A domain-oriented approach to the reduction of combinatorial complexity in signal transduction networks.
A domain-oriented approach to the reduction of combinatorial complexity in signal transduction networks.
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DOI：
10.1186/1471-2105-7-34
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发表时间：
2006-01-23
影响因子：
3
通讯作者：
Gilles ED
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Conzelmann H;Saez-Rodriguez J;Sauter T;Kholodenko BN;Gilles ED
受体和支架蛋白具有许多不同的结构域并结合多个伴侣。信号系统建模中的一个常见问题是由可行的分子种类产生的不同状态的组合爆炸。可能的物种数量随着不同对接点的数量呈指数级增长，很容易达到数百万。考虑到这种组合变化的模型在许多应用中变得不切实际。我们的研究结果表明，在现实的假设域的相互作用，信号通路的动力学可以准确地描述减少，层次结构模型。这里提出的方法提供了一种严格的方法来模拟一个大类的信号网络使用宏观状态（宏观量，如结合域的占用水平），而不是微观状态（个别物种的浓度）。该方法使用通用的多结构域蛋白质，并适用于分子LAT。所提出的方法是一种系统而强大的工具，可以推导出准确描述多蛋白质复合物形成动力学的简化模型结构。
Receptors and scaffold proteins possess a number of distinct domains and bind multiple partners. A common problem in modeling signaling systems arises from a combinatorial explosion of different states generated by feasible molecular species. The number of possible species grows exponentially with the number of different docking sites and can easily reach several millions. Models accounting for this combinatorial variety become impractical for many applications. Our results show that under realistic assumptions on domain interactions, the dynamics of signaling pathways can be exactly described by reduced, hierarchically structured models. The method presented here provides a rigorous way to model a large class of signaling networks using macro-states (macroscopic quantities such as the levels of occupancy of the binding domains) instead of micro-states (concentrations of individual species). The method is described using generic multidomain proteins and is applied to the molecule LAT. The presented method is a systematic and powerful tool to derive reduced model structures describing the dynamics of multiprotein complex formation accurately.
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