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Antecedentes: Análisis estructural de las redes de interacción celulares contribuye a una comprensión más profunda de las interdependencias en toda la red, relaciones causales, y las capacidades funcionales básicas. Mientras que el análisis estructural de redes metabólicas es un campo bien establecido, metodologías similares han sido escasamente desarrollado y aplicado a networks.RESULTS de señalización y de regulación: Proponemos formalismos y métodos, basándose en enfoques adaptados y parcialmente de reciente introducción, que facilitan un análisis estructural de señalización y redes reguladoras con el foco en los aspectos funcionales. Utilizamos dos formalismos diferentes para representar y analizar las redes de interacción: la interacción gráficos y hypergraphs (lógico) de interacción. Se demuestra que, en los gráficos de interacción, la determinación de ciclos de retroalimentación y de todos los caminos de señalización entre cualquier par de especies es equivalente al cálculo de los modos elementales conocidas de las redes metabólicas. El conocimiento sobre el conjunto de rutas de señalización y circuitos de retroalimentación facilita el cálculo de las estrategias de intervención y la clasificación de los compuestos en activadores, inhibidores, factores ambivalentes, y factores no afectan en relación con una determinada especie. En algunos casos, los efectos cualitativos inducidos por perturbaciones pueden ser inequívocamente predecir a partir de la esquema de red. Gráficos de interacción sin embargo, no son capaces de capturar y relaciones que ocurren con frecuencia en las redes de interacción. La concatenación lógica consecuente de todos los arcos apuntando en una especie conduce a redes de operadores booleanos. Para una representación de Boole de las redes de interacción celular proponemos un formalismo basado en lógicas (o firmados) hypergraphs de interacción, lo que facilita, en particular, un análisis de estado estacionario lógica (LSSA). LSSA permite a los estudios sobre el tratamiento lógico de las señales y la identificación de puntos de intervención óptimas (objetivos) en las redes celulares. LSSA también revela regiones de red cuya parametrización y estados iniciales son cruciales para el comportamiento dinámico. Hemos puesto en marcha estos métodos en nuestra herramienta de software CellNetAnalyzer (sucesor de FluxAnalyzer) e ilustrar su aplicabilidad utilizando un modelo lógico de la señalización del receptor de células T que proporciona resultados no intuitivos respecto a los circuitos de retroalimentación, elementos esenciales, y (lógico) de procesamiento de señales a diferentes estímulos .Conclusión: Los métodos y formalismos que proponemos en este documento son un paso más en el análisis funcional completa de las redes de interacción celular. Su potencial, que se muestra en un modelo de señalización de células T realista, ellos una herramienta prometedora hace.  

 

 

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