Extracto
Antecedentes
redes de transducción de señal se estudian cada vez más con los modelos matemáticos se acerca mientras que cada uno de ellos es adecuado para un problema particular. Para la contextualización y análisis de redes de señalización con datos de proteínas en estado estacionario, se identificaron red booleana probabilística (PBN) como un marco de futuro, capaz de recoger los cambios cuantitativos de los cambios moleculares en estado estacionario con una parametrización mínima.
resultados y Conclusiones
en nuestro caso de estudio, se aplicó con éxito el enfoque de la PBN para modelar y analizar el factor desregulado crecimiento derivado de plaquetas (PDGF) y la vía de señalización de tumor del estroma gastrointestinal (GIST). Se determinó experimentalmente un conjunto de datos rico y preciso de los perfiles de estado estacionario de quinasas aguas abajo seleccionados de mutantes PDGF-receptor-alfa en combinación con inhibidores de tratamientos. La aplicación de la herramienta
optPBN
, hemos montado un modelo de red candidato literatura derivados de la formación de datos que consiste en condiciones de perturbación individuales. Análisis del modelo sugerido varias interacciones importantes de diafonía. La validez de estas predicciones se procedió a investigar experimentalmente que apunta a la diafonía en curso pertinente de PI3K de señalización MAPK en las células tumorales. El modelo refinado se evaluó con un conjunto de datos de validación que incluya múltiples condiciones de perturbación. El modelo mostró un excelente rendimiento de ese modo permitiendo predecir cuantitativamente las respuestas combinatorias de los resultados individuales de tratamiento en este entorno del cáncer. La establecida
optPBN
tubería es también ampliamente aplicable a obtener una mejor comprensión de otras redes de señalización en el estado estacionario de una manera específica del contexto
Visto:. Trairatphisan P, Wiesinger M, C Bahlawane , Haan S, T Sauter (2016) un enfoque probabilístico de red booleana para el Análisis de la señalización específica para el cáncer: estudio de caso de Liberalizado PDGF señalización en GIST. PLoS ONE 11 (5): e0156223. doi: 10.1371 /journal.pone.0156223
Editor: Julio Vera, Universidad de Erlangen-Nuremberg, Alemania