Estructurales y funcionales de análisis de redes celulares con CellNetAnalyzer

Biología de sistemas tiene como objetivo un análisis holístico de redes biológicas. Modelación matemática juega un papel fundamental para este enfoque integrador. La duda más común formalismo de las redes celulares es la modelización cinética, que ha sido aplicado con éxito al estudio de las vías única y redes de tamaño moderado (por ejemplo, [1, 2]]. Sin embargo, la construcción de modelos dinámicos con un alto poder predictivo requiere una cantidad de datos cuantitativos fiables que a menudo no se dispone en gran escala con redes de cientos de actores e interacciones. Estructurales o cualitativos (parámetro-free) modelos basados únicamente en la frecuencia conocido estructura de la red de proporcionar un enfoque alternativo capaz de obtener información útil en el funcionamiento de estas redes [3 - 6].

CellNetAnalyzer (CNA) es una interfaz gráfica de usuario para MATLAB proporcionando una completa caja de herramientas para estructural y análisis funcional de los diferentes tipos de redes celulares. CNA extiende su predecesor FluxAnalyzer, originalmente desarrollado para análisis de redes metabólicas [7], de nuevos métodos de señalización y redes reguladoras, es decir, para la señal de redes en las que dominan los flujos (en contraste con las corrientes masivas en las redes metabólicas). Aquí, vamos a dar un panorama general sobre la CNA, con especial atención a las nuevas funcionalidades.

El general set-up de la CNA se muestra en la Figura 1. CNA es una caja de herramientas para MATLAB ^® (Mathworks Inc), ampliamente utilizado software para cálculos numéricos complejos y visualizaciones de datos numéricos. CNA se ha programado con el lenguaje MATLAB que permite utilizar funciones incorporadas de MATLAB, en particular los destinados a operaciones de la matriz. MATLAB permite también hacer un llamamiento externo a través de programas en C la denominada interfaz MEX. CNA hace uso de esta interfaz para algunos cálculos computacionalmente intensivas (véase más adelante).

Como CNA se ejecuta en el entorno MATLAB y MATLAB, ya está disponible para muchos sistemas operativos, la CNA en sí es independiente de la plataforma. Al iniciar la CNA en MATLAB la ventana de comandos, la CNA ejecuta prácticamente autónoma como una interfaz gráfica de usuario.

Como un paso fundamental, la CNA facilita la construcción de proyectos de la red que bien pueden representar una masa de flujo (stoichiometric, metabólicas) o una señal de flujo (de transducción de señales o regulación) de red. Para ambos tipos de redes, resumen el modelo de red puede ser puesta en marcha y editado a través de una red Compositor y máscaras de entrada (véase la figura 2] o, alternativamente, a través de ASCII (texto) archivos. La red comprende la descripción siempre la declaración de especies y reacciones y sus respectivos atributos. La misma nomenclatura se utiliza para ambos tipos de redes, pero con un significado diferente. En masa la corriente de redes (MFNs), las reacciones se corresponden con la stoichiometric conversiones. Por lo tanto, la ecuación de reacción

A + B → C (1)

se interpreta como de costumbre en MFNs, a saber, que los dos reactivos A y B se convierten en C. A y B se consumen en este proceso que representa la característica fundamental de las corrientes masivas. MFNs son almacenados por la matriz stoichiometric y otras variables como la capacidad y las limitaciones de la reversibilidad de las reacciones [5].

Por el contrario, una reacción (o la interacción en este contexto) en señal de la corriente de redes (SFNs) expresa la forma en que el "producto" (fin de nodo) de la reacción puede ser activado por el "reactivos" (inicio nodos). En consecuencia, la ecuación (1) significa en SFNs, que se convierte en C activada si A y B son activos, es decir, "+" se interpreta como una consecuencia lógica AND. Como característica fundamental de las corrientes de señal, el inicio nodos A y B en el lado izquierdo de la ecuación de reacción no son necesariamente se consume en este proceso. Por ejemplo, EQ. (1) puede expresar que se convierte en C activada (por ejemplo, fosforilados en dos sitios de fosforilación) si los dos quinasas A y B se encuentran en un estado activo. En consecuencia, en CNA, NFS es una consecuencia lógica (booleana) red, donde cada uno representa una reacción booleanos y la cláusula que expresa una condición en virtud de la cual el nodo final de esta reacción se vuelve activa. Si varias reacciones a punto de una especie S, entonces se OR'ed junto eventualmente dar lugar a una función lógica la determinación del estado de activación de S. En consecuencia, en la red de ejemplo se muestra en la Figura 2 y Tabla 1, c nodo se convierte en un activo si O d están activos. Además de Y y O, en representación de funciones booleanas arbitrarias requiere un operador NOT (indicado por "!"). Por otra parte, multi-valorada lógica es posible en CNA. Por lo tanto, la ecuación

3 A +! → B 2 C (2)

significa que "C alcanza el nivel 2 si A es en el nivel 3 y B está inactivo (nivel 0)". Usando el formalismo se ha descrito anteriormente, la CNA representa la lógica de SFNs como lógica interacción hypergraphs (estrechamente relacionado con la suma de producto o forma normal disyuntiva (DNF) la representación de funciones booleanas) que pueden ser convenientemente almacenados en dos matrices, que tienen como hileras de las especies y las columnas como las interacciones [8]: una interacción matriz captura la lógica coeficientes (similar stoichiometric como la matriz de coeficientes de la stoichiometric) y un NO-matriz de las tiendas donde una operación no se produce.

Interacción gráficos (firmado dirigido gráficos donde cada arco se conecta un comienzo con uno de los extremos que indica un nodo de causalidad positiva o negativa de dependencia) también puede ser codificada en este formalismo: los gráficos son tratados como casos especiales y sin conexiones. En estos casos, la interacción matriz coincide con la matriz de incidencia de este gráfico.

Específicamente para SFNs, la CNA apoya también un calendario de atributos, así como cuadros incompletos verdad para el manejo de interacciones con la concatenación lógica incertidumbre [8].

En principio, análisis de redes con la CNA se puede hacer sin ningún tipo de representación gráfica de la red. Sin embargo, para efectos de visualización, cada proyecto de red se pueden asignar uno o varios mapas de la red (Figuras 1, 2, 3, 4]. Red de mapas deben ser facilitados por el usuario, ya sea creado con la ayuda externa de programas de dibujo (por ejemplo, CorelDraw) o mediante el uso de mapas disponibles en bases de datos como KEGG o TRANSPATH. De este modo, los mapas en red son CNA, sino que ofrecen una gran flexibilidad en cuanto a su diseño. El vínculo entre la red y los mapas modelo de red se realiza en el CNA de cuadros de texto, los cuales son pequeños interfaces de usuario, cada uno de ellos asociado a un elemento de red. Ellos pueden ser posicionados a través de arrastrar y soltar en un lugar adecuado en los mapas y permitir la entrada y la salida de contexto que dependen de datos. En el CNA, un mapa de red con cuadros de texto se llama red interactiva de ruta. Tres ejemplos se muestran en las figuras 2, 3, 4: La figura 2 muestra un hipotético simple NFS cuya reacciones se dan en la Tabla 1, Figura 3 muestra un proyecto de nación más favorecida para el metabolismo central de E. coli (estudiado en [9]], y la figura 4 muestra un modelo de NFS vías de señalización implicadas en T-activación de las células (una versión más grande de este modelo es estudiado en [10]]. Aviso de las diferentes representación visual de estas tres redes: CNA no impone ninguna restricción en el diseño de estos mapas lo que es posible porque los mapas se puede crear con arbitrarias (externo) herramientas de dibujo.

Una solución elegante para la creación de modelos lógicos de red es proporcionada por una nueva característica de la herramienta de promoción de modelos: el modelo es creado en un entorno visual, y tanto el mapa y la red subyacente se pueden exportar a la CNA y otros formatos [11]. PROMOV es autónomo, orientado a objetos herramienta para crear módulos y jerárquicamente estructurado modelos de asistencia técnica y los sistemas biológicos de una manera visual de un simple arrastrar y soltar procedimiento [12]. Una nueva biblioteca que contiene elementos lógicos (compuestos, desposeídos, ANDs, etc) se ha desarrollado lo que permite crear modelos en función de la cantidad de producto formalismo, tal como se utiliza en CNA. Propiedades tales como el valor inicial y la escala de tiempo se puede añadir texto a través de un menú. Una vez terminado, los modelos se pueden exportar: se obtiene un mapa (como un archivo de imagen) y archivos de texto CNA definir el modelo matemático. Es importante destacar que las correspondientes posiciones de los de texto necesarios para la red de mapas interactivos en la CNA también se incluyen. Para más detalles, véase [11] y la promoción del sitio web [13]. A modo de ejemplo, el proyecto de red se muestra en la Figura 2 se ha producido con las nuevas características de la promoción.

CNA proporciona una potente batería de métodos de análisis de redes funcionales, es decir, para la caracterización funcional de los estados, para la detección de dependencias funcionales, para identificar estrategias de intervención, o para dar predicciones cualitativas sobre los efectos de las perturbaciones. Un caso típico es comprobar "si, y cómo un determinado metabolito (factor de transcripción) puede ser sintetizado (activado) en un metabólicas (señalización) de red bajo un cierto knock-out condición con un conjunto dado de recursos externos (estímulos de entrada)" ;. El usuario puede iniciar los cálculos de un menú desplegable cuyo contenido depende del tipo de proyecto de la red (masa-flujo o corriente de señal; véanse las figuras 3 y 4]. Todas las funciones se describen en detalle en la CNA, el manual del usuario, aquí sólo vamos a dar una visión general e insistir en las rutinas novedosas, en particular para la señal de corriente de las redes.

En cuanto a masa la corriente de las redes, la mayoría de los métodos ejecutados por CNA pertenecen a la limitación enfoque basado utilizados con frecuencia en análisis de redes metabólicas [4, 5]. Además, algunos métodos para el gráfico de análisis teórico se proporcionan. Las principales características son las siguientes:

• general propiedades topológicas: (callejones sin salida, bloqueado reacciones, reacciones paralelas, enzima subconjuntos, etc)

• (elemental) de conservación de las relaciones

• gráfico-teórico características: camino más corto hacia longitudes, análisis de conectividad, red de diámetro, etc

• análisis de flujo metabólico: computación el estado de flujo de las distribuciones de un conjunto dado de las tasas de reacción (ver ejemplo en la Figura 3); manipulación de los sistemas redundantes incluyendo detección de errores en cifras brutas; comprobar la viabilidad de escenarios de flujo

• análisis de flujo de equilibrio: encontrar óptimo flujo de distribuciones arbitrarias funciones objetivo lineales

• vía metabólica de análisis de los modos elementales

• cortar conjunto mínimo análisis: estrategias de intervención para reprimir una cierta funcionalidad en la red

La mayoría de estas funciones ya estaban parte de FluxAnalyzer [7]. Las herramientas previstas para un análisis exhaustivo de los modos elementales (SME) y conjuntos de corte mínima (MCSs) son una fuerza especial de la CNA y se han revisado y mejorado algorithmically. Incipientes representan el mínimo de unidades funcionales (vías) de una red metabólica [14], mientras que los conjuntos de corte mínima (MCSs) puede verse como mínimo los fallos [15, 16]. SOMA y la supervisión, control y vigilancia son realmente de doble descripciones de una funcionalidad de la red [16], cada una proporcionando diversas aplicaciones. En particular el análisis de EM se ha convertido en una herramienta habitual en las redes metabólicas análisis [14, 5]. Sin embargo, la inherente complejidad combinatoria hace el cálculo de los SOMA y MCSs en las grandes redes de una ardua tarea computacionalmente. CNA ofrece el estado de la técnica utiliza algoritmos y la interfaz de MEX para llamar a MATLAB (más rápido) externo C-archivos [17] (véase Figura 1]. En particular, la CNA proporciona una interfaz para Metatool [18] que permite calcular incipientes sobre la marcha con el algoritmo probablemente más rápido disponible actualmente. El cómputo de MCSs ha sido revisado, se basa ahora en el Berge algoritmo conocido de la teoría de conjuntos mínimos de golpe [19, 16], superando el original algoritmo introducido en [15] en aproximadamente dos órdenes de magnitud.

Aparte de mostrar incipientes y MCSs directamente en los mapas interactivos, CNA facilita una estadística detallada evaluación de grandes conjuntos de MCSs y EMS. Una característica importante es la oportunidad de seleccionar subconjuntos de incipientes o MCSs especificando una serie de criterios (por ejemplo, "seleccione la participación de todos los incipientes reacción R1, pero no R2"). A continuación, propiedades estadísticas se puede calcular para la selección actual y en comparación con otras selecciones, por ejemplo, útil para evaluar la importancia de una reacción en diferentes condiciones de crecimiento. Estos cálculos incluyen (relativa) la participación de reacción, los acoplamientos estructurales, o el rendimiento óptimo del producto.

CNA proporciona nuevos algoritmos diseñados para un análisis funcional de la señal de corriente de las redes (la mayor parte de la implementación de métodos se detallan en [8]]. Básicamente, cada función opera ya sea en forma directa a la red lógica el modelo de NFS o subyacentes en la interacción gráfico. Este último puede derivarse automáticamente de la lógica hypergraph representación de toda la división y las conexiones. Por ejemplo, la reacción en eq. (2) se descompone en uno positivo (A → C) y uno negativo de arco (B → C).

Una serie de características, la mayoría de ellos disponibles para ambos tipos de proyectos de la red, hacer que el trabajo sea más fácil con la CNA. Escenarios, por ejemplo, las distribuciones que representan flujo o un conjunto lógico de los estados y los flujos de señal, se pueden guardar y luego recargó. Un portapapeles permite almacenar el escenario que aparece actualmente en la memoria temporal, sino que puede pegar de nuevo más tarde o en comparación con otros escenarios. El tamaño, el contexto que dependen de los colores y la visibilidad de los cuadros de texto (ver figuras 2, 3, 4] son definibles por el usuario. Masa corriente de redes pueden ser exportados en formato ASCII (texto plano) formato (stoichiometric matriz, los nombres de las especies y las reacciones), así como importar y exportar en formato SBML. En señal de la corriente de las redes, la interacción / matriz de incidencia y los nombres de las especies y las reacciones se pueden exportar en formato ASCII. Tenga en cuenta que el intercambio de modelos de lógica no se admite (aún) de SBML.

Una cuestión importante hacia un análisis holístico de las redes celulares es la integración de red, es decir, para facilitar el análisis de redes con la masa y las corrientes de señal en un modelo coherente topológicos. Esto permitiría que se refieren a eventos en el metabolismo de los acontecimientos en la señalización y redes reguladoras. La cuestión clave es cómo el diseño conceptual de la interfaz para conectar la señal con las corrientes de flujos de masa y viceversa. Algunos enfoques han sido propuestos en la literatura. Covert et al. [28] conectado una red de regulación, el control de la actividad de algunas vías metabólicas, con un modelo de red metabólica. La red de reglamentación, jerárquicamente en la parte superior del modelo metabólico, se representa como una red booleana cuyas aportaciones son las condiciones externas (por ejemplo, el sustrato y la disponibilidad de oxígeno) y cuyas salidas son las reacciones al ser encendido o apagado en el metabolismo (stoichiometric) red modelo. Este tipo de modelos es posible en la CNA y sólo requiere un paso intermedio: el marco regulador (como NFS) y las redes metabólicas (como la nación más favorecida) están representados en dos modelos. Las entradas de la red de reglamentación son las condiciones ambientales y los resultados de la red de reglamentación son los estados (on / off) de las reacciones metabólicas en la red. La definición de un conjunto dado de estímulos en el modelo de reglamentación dará lugar a una lógica que corresponde el estado de equilibrio. A continuación, las exportaciones de una reacción con el estado 0 (con "Guardar escenario"). Al utilizar la misma reacción identificadores en el modelo metabólico, este escenario se pueden cargar mostrando todas las reacciones metabólicas en la red que se han apagado (todos los demás son potencialmente disponibles). Entonces, los cálculos elementales como los modos o óptimo flujo de distribuciones pueden llevarse a cabo.

A pesar de este enfoque es útil para un gran número de aplicaciones, es unidireccional y no es capaz de cerrar el bucle, es decir, para tener en cuenta los diferentes tipos de interacciones que van desde la red metabólica a la reglamentaria o de señalización.

Un enfoque bastante diferente para la conexión de masa con la corriente de señal de la corriente de las redes, basándose en la interacción gráficos, se ha introducido recientemente [30]. Por lo menos algunas de las técnicas propuestas en este trabajo ya pueden ser empleados con CNA en una forma sencilla mediante el uso de las funciones previstas para la interacción gráficos. Por otra parte, en [31] otro método se introdujo llamado "la expansión de la red" que se basa en una descripción de booleanos redes metabólicas y podría tener la posibilidad de integrar también las redes de señalización. Una vez más, este enfoque ya está apoyado por el CNA ya la expansión de la red se basa en la lógica de computación constante en los estados booleanos redes [8].

En nuestra opinión, todos los enfoques anteriormente mencionados permiten el análisis de las características específicas de flujo integrado mass-flow/signal redes, pero todavía no parecen lo suficientemente generales como para considerar todos los posibles tipos de interacciones que pueden ocurrir. Por lo tanto, concebir un plano más general marco conceptual para la combinación de la señal y los flujos de masa y su aplicación en el CNA es un aspecto fundamental de nuestra labor futura.

Un número creciente de herramientas de software está disponible para la biología de sistemas (véase por ejemplo [32]]. Algunos de ellos están dedicados a topológicos o análisis cualitativo de las redes celulares, incluyendo Metatool [17] para metabólicos y GINsim [28] para redes reguladoras de genes. CellNetAnalyzer es una sola suite para realizar estructurales y funcionales de ambos análisis de flujo de masa y señal - corriente basado en las redes celulares en un soporte de fácil medio ambiente. CNA stoichiometric que explota las redes, (interacción) y gráficos lógico redes pueden estar representados todos los internos como hypergraphs, aunque los métodos para el análisis de estas redes tendrán que ser elegidos en función del tipo de corrientes que están a cargo de las reacciones (es decir, por la hyperarcs ). CNA ofrece una completa caja de herramientas con varios, en parte singular, funcionalidades y algoritmos para el análisis de ambos tipos de redes. CNA (y su predecesora FluxAnalyzer) ha sido descargado por más de 600 investigadores independientes de todo el mundo. Recientemente, las nuevas funciones para la señal de la corriente de las redes se han aplicado con éxito a gran escala modelo lógico de vías de señalización implicadas en T-activación de las células [10], que comprende 94 compuestos y 123 interacciones. El uso de los métodos ejecutados por la CNA, este modelo fue capaz de proporcionar la mejor comprensión del funcionamiento de la red de señalización que regulan T-activación de las células y para deshacer importante y hasta ahora desconocidas aspectos de este complicado proceso.

CellNetAnalyzer requiere MATLAB ^® versión 6,1 o superior. En el caso de algunos cálculos, la caja de herramientas de optimización MATLAB es obligatorio.

Para fines académicos, CellNetAnalyzer incluido su manual puede obtenerse de forma gratuita a través del sitio web

http://www.mpi-magdeburg.mpg.de/projects/cna/cna.html

Licencias comerciales están disponibles para los no-académicos usuarios.

CNA CellNetAnalyzer

MFNs en masa la corriente de las redes

SFNs señal de la corriente de las redes

Elemental incipientes modos

MCSs conjuntos de corte mínimo

MISs intervención mínima fija

SK CellNetAnalyzer desarrollado y concebido e implementado los algoritmos. JSR probados y aplicados CellNetAnalyzer y dio a conocer las propuestas de nuevas características. EDG dieron sugerencias para la mejora de la CNA. Todos los autores leído y aprobado el manuscrito final.