Deduction of signaling mechanisms from cellular responses to multiple cues.
Deduction of signaling mechanisms from cellular responses to multiple cues.
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DOI：
10.1038/s41540-022-00262-5
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发表时间：
2022-11-30
影响因子：
4
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
细胞信号网络非常复杂，而且通常特征不完整，因此很难全面了解它们编码的机制。这些网络的数学建模提供了重要的线索，但模型本身通常很复杂，并且并不总是清楚如何提取可证伪的预测。在这里，我们采取逆向方法，使用细胞水平的实验数据来推导最小信号网络。我们关注细胞对多种线索的反应，特别是这种反应是拮抗的令人惊讶的情况：对多种线索的反应弱于对单个线索的反应。我们使用（i）上调或下调、（ii）分子转化或（iii）可逆结合等普遍成分，一次一个节点系统地构建候选信号网络。在每种情况下，我们的方法都揭示了一种最小的、可解释的信号机制，可以解释拮抗反应。我们的工作提供了一种从细胞水平数据推断分子机制的系统方法。
Cell signaling networks are complex and often incompletely characterized, making it difficult to obtain a comprehensive picture of the mechanisms they encode. Mathematical modeling of these networks provides important clues, but the models themselves are often complex, and it is not always clear how to extract falsifiable predictions. Here we take an inverse approach, using experimental data at the cell level to deduce the minimal signaling network. We focus on cells’ response to multiple cues, specifically on the surprising case in which the response is antagonistic: the response to multiple cues is weaker than the response to the individual cues. We systematically build candidate signaling networks one node at a time, using the ubiquitous ingredients of (i) up- or down-regulation, (ii) molecular conversion, or (iii) reversible binding. In each case, our method reveals a minimal, interpretable signaling mechanism that explains the antagonistic response. Our work provides a systematic way to deduce molecular mechanisms from cell-level data.
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影响因子：
3.7
作者：
Kim BJ;Hannanta-anan P;Chau M;Kim YS;Swartz MA;Wu M
通讯作者：
Wu M
DOI：
10.1073/pnas.2109011118
发表时间：
2021-11-16
影响因子：
11.1
作者：
Bauer, Marianne;Petkova, Mariela D.;Bialek, William
通讯作者：
Bialek, William
影响因子：
3.7
作者：
Grinnell, F;Rocha, LB;Jiang, HM
通讯作者：
Jiang, HM
影响因子：
4.3
作者：
Hornung G;Barkai N
通讯作者：
Barkai N
影响因子：
64.8
作者：
Hartwell, LH;Hopfield, JJ;Murray, AW
通讯作者：
Murray, AW