[논문 리뷰] Regulatory motifs in molecular interaction networks

David Murrugarra, Reinhard Laubenbacher|arXiv (Cornell University)|2011. 02. 18.

Gene Regulatory Network Analysis인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 유전자 조절망, 신호 전달망 및 대사망에서 노드 조절을 지배하는 다중상태 논리 규칙—내재된 캐널라이징 함수—를 소개한다. 이 규칙을 사용하는 네트워크가 적은 수의 애트랙터와 짧은 한계 순환을 보이며, 강건한 역학적 특성을 나타냄을 보여주며, 기존에 발표된 모델들에서 대부분의 조절 함수가 본질적으로 내재된 캐널라이징임을 밝혀낸다.

ABSTRACT

Understanding design principles of molecular interaction networks is an important goal of molecular systems biology. Some insights have been gained into features of their network topology through the discovery of graph theoretic patterns that constrain network dynamics. This paper contributes to the identification of patterns in the mechanisms that govern network dynamics. The control of nodes in gene regulatory, signaling, and metabolic networks is governed by a variety of biochemical mechanisms, with inputs from other network nodes that act additively or synergistically. This paper focuses on a certain type of logical rule that appears frequently as a regulatory pattern. Within the context of the multistate discrete model paradigm, a rule type is introduced that reduces to the concept of nested canalyzing function in the Boolean network case. It is shown that networks that employ this type of multivalued logic exhibit more robust dynamics than random networks, with few attractors and short limit cycles. It is also shown that the majority of regulatory functions in many published models of gene regulatory and signaling networks are nested canalyzing.

연구 동기 및 목표

• 분자 상호작용 네트워크의 역학을 지배하는 반복적인 조절 메커니즘을 규명하는 것.
• 특정 논리 규칙이 유전자 조절, 신호 전달 및 대사 시스템에서 강건한 네트워크 행동을 유도하는 이유를 이해하는 것.
• 이산 모델링에 사용하기 위해 불리안 내재된 캐널라이징 함수를 일반화한 다중상태 논리 규칙을 체계화하는 것.
• 실제 생물학적 네트워크 모델에서 이 규칙의 퍼센트와 역학적 결과를 평가하는 것.

제안 방법

• 불리안 네트워크에서 내재된 캐널라이징 함수의 개념을 다중상태 이산 모델로 확장한다.
• 한 입력 변수가 다른 입력과 무관하게 출력에 지배적인 캐널라이징 효과를 미치는 논리 규칙을 정의한다.
• 이중상태 내재된 캐널라이징 규칙을 적용하여 이산적이고 동시에 업데이트되는 방식으로 네트워크 역학을 시뮬레이션한다.
• 내재된 캐널라이징 함수를 사용하는 네트워크와 무작위 네트워크 간의 역학적 특성—예를 들어 애트랙터 수와 순환 길이—를 비교한다.
• 유전자 조절 및 신호 전달 네트워크의 기존 모델을 분석하여 내재된 캐널라이징 함수의 빈도를 파악한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분자 상호작용 네트워크에서 관찰된 강건한 역학적 특성을 지배하는 논리 규칙은 무엇인가?
• RQ2 내재된 캐널라이징 함수의 다중상태 일반화가 네트워크 안정성과 애트랙터 구조에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 실제 생물학적 네트워크 모델에서 내재된 캐널라이징 함수는 어느 정도 퍼센트로 존재하는가?
• RQ4 내재된 캐널라이징 함수에 의해 지배되는 네트워크는 무작위 네트워크와 비교해 어떤가?
• RQ5 내재된 캐널라이징 함수에 의해 지배되는 네트워크는 무작위 네트워크와 비교해 역학적 강건성 측면에서 어떻게 다른가?

주요 결과

• 내재된 캐널라이징 함수에 의해 지배되는 네트워크는 무작위 네트워크보다 훨씬 더 강건한 역학적 특성을 보인다.
• 이러한 네트워크는 낮은 수의 애트랙터와 짧은 한계 순환을 나타내어 안정적이고 예측 가능한 행동을 보인다.
• 기존에 발표된 유전자 조절 및 신호 전달 네트워크 모델들에서 대부분의 조절 함수가 내재된 캐널라이징임이 밝혀졌다.
• 내재된 캐널라이징 규칙은 불리안에서 다중상태 이산 모델로 자연스럽게 일반화되며, 이로 인한 역학적 이점은 유지된다.