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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
預測動力學模型對於複雜生物系統的分析至關重要。然而，仍然缺乏系統地開發和區分系統生物學模型的方法。我們描述了一種計算方法，它將有關生物系統架構的所有假設機制合併到一個模型中，並自動產生一組與觀測資料相容的更簡單的模型。作為原理證明，我們分析了釀酒酵母中轉錄因子 Msn2 的動態控制，特別是介導細胞從飢餓壓力釋放後恢復的短期機制。我們的方法確定 192 個可能的模型中有 12 個與可用的 Msn2 本地化資料相容。模型預測與合理設計的磷酸化蛋白質組學和成像實驗之間的迭代確定了 192 個模型中相對機率為 99% 的單電路拓撲。模型分析揭示了！ Msn2 磷酸化和運輸中動態現象的耦合可以透過建立變化率感測器來產生有效的壓力反應訊號。類似的原理也適用於哺乳動物的壓力反應途徑。動態模型的系統建構可能會產生對非明顯分子機制的詳細了解。