Reverse engineering a signaling network using alternative inputs.
Reverse engineering a signaling network using alternative inputs.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0007622
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发表时间：
2009-10-29
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Yi TM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tanaka H;Yi TM
系统生物学的目标之一是以全面的方式对信号转导系统的箭头图进行逆向工程。排序途径组件的一个重要工具是遗传上位性分析，在这里，我们提出了一种称为替代输入（AI）进行系统上位性分析的策略。替代输入被定义为可以激活信号通路而不是自然输入的任何遗传操作。我们引入了“AIs-Deletions矩阵”的概念，它总结了所有可选输入和删除组合的输出。我们开发了理论和算法，从AIs-Deletions矩阵中构建一个成对关系图，捕获功能排序（上游，下游）和逻辑关系（AND，OR），然后将这些关系解释为标准箭头图。作为原理证明，我们将这种方法应用于参与酵母交配信号的基因子集。这项试验性的试点研究突出了该方法的鲁棒性和重要的技术挑战。总之，本研究将经典的上位性分析从线性路径形式化并扩展到更复杂的网络，促进了信号箭头图的计算分析和重建。
One of the goals of systems biology is to reverse engineer in a comprehensive fashion the arrow diagrams of signal transduction systems. An important tool for ordering pathway components is genetic epistasis analysis, and here we present a strategy termed Alternative Inputs (AIs) to perform systematic epistasis analysis. An alternative input is defined as any genetic manipulation that can activate the signaling pathway instead of the natural input. We introduced the concept of an “AIs-Deletions matrix” that summarizes the outputs of all combinations of alternative inputs and deletions. We developed the theory and algorithms to construct a pairwise relationship graph from the AIs-Deletions matrix capturing both functional ordering (upstream, downstream) and logical relationships (AND, OR), and then interpreting these relationships into a standard arrow diagram. As a proof-of-principle, we applied this methodology to a subset of genes involved in yeast mating signaling. This experimental pilot study highlights the robustness of the approach and important technical challenges. In summary, this research formalizes and extends classical epistasis analysis from linear pathways to more complex networks, facilitating computational analysis and reconstruction of signaling arrow diagrams.
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DOI：
10.1073/pnas.86.15.5703
发表时间：
1989-08-01
影响因子：
11.1
作者：
DOLAN, JW;KIRKMAN, C;FIELDS, S
通讯作者：
FIELDS, S
影响因子：
46.9
作者：
Kitano, H;Funahashi, A;Oda, K
通讯作者：
Oda, K
影响因子：
10.5
作者：
CAIRNS, BR;RAMER, SW;KORNBERG, RD
通讯作者：
KORNBERG, RD
影响因子：
30.8
作者：
St Onge, Robert P.;Mani, Ramamurthy;Giaever, Guri
通讯作者：
Giaever, Guri
影响因子：
64.8
作者：
Gavin, AC;Aloy, P;Superti-Furga, G
通讯作者：
Superti-Furga, G