Генска регулаторна мрежа

Генска (или генетска) регулаторна мрежа (GRN) била збирка на молекуларни регулатори кои комуницирале едни со други и со други супстанции во клетката за да управувале со нивоата на генска експресија на информациска РНК и белковинаите кои, пак, ја одредувале функцијата на клетката. GRN исто така играла централна улога во морфогенезата, создавањето на телесни структури, што пак било централно за еволутивната развојна биологија (evo-devo).
Регулаторот можел да биде ДНК, РНК, белковина или која било комбинација од две или повеќе од овие три кои формирале комплекс, како што била специфична секвенца на ДНК и фактор на транскрипција за активирање на таа низа. Интеракцијата можела да биде директна или индиректна (преку транскрибирана РНК или преведена белковина). Општо земено, секоја информациска РНК молекула продолжила да создавала специфична белковина (или збир на белковини). Во некои случаи, оваа белковина ќе била структурен и ќе се акумулирала во клеточната мембрана или во клетката за да му даде посебни структурни својства. Во други случаи, белковината ќе била ензим, т.е. микро-машина која катализирала одредена реакција, како што било разградувањето на извор на храна или токсин. Сепак, некои белковини служеле само за активирање на други гени, а тоа биле факторите на транскрипција кои биле главните играчи во регулаторните мрежи или каскади. Со врзување за промотерскиот регион на почетокот на другите гени, тие ги вклучувале, иницирајќи производство на друга белковина итн. Некои фактори на транскрипција биле инхибиторни.
Кај едноклеточните организми, регулаторните мрежи реагирале на надворешната средина, оптимизирајќи ја клетката во дадено време за опстанок во оваа средина. Така, клетка од квасец, која ќе се најде во раствор од шеќер, ќе вклучела гени за да создала ензими кои го преработувале шеќерот во алкохол. Овој процес, кој го поврзуваме со производството на вино, бил начинот на кој клетката на квасецот го заработувала својот живот, добивајќи енергија да се размножува, што во нормални околности би ги зголемило шансите за преживување.
Кај повеќеклеточните животни истиот принцип бил ставен во служба на генските каскади кои го контролирале обликот на телото. Секој пат кога клетката се делела, резултирале две клетки кои, иако го содржеле истиот геном во целост, можеле да се разликуваат во тоа кои гени биле вклучени и создавале белковини. Понекогаш „самоодржлива повратна врска“ осигурувала дека ќелијата го задржувала својот идентитет и го пренесувала. Помалку разбран бил механизмот на епигенетиката со кој модификацијата на хроматин можел да обезбеди клеточна меморија со блокирање или дозволување на транскрипција. Главна карактеристика на повеќеклеточните животни била употребата на морфогени градиенти, кои всушност обезбедувале систем за позиционирање кој и кажувал на клетката каде во телото се наоѓал, и оттука каков вид на клетка да станел. Генот што бил вклучен во една клетка можел да направи производ што ја напуштал клетката и расејувал низ соседните клетки, влегувајќи во нив и вклучувал гени само кога бил присутен над одредено ниво на праг. Овие клетки биле на тој начин индуцирани во нова судбина, па дури и можеле да генерирале други морфогени кои сигнализирале назад до првобитната клетка. На подолги растојанија морфогените можеле да го користат активниот процес на пренос на сигналот. Таквото сигнализирање ја контролирала ембриогенезата, градењето на планот на телото од нула преку низа последователни чекори. Тие, исто така, ги контролирале и одржувале телата на возрасните преку процеси на повратни информации, а губењето на таквите повратни информации поради мутација можело да биде одговорно за клеточната пролиферација што се гледала кај ракот. Паралелно со овој процес на градење структура, генската каскада вклучувала гени кои создавале структурни белковини кои на секоја клетка и ги давале физичките својства што и биле потребни.
1 Преглед
На едно ниво, биолошките клетки можеле да се сметаат како „делумно измешани кеси“ на биолошки хемикалии - во дискусијата за регулаторните мрежи на гените, овие хемикалии биле главно информациска РНК и белковини кои произлегувале од генската експресија. Овие информациска РНК и белковини комуницирале едни со други со различни степени на специфичност. Некои дифузни околу клетката. Други биле врзани за клеточните мембрани, во интеракција со молекулите во околината. Други, пак, минувале низ клеточните мембрани и посредувале во сигнали со долг дострел до другите клетки во повеќеклеточниот организам. Овие молекули и нивните интеракции сочинувале ''генска регулаторна мрежа''. Типична генска регулаторна мрежа изгледала вака:
Јазлите на оваа мрежа можеле да претставуваат гени, белковини, мРНК, белковински/белковински комплекси или клеточни процеси. Јазлите кои биле прикажани како лежени по вертикални линии биле поврзани со интерфејсите на ќелијата/околината, додека другите биле слободно лебдечки и можеле да се расејуваат. Рабовите помеѓу јазлите претставувале интеракции помеѓу јазлите, кои можеле да одговараат на поединечни молекуларни реакции помеѓу ДНК, информациска РНК, miRNA, белковините или молекуларните процеси преку кои производите на еден ген влијаеле врз оние на друг, иако недостатокот на експериментално добиени информации често имплицирало дека некои реакциите не биле моделирани на толку фино ниво на детали. Овие интеракции можеле да бидат индуктивни (обично претставени со врвови на стрелки или знак +), со зголемување на концентрацијата на едниот што доведувало до зголемување на другиот, инхибиторни (претставени со пополнети кругови, тапи стрелки или знакот минус), со зголемување во едниот што доведувало до намалување на другиот, или двојно, кога во зависност од околностите регулаторот можело да го активира или инхибира целниот јазол. Јазлите можеле да се регулирале директно или индиректно, создавајќи јамки за повратни информации, кои формирале циклични синџири на зависности во тополошката мрежа. Структурата на мрежата била апстракција на молекуларната или хемиската динамика на системот, опишувајќи ги различните начини на кои една супстанција влијаеле на сите други на кои била поврзана. Во пракса, таквите GRN се заклучувале од биолошката литература за даден систем и претставувале дестилација на колективното знаење за збир на поврзани биохемиски реакции. За да се забрзало рачното насочување на GRN, некои неодамнешни напори се обидувале да користеле рударство текст, курирани бази на податоци, мрежни заклучоци од масивни податоци, проверка на модели и други технологии за екстракција на информации за оваа намена.
Гените можеле да се гледаат како јазли во мрежата, при што влез биле белковини како што биле факторите на транскрипција, а излезите биле нивото на генска експресија. Вредноста на јазолот зависела од функцијата која зависела од вредноста на неговите регулатори во претходните временски чекори (во Буловата мрежа опишана подолу ова биле Буловите функции, обично И, ИЛИ и НЕ). Овие функции се толкувале како вршење на еден вид обработка на информации во клетката, што го одредувала клеточното однесување. Основните двигатели во клетките биле концентрациите на некои белковини, кои ги одредувале и просторните (локација во клетката или ткивото) и временските (клеточниот циклус или фазата на развој) на клетката, како еден вид „клеточна меморија“. Генските мрежи само што почнувале да се разбирале, и тоа бил следен чекор за биологијата да се обидела да ги заклучи функциите за секој генски „јазол“, за да помогнела во разбирањето на системска биологија во зголемените нивоа на сложеност, од ген до сигнална патека, ниво на клетка или ткиво.
Математичките модели на GRN биле развиени за да го доловеле однесувањето на системот што се моделирала, и во некои случаи да генерирале предвидувања што одговарале на експерименталните набљудувања. Во некои други случаи, моделите се покажале дека прават точни нови предвидувања, кои можеле да се тестираат експериментално, со што се сугерирале нови пристапи за истражување во експеримент што понекогаш не би биле земени предвид во дизајнот на протоколот на експерименталната лабораторија. Техниките за моделирање вклучувале диференцијални равенки (ODEs), Булови мрежи, Петриови мрежи, Бејзови мрежи, графички Гаусови мрежни модели, Стохастички и Процесни Калкули. Спротивно на тоа, биле предложени техники за генерирање на модели на GRN кои најдобро објаснувале збир на набљудувања на временски низи. Неодамна се покажало дека сигналот на ChIP-seq за модификација на хистон бил повеќе во корелација со мотивите на факторот на транскрипција кај промоторите во споредба со нивото на РНК. Оттука, се предлагало дека модификацијата на хистон во временска серија ChIP-seq можела да обезбеди посигурни заклучоци за ген-регулаторните мрежи во споредба со методите базирани на нивоата на изразување.
2 Структура и еволуција
2.1 Глобална карактеристика
Генерално се сметало дека генските регулаторни мрежи биле составени од неколку високо поврзани јазли (хабови) и многу слабо поврзани јазли вгнездени во хиерархиски регулаторен режим. Така, генските регулаторни мрежи приближувале до безразмерна мрежна топологија. Ова било во согласност со ставот дека повеќето гени имале ограничена плејотропија и функционирале во рамките на регулаторните модули. Се сметало дека оваа структура еволуирала поради преференцијалната приврзаност на дупликатните гени со посилно поврзани гени. Неодамнешната работа исто така покажала дека природната селекција има тенденција да ги фаворизирала мрежите со ретка поврзаност.
Постоеле првенствено два начина на кои мрежите можеле да се развивале, и двата можеле да се појавеле истовремено. Првата била дека мрежната топологија можела да се промени со собирање или одземање на јазли (гени) или делови од мрежата (модули) можеле да се изразат во различни контексти. Патеката за сигнализација ''на Drosophila'' Hippo давала добар пример. Сигнализираниот пат Hippo го контролирал и митотскиот раст и пост-митотската клеточна диференцијација. Неодамна било откриено дека мрежата во која функционирала сигналната патека Hippo се разликувала помеѓу овие две функции, што пак го менувала однесувањето на патеката за сигнализација Hippo. Ова сугерирало дека патеката за сигнализација Hippo работел како зачуван регулаторен модул кој можел да се користи за повеќе функции во зависност од контекстот. Така, менувањето на мрежната топологија можела да му овозможи на зачуваниот модул да опслужува повеќе функции и да го променел конечниот излез на мрежата. Вториот начин на кој мрежите можеле да еволуираат бил со промена на јачината на интеракциите помеѓу јазлите, како на пример колку силно факторот на транскрипција можел да се поврзе со цис-регулаторниот елемент. Таквата варијација во јачината на рабовите на мрежата се покажала дека лежела во основата помеѓу варијациите на видовите во шаблонот на судбината на клетките на вулвата кај црвите ''од каенорхабдитис''.
2.2 Локална карактеристика
Друга широко цитирана карактеристика на генската регулаторна мрежа била нивното изобилство на одредени повторувачки подмрежи познати како мрежни мотиви. Мрежните мотиви можеле да се сметаат како повторувачки тополошки обрасци кога се делела голема мрежа на мали блокови. Претходната анализа открила неколку типови на мотиви кои се појавувале почесто во мрежите за регулирање на гените отколку во мрежите кои се генерирале случајно. Како пример, еден таков мотив се нарекувал јамки за повлекување напред, кои се состоеле од три јазли. Овој мотив бил најзастапен меѓу сите можни мотиви составен од три јазли, како што било прикажано во генските регулаторни мрежи на мува, нематода и човек.
Збогатените мотиви биле предложени да ја следеле конвергентната еволуција, што сугерирало дека биле „оптимални дизајни“ за одредени регулаторни цели. На пример, моделирањето покажувало дека јамките за повлекување напред биле способни да ја координираат промената во јазолот А (во смисла на концентрација и активност) и динамиката на изразување на јазолот C, создавајќи различни влезно-излезни однесувања. Системот за искористување на галактозата на ''E. coli'' содржел јамка за повлекување нанапред што го забрзувало активирањето на оперонот ''galETK'' за користење на галактоза, потенцијално олеснувајќи ја метаболичката транзиција кон галактоза кога гликозата била исцрпена. Јамката за искористување на арабинозата во системите за искористување на арабинозата на ''E.coli'' го одложувала активирањето на оперонот и транспортерите на катаболизмот на арабиноза, потенцијално избегнувајќи непотребна метаболичка транзиција поради привремените флуктуации на сигналните патишта нагоре. Слично во сигналната патека Wnt на ''Xenopus'', јамката за повлекување нанапред делувала како детектор за промена на превиткување кој реагирал на промената на преклопот, наместо на апсолутната промена, во нивото на β-катенин, потенцијално зголемувајќи ја отпорноста на флуктуации на β. - нивоа на катенин. Следејќи ја хипотезата за конвергентна еволуција, збогатувањето на јамките за повлекување напред ќе била адаптација за брз одговор и отпорност на бучава. Неодамнешното истражување покажало дека квасецот одгледуван во средина со постојана гликоза развил мутации во патеките за сигнализација на гликозата и патеката за регулација на растот, што сугерирало дека регулаторните компоненти кои реагирале на промените на животната средина биле непотребни во постојана средина.
Од друга страна, некои истражувачи претпоставувале дека збогатувањето на мрежните мотиви било неадаптивно. Со други зборови, генските регулаторни мрежи можеле да еволуираат до слична структура без специфичен избор на предложеното однесување на влезно-излез. Поддршката за оваа хипотеза често доаѓала од пресметковни симулации. На пример, флуктуациите во изобилството на јамки за повлекување напред во модел кој ја симулирал еволуцијата на генските регулаторни мрежи со случајно преживување на јазлите може да сугерирале дека збогатувањето на јамките за повлекување напред бил несакан ефект на еволуцијата. Во друг модел на еволуција на мрежите на регулаторите на гените, односот на фреквенциите на дуплирање на гените и бришењето на гените покажувале големо влијание врз мрежната топологија: одредени соодноси воделе до збогатување на јамките за повлекување и создаваат мрежи кои покажувале карактеристики на мрежи без хиерархиска скала. Де ново еволуцијата на кохерентни тип 1 доводни јамки била прикажана пресметковно како одговор на изборот за нивната хипотетизирана функција за филтрирање на краток лажен сигнал, поддржувајќи адаптивна еволуција, но за неидеализиран шум, систем за довод заснован на динамика. Наместо тоа, се фаворизирала напредната регулација со различна топологија.
3 Бактериски регулаторни мрежи
Регулаторните мрежи им овозможувале на бактериите да се прилагодат на речиси секоја еколошка ниша на земјата. Мрежа на интеракции помеѓу различни типови на молекули, вклучувајќи ДНК, РНК, белковини и метаболити, се користела од бактериите за да се постигне регулација на генската експресија. Кај бактериите, главната функција на регулаторните мрежи била да го контролирале одговорот на промените во животната средина, на пример, нутритивниот статус и стресот во околината. Комплексната организација на мрежи му дозволувала на микроорганизмот да координира и интегрира повеќе еколошки сигнали.
Еден пример за стрес бил кога околината одеднаш станувала сиромашна со хранливи материи. Ова предизвикувало сложен процес на адаптација кај бактериите, како што бил ''E. coli.'' По оваа промена на животната средина, илјадници гени го менувале нивото на изразување. Сепак, овие промени биле предвидливи од топологијата и логиката на генската мрежа што била пријавена во RegulonDB. Поточно, во просек, јачината на одговорот на генот била предвидлива од разликата помеѓу бројот на активирачки и потиснувачки влезни транскрипциски фактори на тој ген.
4 Моделирање
4.1 Споени обични диференцијални равенки
Било вообичаено да се моделирала таква мрежа со множество од споени обични диференцијални равенки (ODEs) или SDEs, кои ја опишувале кинетиката на реакцијата на составните делови. Да претпоставиме дека нашата регулаторна мрежа имала <math>N</math> јазли, и нека <math>S_1(t),S_2(t), \ldots, S_N(t)</math> ги претставувале концентрациите на <math>N</math> соодветните супстанции на време <math>t</math>. Тогаш временската еволуција на системот можела да се опише приближно со
:<math> \frac{dS_j}{dt} = f_j \left (S_1,S_2, \ldots, S_N \right) </math>
каде што функциите <math> f_j </math> изразувале зависност од <math>S_j</math> на концентрациите на други супстанции присутни во клетката. Функциите <math>f_j</math> во крајна линија биле изведени од основните на равенка на брзина на реакција или едноставни изрази изведени од овие, на пр. Михаелис-Ментенова ензимската кинетика. Оттука, функционалните форми на <math>f_j</math> обично се избирале како полиноми од низок ред или функции Хил кои служеле како ансац за вистинската молекуларна динамика. Таквите модели потоа се изучувале користејќи ја математиката на динамични системи. Информациите специфични за системот, како константите и чувствителноста на брзината на хемиска реакцијата, биле кодирани како константни параметри.
Со решавање на фиксната точка на системот:
:<math> \frac{dS_j}{dt} = 0 </math>
за сите <math>j</math>, се добивале (можеби неколку) концентрациони профили на белковини и информациска РНК кои биле теоретски одржливи (иако не морало да се стабилни). На тој начин, стабилните состојби на кинетичките равенки одговарале на потенцијалните типови на клетки, а осцилаторните решенија на горната равенка со природно цикличните типови на клетки. Математичката стабилност на овие атрактори обично можела да се карактеризира со знакот на повисоки деривати на критичните точки, а потоа да одговарала на биохемиската стабилност на концентрацискиот профил. Критичните точки и бифуркациите во равенките одговарале на критичните состојби на клетките во кои малите состојби или пертурбации на параметрите можеле да го префрлат системот помеѓу една од неколкуте стабилни судбини на диференцијација. Траекториите одговарале на расплетот на биолошките патишта и транзиентите на равенките до краткорочните биолошки настани. За подетална математичка дискусија, видете ги написите за нелинеарност, динамични системи, теорија на бифуркација и теорија на хаос.
4.2 Булова мрежа
Следниот пример илустрирал како Буловата мрежа можела да моделира GRN заедно со нејзините генски производи (излези) и супстанциите од околината кои влијаеле на неа (влезовите). Стјуарт Кауфман бил меѓу првите биолози што ја искористеле метафората на Буловите мрежи за моделирање на генетски регулаторни мрежи.# Секој ген, секој влез и секој излез биле претставени со јазол во насочен график во кој имало стрелка од еден јазол до друг ако и само ако постоела причинско-последична врска помеѓу двата јазли.
# Секој јазол во графикот можел да биде во една од двете состојби: вклучен или исклучен.
# За ген, „вклучено“ одговарал на генот што се изразувал; за влезови и излези, „вклучено“ одговарал на супстанцијата што била присутна.
# Времето се гледало како што се одвива во дискретни чекори. На секој чекор, новата состојба на јазолот била Булова функција на претходните состојби на јазлите со стрелки насочени кон него.
Валидноста на моделот можела да се тестира со споредување на резултатите од симулацијата со набљудувањата на временските серии. Делумна валидација на моделот на Буловата мрежа, исто така, можела да дојде од тестирање на предвиденото постоење на сè уште непозната регулаторна врска помеѓу два посебни фактори на транскрипција кои секој се јазли на моделот.
4.3 Континуирани мрежи
Континуираните мрежни модели на GRN биле продолжување на булеанските мрежи опишани погоре. Јазлите сè уште претставувале гени и врските меѓу нив регулаторни влијанија врз генската експресија. Гените во биолошките системи прикажувале континуиран опсег на нивоа на активност и се тврдело дека користењето на континуирано претставување доловувало неколку својства на регулаторните мрежи на гените кои не биле присутни во Буловиот модел. Формално, повеќето од овие пристапи биле слични на вештачка невронска мрежа, бидејќи влезовите во јазолот се сумирале и резултатот служел како влез за сигмоидна функција, на пр., но белковините често ја контролирале генската експресија во синергетски, т.е. -линеарен, начин. Меѓутоа, сега постоел континуиран мрежен модел кој овозможувал групирање на влезови во јазол со што се реализирало друго ниво на регулација. Овој модел бил формално поблиску до рекурентна невронска мрежа од повисок ред. Истиот модел бил користен и за да се имитирала еволуцијата на клеточната диференцијација, па дури и повеќеклеточната морфогенеза.
4.4 Стохастички генски мрежи
Неодамнешните експериментални резултати покажале дека генската експресија била стохастички процес. Така, многу автори сега го користеле стохастичкиот формализам, по делото на Аркин и сор. Работел на единечна генска експресија и мали синтетички генетски мрежи, како што бил генетскиот преклопник на Тим Гарднер и Џим Колинс, обезбедил дополнителни експериментални податоци за фенотипската варијабилност и стохастичката природа на генот изразување. Првите верзии на стохастички модели на генска експресија вклучувале само моментални реакции и биле водени од алгоритмот Гилеспи.
Бидејќи некои процеси, како што била транскрипцијата на гените, вклучувале многу реакции и не можело правилно да се моделираат како моментална реакција во еден чекор, било предложено овие реакции да се моделираат како повеќекратни одложени реакции со еден чекор со цел да се земе предвид времето потребно за целиот процес да бил завршен.
Оттука, биле предложени збир на реакции кои овозможувале генерирање на GRN. Тие потоа се симулирале со помош на изменета верзија на алгоритмот Гилеспи, кој можел да симулира повеќекратни временски одложени реакции (хемиски реакции каде на секој од производите му било обезбедено временско доцнење кое одредувало кога ќе биде пуштен во системот како „готов производ“).
На пример, основната транскрипција на ген можела да биде претставена со следнава реакција во еден чекор (RNAP бил РНК полимераза, RBS било место за врзување на РНК рибозомот и Про бил промоторниот регион на генот ''i'' ):
:<math> \text{RNAP} + \text{Pro}_i \overset{k_{i,bas
\longrightarrow \text{Pro}_i(\tau _i^1 ) + \text{RBS}_i(\tau_i^1)+ \text{RNAP}(\tau _i^2) </math>
Понатаму, се чинело дека постоел компромис помеѓу бучавата во генската експресија, брзината со која гените можеле да се префрлаат и метаболичките трошоци поврзани со нивното функционирање. Поконкретно, за кое било дадено ниво на метаболички трошоци, постоела оптимална размена помеѓу бучавата и брзината на обработка, а зголемувањето на метаболичките трошоци водела до подобра размена на брзина-шум.
Една неодамнешна работа предложила симулатор (SGNSim, ''Стохастички генски мрежи симулатор'' ), кој можел да моделира GRN каде транскрипцијата и преводот се моделирале како повеќекратно одложени настани и неговата динамика била водена од стохастичка симулација алгоритам (SSA) способен да се справи со повеќекратно одложени настани. Временските доцнења можеле да се извлечат од неколку дистрибуции и стапките на реакција од сложени функции или од физички параметри. SGNSim можел да генерира ансамбли од GRN во множество параметри дефинирани од корисникот, како што била топологијата. Можел да се користи и за моделирање на специфични GRN и системи на хемиски реакции. Можеле да се моделираат и генетски пертурбации, како што биле бришење на гените, прекумерна експресија на гени, вметнувања, мутации на поместување на рамката.
GRN бил креиран од график со саканата топологија, наметнувајќи распределби во и надвор од степен. Активностите на генските промотори биле под влијание на други производи за изразување на гени кои дејствувале како влезни податоци, во форма на мономери или комбинирани во мултимери и поставени како директни или индиректни. Следно, секој директен влез бил доделен на локација на оператор и може да се дозволи различни фактори на транскрипција, или не, да се натпреварувале за истата локација на операторот, додека на индиректните влезови им се давала цел. Конечно, на секој ген му се доделувала функција, дефинирајќи го одговорот на генот на комбинација од фактори на транскрипција (состојба на промотор). Функциите за пренос (т.е. како гените реагирале на комбинација од влезови) можеле да се доделат на секоја комбинација на промоторни состојби по желба.
Во друга неодамнешна работа, биле развиени модели на генски регулаторни мрежи кои се фокусирале на апликации за синтетичка биологија. Биле користени симулации кои ги моделирале сите биомолекуларни интеракции во транскрипцијата, транслацијата, регулацијата и индукцијата на регулаторните мрежи на гените, водејќи го дизајнот на синтетичките системи.
5 Предвидување
Друга работа се фокусирала на предвидување на нивоата на генска експресија во регулаторната мрежа на гени. Пристапите што се користеле за моделирање на регулаторните мрежи на генот биле ограничени да можеле да се толкуваат и, како резултат на тоа, биле генерално поедноставени верзии на мрежата. На пример, Буловите мрежи биле користени поради нивната едноставност и способност да ракувале со бучни податоци, но губеле информации за податоци со тоа што имале бинарна репрезентација на гените. Исто така, вештачките невронски мрежи испуштале користење на скриен слој за да можат да се толкувале губејќи ја способноста за моделирање на корелации од повисок ред во податоците. Користејќи модел кој не бил ограничен да може да се толкувал, може да се произведел попрецизен модел. Можноста попрецизно да се предвиделе изразите на гените обезбедувала начин да се истражело како лековите влијаеле на системот на гени, како и да се откриело кои гени биле меѓусебно поврзани во процесот. Ова било поттикнато од натпреварот DREAM кој промовирал натпревар за најдобри алгоритми за предвидување. Некои други неодамнешни трудови користеле вештачки невронски мрежи со скриен слој.
6 Апликации
6.1 Мултиплекс склероза
Постоеле три класи на мултиплекс склероза: рецидивно-ремитирачка (RRMS), примарна прогресивна (PPMS) и секундарна прогресивна (SPMS). Генската регулаторна мрежа (GRN) играла витална улога за разбирање на механизмот на болеста во овие три различни класи на мултиплекс склероза.
7 Поврзано
* Системска биологија
* Анализа на мрежа за ко-изразување на гените