Why model?
Why model?
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DOI：
10.3389/fphys.2014.00021
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发表时间：
2014
影响因子：
4
通讯作者：
Wolkenhauer O
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wolkenhauer O
下一代测序技术正在带来采矿方法的复兴。对个体患者的遗传景观的全面了解将是有用的，例如，识别对某些疗法有反应或无反应的患者群体。然而，如果具有类似特征的患者群体的数量将非常大，则可能无法满足高期望。因此，我怀疑挖掘序列数据是否能让我们了解治疗为什么以及何时起作用。为了理解疾病的潜在机制，另一种方法是在定量机制细节中建模小网络，以阐明基因和蛋白质在动态改变细胞功能中的作用。这里一个明显的批评是，与任何特定细胞功能相关的成分相比，这些模型考虑的成分太少。我在这里表明，挖掘方法和动力系统理论是一系列可供选择的方法的两端。在众多跨学科合作的个人经验的基础上，我通过讨论“为什么要建模？”这个问题来指导如何建模。
Next generation sequencing technologies are bringing about a renaissance of mining approaches. A comprehensive picture of the genetic landscape of an individual patient will be useful, for example, to identify groups of patients that do or do not respond to certain therapies. The high expectations may however not be satisfied if the number of patient groups with similar characteristics is going to be very large. I therefore doubt that mining sequence data will give us an understanding of why and when therapies work. For understanding the mechanisms underlying diseases, an alternative approach is to model small networks in quantitative mechanistic detail, to elucidate the role of gene and proteins in dynamically changing the functioning of cells. Here an obvious critique is that these models consider too few components, compared to what might be relevant for any particular cell function. I show here that mining approaches and dynamical systems theory are two ends of a spectrum of methodologies to choose from. Drawing upon personal experience in numerous interdisciplinary collaborations, I provide guidance on how to model by discussing the question “Why model?”
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