推 hajimels:推這篇 講得很清楚 network真的不很好玩>_< (煙~) 04/12 19:01
→ tear2001:其實很好玩 像是威力彩一樣 XD 04/12 19:52
推 Methionine:推 t 大, 也推威力彩 XD 04/13 22:04
※ 引述《ericsson (每個人都是貴人)》之銘言：
: 【問題】： 關於生化路徑的迷思
: 【問題起因】： 生化路徑通常可以分為：
: 代謝反應; 訊號傳遞; 基因調控等
: 目前不才正在研究的範圍侷限於代謝環境之模擬,
: 問題來了！～ 老闆突然問了一個問題,
: "關於訊號傳遞及基因調控網路", 可以視為等同代謝網路嗎？
: 【個人看法】：
: 對於這個問題因為所看的paper不夠廣,所以目前還未找到答案,
: 但若就任何反應可以如 A + B ---> C + D
: 那麼, 這個的問題是否就是可以當作一種代謝反應的進行？
: 謝謝各位～～
我覺得這要看你老闆的"等同"是到哪種程度.
假如他是想將代謝模擬這幾十年發展下來的理論套上訊號傳遞與GRN的話, 那恐怕是行不通
至於eric你的看法是, 若能寫出像代謝應式, 則應該能套用代謝反應式的性質.
雖然說就數學上是合乎邏輯, 但就生物上可能就無法這麼順利,
而且大部分的問題會出在如何定義ABCD與"---->"
舉個例子來說:
在反應式中(in metabolic network), A與B會被變成C與D然後是被某種enzyme催化,
但是在network simulation中, 我們會去在意的並不是這條反應式存不存在,
而通常會去看的是在steady-state的假設下, 這條反應有多快, 也就是flux的大小;
以及[A],[B],[C],[D], and [others]變化時flux會如何改變;
那當然還有許多東西可以去看去模擬......
而在訊號傳遞裡, 雖然有些性質不大一樣, 但大致上是把ABC換成訊號傳遞用的蛋白質,
雖然一樣可以去模擬但是卻要很小心的採用steady-state的假設,
因為一個蛋白質被磷酸化就必須視為另一個蛋白質A-->C,
所以為了維持stadey-state的假設, 就必需再設C會很快的被去磷酸化回到A
這當然會讓能模擬的power下降, 但不是行不通,
我記得有看過一篇paper就是用MCA的理論去simulate一條cancer pathway,
但僅此一條之後就沒了.
至於GRN要來套用代謝模擬的理論就比較成問題,
原因是出在"--->",也就是定義箭頭的兩邊,
由於GRN的主角就是一大堆transcriptional factors(TFs)還有target genes(TGs)
目前還沒人敢提出: polymerase
TFs --------------> gene expression
原因出在於這並不是物質的轉換, 所以很難去用化學式義
所以現行大部分的paper在這方面還是採用比較多統計的方法去解釋跟寫model
但反過來說, 現在的biological network並無一個standard在,
所以可以把你的model寫的很死.......反正能解釋手邊的data就好
可若你能找到一個方法或model同時可以套用在這三種network上的話........嘿~~~
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