个随机矩阵，我们提出并计算了一个熵测度，它量化了单个基因周围信息流局部模式的随机性程度。通过比较非转移性与转移性乳腺癌网络中的局部熵，我们在这里表明，转移性乳腺癌的特征是局部表达模式的随机性程度小而显着增加。我们在另外三个乳腺癌表达数据集中验证了这一结果，并证明局部熵比其他非熵指标更好地表征了转移表型。我们表明，熵的增加可用于识别乳腺癌转移中涉及的基因和信号通路。因此，进一步探索这种整合的癌症表达和蛋白质相互作用网络将是一项富有成效的努力。
2010-08-01 q-bio.GN q-bio.MN
Stochastic Network Model of Receptor Cross-Talk Predicts Anti-Angiogenic Effects
肿瘤的侵袭和转移依赖于血管生成。在血管生成过程中发生的细胞过程（生长、迁移和凋亡）受到信号分子的严格调控。因此，了解细胞如何合成由关键外部刺激引发的多种生化信号可以导致开发新的治疗策略来对抗癌症。面对大量实验室使用各种检测方法产生的大量不相交的实验数据，理论信号转导模型提供了一个框架来提取大量数据。这种模型提供了一个机会，制定和测试新的假设，并可用于作出实验验证的预测。这项研究是第一个提出一个网络模型，突出了参与血管生成的关键受体，即生长因子，整合素和钙粘蛋白受体之间的串扰。从已有的实验数据出发，构建了受体串扰的随机布尔网络模型，系统地分析了该网络在带噪声生产函数的连续时间布尔动力学下的动力学稳定性.我们发现，信号转导网络表现出强大的和快速的响应外部信号，独立于内部细胞状态。我们推导出一个输入输出表，将外部刺激映射到细胞表型，该表对分子噪声非常稳定，但有一个重要的例外：关键信号分子RhoA和Rac1之间的振荡反馈回路在任意低噪声下不稳定，导致不稳定，功能失调的细胞运动。最后，我们发现该网络表现出随噪声增加的凋亡响应率，这表明程序性细胞死亡的概率取决于细胞健康。
2008-02-26 cond-mat.dis-nn nlin.CG q-bio.MN
System modeling of receptor-induced apoptosis
受体诱导的细胞凋亡是一个复杂的信号转导途径，涉及许多蛋白质/蛋白质相互作用和转录后修饰。对死亡受体刺激的反应在不同细胞系之间，甚至在给定细胞系内的不同细胞之间有显著差异。在这种情况下，通常很难评估到目前为止确定的分子机制是否足以解释现在可用的丰富的定量观察，并检测我们理解中可能存在的差距。这正是计算系统生物学方法可能做出贡献的地方。在本章中，我们回顾了在这个方向上所做的研究，重点是那些提供了重要的洞察力，这个复杂的通路的功能紧密结合的实验和计算方法。
2017-12-19 q-bio.MN q-bio.QM
Enhancing Boolean networks with continuous logical operators and edge tuning
由于缺乏有关生物现象的定量细节，系统生物学中的定量建模可能会受到影响，特别是在亚细胞尺度上。解决这个问题的一种方法是定性建模，因为它几乎不需要定量信息。最流行的定性建模方法之一是布尔网络形式主义。然而，布尔模型允许变量只取两个值，这在某些情况下可能过于简单。目前的工作提出了一种建模方法，从布尔网络中使用连续的逻辑运算符，可以调整边缘。使用连续逻辑运算符允许变量更精细地赋值，同时保持定性。考虑到一些生物相互作用可能比其他生物相互作用更慢或更弱，边缘状态也被计算，以调节它们传递的信号的速度和强度。所提出的形式主义说明了来自表皮生长因子受体信号通路的玩具网络。所获得的模拟表明，连续的结果产生，从而允许更精细的分析。模拟还表明，调制由边缘传达的信号可以结合有关它们所建模的相互作用的知识。我们的目标是提高定性模型的能力，以模拟生物网络的动态，同时限制定量信息的需求。
2019-03-20 q-bio.MN q-bio.QM
Identification of control targets in Boolean molecular network models via computational algebra
动机：生物医学和生命科学的其他领域中的许多问题可以被表征为控制问题，其目标是找到通过干预（例如药物或其他治疗性处理）将生物系统的疾病或其他不期望的状态改变为另一种更期望的状态的策略。这种策略的识别通常基于要通过目标控制输入改变的过程的数学模型。这篇论文集中在分子水平上的过程，决定了单个细胞的状态，包括信号或基因调控。所考虑的数学模型类型是布尔网络。潜在的控制目标可以由一组节点和边来表示，这些节点和边可以被操纵以在系统上产生期望的效果。在实验上，节点操作需要完全抑制或完全激活特定基因产物的技术，而边缘操作仅需要使两个基因产物之间的相互作用失活的药物。结果如下：本文提出了一种利用代数技术在布尔分子网络模型中识别潜在干预目标的方法。该方法利用布尔网络的代数表示将网络布线图中的控制候选编码为多项式方程组的解，然后使用计算代数技术来找到这样的控制器。本文中的控制方法进行了验证，通过识别组合干预的信号通路先前报道的控制目标在两个充分研究的系统，一个p53-mdm 2网络和血液T细胞淋巴细胞颗粒白血病生存信号网络。
2016-10-03 q-bio.MN
Stochastic robustness and relative stability of multiple pathways in biological networks
生物网络中存在多条动态通路，但其对内部波动的鲁棒性和相对稳定性尚未得到很好的认识和分析。在这里，我们试图解决这些问题，通过一个说明性的例子，即Siah-1/β-连环蛋白/p14/19 ARF环蛋白p53的动力学。它的确定性布尔网络模型预测，当细胞受到有害干扰时，蛋白质p53被激活后，应该存在两个具有可比吸引盆地大小的平行通路。一旦低但不可忽略的内在波动被纳入模型，我们表明，出现了相变现象：在一个参数区域中，实验文献中报道的正常途径的概率权重与具有未知功能的看似异常的另一途径相当，然而，在一些其它参数区域中，异常路径的概率权重甚至可以占优势并且变得全局有吸引力。指数扰动马尔可夫链的理论应用和进一步推广，以定量地解释这样的相变现象，其中沿每个过渡轨迹之间的平行路径和“最佳过渡路径”的数量的非平衡“激活能障碍”发挥了核心作用。我们的理论还可以确定平行路径之间的过渡时间和最佳过渡路径的数量如何取决于每个相互作用的强度，并有助于识别生物网络中可能更重要的相互作用。
2015-10-27 physics.bio-ph q-bio.MN
Estimating Reaction Rate Parameters in Cell Signaling Pathways Using Extreme Decomposition and Belief Propagation Tailored for Data-Rich Cases
动机：使用常微分方程（ODE）建模生物信号网络已被证明是一种强大的技术，用于产生对细胞动力学的洞察，但它通常需要基于实验观察到的浓度来估计速率参数。新的测量方法可以测量路径中所有分子种类的浓度，这为分解速率参数的优化创造了新的机会。结果如下：与传统的方法，最大限度地减少模拟和观察到的浓度之间的分歧，BPPE方法通过观察到的浓度点拟合样条曲线，然后匹配的衍生物的样条曲线的生产和消费的每一个物种。传统方法严格遵循ODE，然后尝试匹配数据，而BPPE严格遵循数据，然后尝试匹配ODE。新的目标函数是问题的极端分解，因为函数中的每个因子在一个时间片上强制一个常微分方程的等式。“循环置信传播”算法解决了参数估计问题的这种因子化近似，提供了搜索空间的系统覆盖和唯一的渐近行为;运行时间在分子和时间点的数量上是多项式的，但在生化网络的程度上是指数的。该实现是一个全局-局部混合优化，我们比较了局部，全局和混合方法的性能。BPPE被证明是一种新的Akt激活动力学模型，包括氧化还原介导的PTEN失活。可用性：软件和补充信息可在http://webbppe.nus.edu.sg:8080/opal2/WebBPPE上获得。联系方式：LisaTK@nus.edu.sg关键词：概率图模型，物理化学建模，系统生物学，信号转导。
2011-03-04 q-bio.MN q-bio.QM
Signatures of arithmetic simplicity in metabolic network architecture
代谢网络在活细胞中执行一些最基本的功能，包括能量转导和构件生物合成。虽然这些是生命系统中最具特征的网络，但了解它们的进化历史和复杂的布线构成了生物学中最迷人的开放问题之一，与生命起源本身的谜团密切相关。新陈代谢的进化是否服从于普遍的原则，超越了不可预测的多重历史事件的积累？在这里，我们寻找这样的原则，适用于人工化学宇宙的一些方法，为研究基因组规模的细胞代谢模型。特别是，我们使用代谢通量约束为基础的模型来彻底搜索人工化学途径，可以最佳地执行一系列的基本代谢功能。尽管所采用的模型简单，我们发现，随后的途径显示出令人惊讶的丰富的属性，包括存在的自催化循环和分层模块，普遍优选的代谢产物和反应的外观，以及作为输入/输出分子大小的函数的途径长度的对数趋势。这些属性中的一些可以通过分析推导出来，借用以前在密码学中使用的方法。此外，通过将生化网络映射到简化的碳原子反应骨架上，我们发现人工化学模型预测的几个属性适用于真实的代谢网络。这些发现表明，优化原则和算术简单性可能隐藏在生化复杂性的某些方面。
2010-04-02 q-bio.MN q-bio.QM
CANA: A python package for quantifying control and canalization in Boolean Networks
School of Informatics, Computing, and Engineering Indiana University（印第安纳大学信息学、计算与工程学院）；CAPES Foundation, Ministry of Education of Brazil（巴西教育部CAPAS基金会）；Center for Complex Networks Research, Northeastern University（东北大学复杂网络研究中心）
本文介绍CANA包，用于量化布尔网络中的控制与通道化，通过提取和可视化通道化冗余，简化模型分析。
2018-05-09 cs.CE cs.DM cs.OH
Internal Feedback in Biological Control: Architectures and Examples
反馈在生物和工程控制系统中普遍存在。在生物学中，除了植物和控制器之间的典型反馈，我们观察到控制系统内的反馈通路，我们称之为内部反馈通路（IFPs），通常非常复杂。IFPs在神经系统中最常见，这是我们的主要动机，但它们出现在从细菌信号转导到人类免疫系统的任何地方。在本文中，我们描述了这些非常不同的激励的例子，并介绍了必要的概念，以解释其复杂的IFPs，特别是严重的速度和精度的权衡，限制在生物学中的硬件。我们还勾勒了一些最小的理论，非常简化的玩具模型，但强调多样性启用的甜蜜点（DESS）在减轻硬件权衡的影响的重要性。对于更现实的模型，标准的现代和鲁棒控制理论可以给以前的神秘IFPs的一些见解，新的系统级综合理论大大扩展了这一点。这些解释IFPs的额外理论将在几篇配套论文中更详细地探讨。
2021-10-22 cs.SY eess.SY q-bio.MN
A Systemic Receptor Network Triggered by Human cytomegalovirus Entry
病毒进入是一个多步骤的过程，它触发了各种细胞通路互连成一个复杂的网络，但这个网络的分子复杂性在很大程度上仍然没有解决。在这里，通过采用系统生物学的方法，我们揭示了一个系统的病毒进入网络发起的人巨细胞病毒（HCMV），一个广泛的机会致病菌。该网络包含所有已知的相互作用和功能模块（即蛋白质组）协调响应HCMV进入。在这个网络中激活的基因和功能模块的数量在感染后25分钟内迅速下降。虽然在HCMV进入的整个过程中，被注释为受体系统、离子转运和免疫应答的模块被持续激活，但用于细胞黏附和骨骼运动的模块在病毒早期附着期间被特异性激活，而用于免疫应答的模块在病毒进入期间被特异性激活。HCMV进入需要涉及不同细胞组分的复杂受体网络，不仅包括细胞表面受体，还包括信号转导、骨骼发育、免疫应答、内吞作用、离子转运、大分子代谢和染色质重塑中的途径组分。有趣的是，在染色质重塑中起作用的基因在该受体系统中是最丰富的，这表明transmucin的全局调节是HCMV进入中最重要的事件之一。计算机敲除的结果进一步揭示了整个受体网络主要由多种元件控制，如EGFR（表皮生长因子）和SLC 10A 1（钠/胆汁酸协同转运蛋白家族，成员1）。因此，我们的研究结果表明，一个复杂的系统网络，其中组件在时间和空间上有效地协调有助于病毒进入。
2010-08-06 q-bio.MN
Optimal temporal patterns for dynamical cellular signaling
细胞使用时间动态模式通过信号通路传递信息。由于相对于环境的最优性在生物系统中起着重要作用，生物体已经进化出了传递信息的最佳方式。在这里，我们使用最优控制理论来获得最优信息传输的动态信号模式，在效率（低能量）和可靠性（低不确定性）方面。采用激活-去激活解码网络，我们再现了几个动态模式中发现的实际信号，如陡峭，渐进，和过冲动态。值得注意的是，当最小化输入信号的能量时，最佳信号表现出过冲，这是具有瞬态和稳态相位的双相模式;这种模式在实际动态模式中普遍存在。我们还确定了这三种模式（陡峭，渐进和过冲）赋予优势的条件。我们的研究表明，细胞信号转导的自由能量耗散和不确定性最小化的原则，这些约束作为选择性压力时，设计动态信号模式。
2016-10-30 physics.bio-ph q-bio.MN
Dissecting the Specificity of Protein-Protein Interaction in Bacterial Two-Component Signaling: Orphans and Crosstalks
对细胞内无数信号转导通路的预测性理解是系统生物学的一个突出挑战。这些途径主要由特异性但短暂的蛋白质相互作用介导，这是难以实验研究的。在这项研究中，我们剖析的特异性蛋白质相互作用管理的双组分信号（TCS）系统中广泛使用的细菌。利用大量测序的细菌基因组和操纵子结构，包装许多对相互作用的TCS蛋白在一起，我们开发了一种计算方法来提取一个分子相互作用的代码捕获的偏好，但一个小的关键数量的直接相互作用的残基对。发现该代码反映了物理相互作用机制，其中最强的信号来自带电的氨基酸。它是用来预测TCS相互作用的特异性：我们的结果相比，有利的是最可用的实验结果，包括预测7（8个已知的）孤儿信号蛋白在新月柄杆菌的相互作用伙伴。在现有的细菌基因组中，我们的结果表明，15~25%的TCS蛋白可以参与操纵子外的“串扰”。此外，我们预测集群的crosstalking候选人，扩大从模式生物的轶事已知的例子。这里提出的工具和结果可以用来指导实验研究对双组分信号的系统级理解。
2011-05-17 cond-mat.dis-nn q-bio.MN q-bio.QM
Graph Neural Network-Based Reinforcement Learning for Controlling Biological Networks - the GATTACA Framework
Faculty of Mathematics, Informatics and Mechanics, University of Warsaw（数学、信息学与力学学院，华沙大学）；IDEAS Research Institute（IDEAS研究机构）；IDEAS NCBR Sp. z o.o.（IDEAS NCBR公司）
针对细胞重编程湿实验时间长、成本高的问题，本研究提出GATTACA框架，结合图神经网络与深度强化学习控制异步布尔生物网络模型，改进伪吸引子识别，在真实大规模生物网络上验证了可扩展性与有效性。
2026-10-14 cs.AI cs.LG q-bio.MN
The statistical mechanics of complex signaling networks : nerve growth factor signaling
越来越多的人认识到，真核细胞用于实现各种基本反应的信号转导系统代表了高度复杂的网络，而不是简单的线性途径。虽然正在进行大量的努力来实验测量这些信号网络中各个步骤的速率常数，但描述这些系统行为所需的许多参数仍然未知，或者充其量是估计值。考虑到这些目标和注意事项，我们使用统计力学的方法来提取复杂细胞信号网络的有用预测。为了确定我们方法的有效性，我们将我们的方法应用于神经生长因子（NGF）诱导的神经元细胞分化的建模。使用我们的方法，我们能够提取高度特异性和准确性的预测，从而使我们能够预测特定信号传导模块在确定对两种生长因子的综合细胞反应中的影响。我们发现，从复杂的信号模型中提取生物相关的预测似乎是可能的，即使在没有测量的所有个人的速率常数。我们的方法还提出了一些有趣的见解的设计和可能的演变蜂窝系统，突出这些系统的固有属性，其中特定的“软”参数组合可以在很宽的范围内变化，而不影响最终的输出，并证明了一些“硬”参数组合的中心周围的最重要的监管步骤的网络。我们把这种特性称为“草率”，它与健壮性不同。''
2004-06-22 q-bio.MN
Core regulatory network motif underlies the ocellar complex patterning in Drosophila melanogaster
在器官发生过程中，由基因调控网络（GRN）控制的发育程序定义了活生物体不同组成部分的功能、大小和形状。因此，鲁棒性是GRNs需要满足的一个基本特征，以保持物种的生存力和再现性。在目前的工作中，我们分析的鲁棒性的单眼复合物形成的果蝇果蝇的图案。我们已经系统地修剪了驱动这个视觉系统发展的GRN，以获得能够满足这种模式的最小路径。我们发现，图案化的机制遵循的3节点网络模体的动力学与双负反馈回路由形态发生梯度，触发抑制在法国国旗问题的时尚。GRN的布尔建模证实了图案化机制的鲁棒性，对于不同的网络复杂度水平显示出相同的结果。有趣的是，该网络提供了一个稳定状态的解决方案，在interocellar部分的图案和振荡制度的单眼。这一理论结果预测单眼模式可能是其遗传调节中振荡动力学的基础。
2014-12-16 physics.bio-ph q-bio.MN q-bio.TO
The search for candidate relevant subsets of variables in complex systems
在本文中，我们描述了一种方法来识别“相关子集”的变量，有用的了解组织的动力系统。属于相关子集的变量应该与同一相关子集的其他变量具有强集成，并且与其他系统变量具有弱得多的相互作用。在此基础上，扩展了神经网络的研究成果，引入了一种信息论测度，即动态聚类指数，用以识别良好的候选相关子集。该方法不需要系统变量之间的关系的任何先前的知识，但依赖于它们的值在时间上的观察。我们在几个应用领域，包括：（一）随机布尔网络，其中整个网络是由不同的子网络与不同的拓扑关系（独立或相互作用的子网络）;（二）领导者-追随者的动态，受噪声和波动;（三）催化反应网络中的流动反应器;（四）在真核生物中的MAPK信号通路。该方法的有效性已经过测试的情况下，数据是由一个已知的动态模型和动态聚类指数方法的应用，以揭示其组织的重要方面;然而，重要的是要强调，它也可以适用于时间序列来自外地数据没有任何参考模型。鉴于它是基于值集合的相对频率，该方法也可以应用于数据在时间上没有排序的情况。最后给出了改进动态聚类指数分析复杂系统组织的范围和有效性的几个指标。
2015-01-27 cs.IT math.IT q-bio.MN
