DARPP-32信号ネットワークの規則および常微分方程式に基づく動的モデルの比較【JST・京大機械翻訳】

Wysocka, E. M.; Page, M.; Snowden, J.; Simpson, T. I.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209597453818 整理番号：22P0319331

DARPP-32信号ネットワークの規則および常微分方程式に基づく動的モデルの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of rule- and ordinary differential equation-based dynamic model of DARPP-32 signalling network

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発行年： 2022年08月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月20日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

動的モデリングは複雑な分子機構の理解をかなり改善した。常微分方程式(ODE)は,分子系の動力学をモデル化するための最も詳細で一般的な方法である。しかし,多重状態分子複合体によって特性化されるシグナル伝達ネットワークにおけるそれらの応用は,禁止可能である。ルールベース(RB)モデリングのような共用モデリング法は,これらの問題に対処した。ODEに対するRBモデリングの利点を示し,多数のレビューで考察した。本研究では,同じ反応ネットワーク上に見出された分子系の経時変化の直接比較を行うが,2つのフレームワークにコードされた。そのような比較を行うために,ODEモデルの基礎となる一連の反応を,RB実装の1つであるKappa言語で手動で符号化した。モデルの比較をモデル仕様のレベルで行い,結果をモデルシミュレーションを通して得た。以前の報告に一致して,Kappaモデルが,そのODE対応物の一般的動力学を,わずかな差で再現することを確認した。これらの違いは,分子が同じ相互作用体に結合する複数の部位を持つとき,発生する。さらに,RBモデルにおけるこれらの分子の活性化はODEのものより遅いが,関連する規則で使用される速度定数の修正によって補正できる。他の分子系に関する以前の報告のように,著者らはまた,DARPP-32反応ネットワークの場合において,RB表現が,モデル再利用を容易にするモデルの微細詳細へのアクセスを容易にするより表現的で柔軟な構文を提供することを見出した。これらの解析と平行して,この原稿は,この重要な分子系を研究するためのより複雑な相互作用ネットワークの開発のためのカンバスとして機能できる,DARPP-32相互作用ネットワークの再因子モデルを報告する。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算 , 計算機網

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