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细胞信号传导通路最优模型出炉

  释放最佳细胞信号传导途径

  复杂的细胞信号网络分析一直困扰着生物界,大量的路径往往使研究人员无法启动,给具体的实验研究带来了很大的麻烦。英国格拉斯哥大学的研究人员最近证实,使用贝叶斯统计模型,不仅可以对细胞信号传导通路模型进行评分,可以选择最好的模型,并且可以对细胞信号传导网络模型进行新的解释。这项代表细胞信号传导领域突破的研究成果发表在最近发表在Science - Signaling杂志上的封面故事中。细胞信号通路是一个典型的多因素,多参数,三维空间网络的相互调整。虽然科学家们已经能够根据实验数据建立细胞信号传导模型,但是要确定细胞在什么阶段传导网络还是非常困难的。要测试所有模型,只有理论上的可行性。具体的做法是不可能实现的。最近,英国的研究人员用贝叶斯推理来解决这个问题。在已有的实验数据的基础上,通过复杂的计算,对不同的模型进行评估,得到最优模型,并通过具体实验对模型进行验证,得到的新数据可用于优化模型。经过几个周期才能得到最接近真实的细胞信号结构。为了验证该方法的准确性,研究人员选择了现代生物学中研究最多的表皮生长因子(EGF) - 细胞外信号调节激酶(ERK)途径作为验证目标。经过两个细胞系和11个因子的干预,经过168次独立测试,建立了4个表皮生长因子 - 细胞外信号调节激酶转导模型,发现最可能的“双通道”,结论为99.997%的可信度。随后通过RNA干扰实验证实了这一推断。研究人员还推测,两种细胞内激酶激酶RAF-1和B-RAF可以激活细胞外信号调节激酶的异二聚体状态,而这种外推RNA干扰实验的确认。格拉斯哥大学生物医学与生命科学学院科学论文的第一作者徐天瑞博士表示,这一发现不仅解决了困扰生物学多年的表皮生长因子 - 细胞外信号激酶,也证实了贝叶斯推断的高保真度和指导性。细胞外信号转导激酶对RAF-1和B-RAF异基叉分泌的预测难以设计用于一般生物学实验。许天瑞说,贝叶斯推理方法的成功应用表明,生物信息学和实验生物学的结合不仅能够大大节省人力和资源,而且还为难以提供信息的实验生物学提供了信息。实验设计的细胞信号通路是具有一般指导意义,表明未来细胞信号通路的研究将进入一个新的时代。点击

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