从基因到模因:帮助科学家揭开复杂网络的新算法

脑癌染色体

脑癌染色体。信用:NCI癌症研究中心

算法有助于研究相对简单的动作如何导致复杂的行为,从癌症生长到投票模式。

从产生癌症的生化反应,到最新的MEMES跨社交媒体传播,简单的行动可以产生复杂的行为。然而,对于试图了解这些紧急行为的研究人员来说,复杂性可以税收计算方法。

现在,研究人员团队开发了一种新的算法,可以作为分析生物系统模型的更有效的方法,这反过来允许新的路径理解构成这些系统的决策电路。研究人员补充说,该算法将帮助科学家研究相对简单的行动如何导致复杂的行为,例如癌症生长和投票模式。

所使用的建模框架由布尔网络组成,这是宾夕法尼亚州州博士生物理博士候选人的博士罗zum表示或关闭的节点集合。例如,布尔网络可以是在小区中被打开或关闭的交互基因的网络。

“布尔网络是捕捉系统本质的好方法,”罗兹姆说。“这很有趣的是,这些非常丰富的行为可以脱离耦合的开关很少,然后切换一个开关,然后它会切换另一个开关,这可以导致大级联的效果,然后将返回到原始交换机。我们可以在简单的联系人中获得真正有趣的复杂行为。“

“布尔模型描述了信息如何通过网络传播,”宾夕法尼亚州科学州科学学院的物理与生物学教授和资本研究所附属公司的杰出教授。yabo124最终,节点的ON / OFF状态落入重复模式,称为吸引子,该吸引子对应于系统的稳定长期行为,根据研究人员,他在期刊中报告他们的结果科学推进

尽管这些系统基于简单的动作,但复杂性可以随着节点添加到系统,尤其是在系统中的事件不同步时,复杂性会急剧扩展。根据研究人员,例如,具有几十个节点的生物过程的典型布尔网络模型,具有数十亿个状态。在基因组的情况下,这些模型可以具有数千个节点,导致比可观察到的宇宙中的原子更多的状态。

研究人员使用两个转换 - 平价和时间逆转 - 使布尔网络的分析更有效。奇偶校验变换提供网络的镜像,切换到关闭的节点,反之亦然,这有助于确定哪些子网具有可以随时间维持自动维持的ON和OFF值的组合。时间反转向后运行网络的动态,探测哪些状态可以在初始输入状态之前。

该团队在称为随机布尔网络的集合上测试了它们的方法,该网络已被使用超过50年作为模型基因调节如何确定细胞的命运。该技术允许团队找到这些网络中的吸引子数量超过16,000个基因,根据研究人员,这些网络的尺寸比以往任何时候都大于以前更大的细节。

据球队介绍,该技术可以帮助医学研究人员。

“例如,您可能希望癌症细胞进行细胞凋亡(编程的细胞死亡),因此您希望能够使系统选择导致这一所需结果的决定,”罗zum说。“所以,通过研究网络在这些决定中的位置,您可以弄清楚您需要做些什么来使系统选择这些选项。”

存在使用这些方法在社会科学和信息技术中研究问题的方法存在的其他可能性。

“信息的传播也将成为一个有趣的应用程序,”艾伯特说。“例如,有一些模型描述了人们对某事物有二制意见的社会。在模型中,人们互相互动,形成了本地共识。我们的方法可用于映射可能,包括全球共识的共识群体的曲目。“

她补充说,这种用途可以扩展到研究人员正在寻求消除病理行为的方法的任何领域,或者将系统驱动到更正常的行为。

“要做到这一点,理论是存在的,方法是存在的,但计算费用是一个限制因素,”阿尔伯特说。“有了这种算法,这在很大程度上已被消除。”

研究人员开发了一个公开可用的软件库据阿尔伯特称,算法已经用于她的小组进行的研究中。

参考: ,科学推进
DOI:

使用Penn State的咆哮超级计算机进行了研究的计算。

Albert和Roozum与JorgeGómezTejedaZañuñudo,博士后的广泛研究所和Dana-Farber癌症学院助理;萧甘,复杂网络研究中心的博士后研究人员;塞梅利斯大学研究生研究员和Dávidderitei。

2评论“从基因到模因:新算法帮助科学家揭开复杂网络”

  1. “算法有助于研究相对简单的行为如何导致复杂的行为,从癌症生长到投票模式”……
    ......或者,这些东西从没有一些属性的部件中出现的东西......

  2. Meme的Meme - “......非常丰富的行为可以在耦合到截止的耦合时出现在一起 - 一个开关即可切换,然后它会切换另一个开关,这可能导致大型效果效果,然后送回原始的效果转变…。”https://naturesalltheres.blogspot.com/

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