理論および計算科学ジャーナル
オープンアクセス

概要

複雑モデル遺伝子制御ネットワークにおける動的挙動の予測可能性における遺伝子型の役割

ガルテ S とアルバート A

遺伝子調節ネットワーク (GRN) のモデルは、生物学的制御ネットワークの非常に複雑な動作の多くの側面を理解するのに有用であることが証明されています。ランダムに生成された非ブール ネットワークを実験シミュレーションで使用して、いくつかの遺伝子型パラメータの関数として動的表現型に関するデータを作成しました。ネットワーク遺伝子型のトポロジカル コンポーネントが、特定の表現型パラメータを予測できる数式の発見の障害になる可能性があるという仮説を立てました。データはその仮説を裏付けています。トポロジカル遺伝子型 (TGE) の効果を定量化し、単純および複雑な多遺伝子ネットワークにおけるいくつかの動的表現型への影響を判定しました。TGE が低い状況では、ネットワーク遺伝子の数、相互作用密度、および初期条件に基づいて、いくつかの表現型を高い精度で予測する数式を推測することができました。これらの数学的関係の定式化に加えて、複雑な振動動作など、遺伝子型トポロジに大きく依存し、そのような数式を決定できない動的特性がいくつか見つかりました。遺伝子発現状態の総合的な測定では、さまざまな周期長を持つ安定した周期的サイクル、非周期的サイクル、明らかなカオス的ダイナミクスなど、さまざまな振動パターンが観察されました。これらの結果が生物学的遺伝子制御ネットワークに適用できるかどうかはまだ不明です。