[論文レビュー] A Toy Model for Cooperative Phenomena in Molecular Biology and the Utilization of Biochemical Applications of PNS in Genetic Applications

Stan Bumble, Ferenc Friedler+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2003

Bioinformatics and Genomic Networks参考文献 12被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、遺伝子およびタンパク質ネットワークにおける協同的現象を、グラフ理論的および格子基盤の手法を用いた玩具モデルを通じて探求し、接続性、幾何学的構造、安定性を結びつける。反応経路の組み合わせ的合成手法を用いることで、代謝および制御ネットワーク機構を統合し、従来のリガンドドッキングを超えた新たな治療戦略を可能にする。

ABSTRACT

Qualitative attributes of the region between order and disorder are examined to explore models of genetic and protein networks. Results show how the connectivity of vertices and the strength of their connections are related and how their stability is related to their geometry. It has been possible to relate the interaction energies and chemical potentials of general lattices with the coordination numbers of such lattice models. The results seem to agree with some of those obtained by means of other methods, e.g., those of Barabasi, Strognatz, Dorogovtsev, and Kauffman (BSDK). This can yield new perspectives to the cause, treatment and remedies of disease other than the present mode of drug discovery prevalent: the docking of a single ligand on to a target molecule. In order to utilize such results more efficiently, the pathway of biological processes need be elucidated. A method is available for determining biochemical-reaction or metabolic pathways through its systematic synthesis. It is based on a rigorous graph-theoretic method for identifying pathways of catalytic reactions. It synthesizes networks of metabolic pathways using a highly exacting combinatorial method. It generates not only all feasible, independent reaction networks but also those combinations of independent pathways. This method can determine the mechanisms of complex chemical reactions and is applicable to biochemical reactions. It is important to combine this result with the mechanisms existent in gene regulatory networks. Training Genetic Regulatory Networks for feasible biochemical reaction networks or pathways and incorporating such knowledge into DNA would be a superb technique for vanquishing complex diseases.

研究の動機と目的

• 分子的制御系におけるネットワーク接続性、幾何的構造、安定性の関係を調査すること。
• 格子基盤およびグラフ理論的手法を用いて、遺伝子およびタンパク質ネットワークにおける協同的現象をモデル化すること。
• 妥当な生化学的および代謝反応経路を特定および合成する厳密な手法を開発すること。
• 生化学的経路の知識と遺伝子制御ネットワークを統合し、複雑な疾患のシステムレベルの理解を深めること。
• 組み合わせ的経路合成を基盤として、遺伝子制御ネットワークの学習フレームワークを提唱すること。

提案手法

• 研究では、頂点を成分、辺を相互作用として表す格子モデルを用いて分子ネットワークを表現する。
• 座標数と相互作用エネルギーを用い、構造的幾何学と熱力学的安定性を関連付ける。
• 組み合わせ的・グラフ理論的手法を適用し、すべての妥当で独立した反応ネットワークおよび経路の組み合わせを体系的に生成する。
• この手法により、正確なネットワーク合成を通じて触媒反応経路を同定可能である。
• 化学ポテンシャルと相互作用エネルギーをネットワークトポロジーに関連付けることで、安定性の定量的分析を可能にする。
• モデルの知見を既存の遺伝子制御ネットワークの知識と統合し、システムレベルモデリングを支援するフレームワークを構築する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ネットワーク内の頂点の接続性および幾何的配置が、その安定性および協同的挙動にどのように影響するか？
• RQ2 格子基盤の分子ネットワークにおいて、相互作用エネルギー、化学ポテンシャル、座標数の関係は何か？
• RQ3 組み合わせ的およびグラフ理論的手法を用いて、生化学的反応経路をどのように体系的に合成できるか？
• RQ4 提案手法が、すべての妥当で独立した反応ネットワークおよびその組み合わせをどの程度正確に生成できるか？
• RQ5 代謝経路モデルと遺伝子制御ネットワークを統合することで、複雑な疾患の理解および治療にどのような恩恵がもたらされるか？

主な発見

• モデルは一般格子において相互作用エネルギーと化学ポテンシャルを座標数に関連づけることに成功し、ネットワーク構造と熱力学の間の定量的リンクを提供する。
• 結果は、Barabasi, Strogatz, Dorogovtsev, および Kauffman (BSDK) の先行研究と整合的であり、手法の妥当性を裏付ける。
• 組み合わせ的手法により、すべての妥当で独立した反応ネットワークおよびその組み合わせが高精度に生成可能である。
• フレームワークにより、特に代謝経路において複雑な化学反応のメカニズムを同定可能である。
• 経路合成と遺伝子制御ネットワークの統合により、合成遺伝子回路の学習に新たな道筋が開かれる。
• 本手法は、単一リガンドドッキングを超えた、ネットワークレベルの安定性および制御を標的にする治療戦略の基盤を提供する。