細胞信號網(wǎng)絡(luò)功能魯棒的簡并性拓撲特征
滿夢華1,張婭1,蔡娜2,馬貴蕾1,原亮1,褚杰1
(1.軍械工程學院電磁環(huán)境效應(yīng)國家級重點實驗室,石家莊 050003;
2.軍械技術(shù)研究所信息化與標準室,石家莊 050003)
摘要:細胞信號網(wǎng)絡(luò)對于外界環(huán)境的干擾表現(xiàn)出優(yōu)良的魯棒性,但是其維持功能魯棒的內(nèi)在機制尚未明確,本文研究了細胞信號網(wǎng)絡(luò)功能魯棒性的拓撲特征。選擇布爾網(wǎng)絡(luò)模型模擬細胞網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)行為,利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點狀態(tài)的擾動模擬外界環(huán)境干擾?;谘莼呗蕴綄げ煌W(wǎng)絡(luò)拓撲的功能并分析其在干擾環(huán)境下的魯棒性,采用埃德爾曼提出的基于信息論的計算方法評估網(wǎng)絡(luò)拓撲的簡并度、冗余度和復(fù)雜度等拓撲屬性,對比分析它們與功能魯棒度的相關(guān)性及作用機理。結(jié)果顯示,在網(wǎng)絡(luò)模型的演化過程中,其拓撲簡并度與功能魯棒度顯著正相關(guān),相關(guān)性水平高于拓撲冗余度與魯棒度的相關(guān)性。并且,隨著魯棒度的提升,網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)和復(fù)雜度也隨之升高,同樣簡并度與網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)和復(fù)雜度的相關(guān)性高于拓撲冗余度與網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)和復(fù)雜度的相關(guān)性。這說明增加的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點以簡并的方式同時提高了網(wǎng)絡(luò)拓撲的魯棒度和復(fù)雜度。因此,細胞網(wǎng)絡(luò)功能魯棒性的拓撲特征是簡并而不是冗余,簡并為解決生物系統(tǒng)的復(fù)雜問題提供了有效手段,為人工系統(tǒng)的可靠性設(shè)計提供有益的借鑒。
關(guān)鍵詞:細胞信號網(wǎng)絡(luò);布爾網(wǎng)絡(luò)模型;簡并性;冗余性;魯棒性
中圖分類號:O441.1文獻標志碼:A
收稿日期:2014-09-29;修回日期:2014-11-18.
基金項目:作物生物學國家重點實驗室開放課題(NO.2013KF15)。
作者簡介:陶璐,男,碩士研究生,研究方向:生物信息學,數(shù)據(jù)挖掘;E-mail:taolu025@163.com.
doi:10.3969/j.issn.1672-5565.2015.01.09
Degenerate topology analysis of robustness in cellular signaling network
MAN Menghua1, ZHANG Ya1, CAI Na2, MA Guilei1, YUAN Liang1, CHU Jie1
(1.NationalKeyLaboratoryonElectromagneticEnvironmentalEffects,OrdnanceEngineeringCollege,Shijiazhuang050003,China;
2.InformationandStandardOffice,OrdnanceTechnologyInstitution,Shijiazhuang050003,China)
Abstract:Cellular signaling network shows good robustness during interference, but the intrinsic mechanism about it is still not clear. This study aims to analyze the topological structure properties of the cellular signaling network. Boolean network was used to simulate the dynamic cellular signaling network, and the disturbance of network nodes was used to simulate the interference of external environment. The function of different topological networks was explored by using evolutionary strategy to analyze their robustness under various interference environments. By adopting the quantitative definitions proposed by Edelman et al, we measured the topological characteristics of degeneracy, redundancy and complexity in the evolved Boolean networks, and compared their mechanism and contributions to the robustness. As is shown in the results, in the progress of evolution of the network, the degeneracy is positivly correlatlive with the robustness significantly, and the correlation coefficient between the degeneracy and the robustness is better than that between the redundancy and the robustness. And network nodes and complexity increase with the robustness. They also have a better correlation with degeneracy than that with redundancy,which demonstrates that the increased nodes improve the robustness and complexity in a degenerate way. Therefore, the topology characteristic of cellular signaling network is the degeneracy rather than the redundancy. The degeneracy provides an efficient method for solving the complex problems of biology system and offers references for the reliability design of manual system.
Keywords:Cellular signaling network; Boolean network; Degeneracy; Redundancy; Robustness
細胞信號轉(zhuǎn)導是指細胞通過細胞膜或細胞內(nèi)的受體感受外界刺激或信號,并將細胞外信號進行轉(zhuǎn)換,通過一系列的生化反應(yīng)將信號傳遞到細胞核內(nèi),誘導特定基因表達,從而引起細胞生理(如分化和凋亡)上的變化[1]。大量轉(zhuǎn)導路徑交叉級聯(lián)組成了生物信息系統(tǒng),其經(jīng)歷了漫長的演化過程,表現(xiàn)出優(yōu)異的生物魯棒性[2]。即無論是外部因素的擾動或是內(nèi)部參數(shù)的攝動,生物都能夠保持其整體功能的可靠性與穩(wěn)定性[3-5]。已有研究表明[6],細胞信號通路對干擾有一定的抵抗能力,在一定的干擾程度下,細胞信號網(wǎng)絡(luò)可以維持其功能魯棒,但維持其魯棒性的作用機制尚未明確。有研究認為生物魯棒性的重要機制主要有代償機制,系統(tǒng)控制機制,模塊化設(shè)計機制和退耦機制。其中,代償機制包括簡并和冗余[3,7]。
簡并性是生物中極為重要的現(xiàn)象,定義為系統(tǒng)內(nèi)不同結(jié)構(gòu)的部件在特定條件下具有相同功能或產(chǎn)生相同輸出的一種屬性[8]。諾貝爾生理和醫(yī)學獎得主杰拉德·埃德爾曼(Gerald Edelman)在他的神經(jīng)達爾文主義中首次揭示了神經(jīng)系統(tǒng)中的簡并性現(xiàn)象[9],并提出了一個衡量系統(tǒng)簡并性的指標[10],認為這種現(xiàn)象廣泛存在于生物系統(tǒng)的各級組織[11]。此外,文獻[12]利用基因敲除實驗證明了基因網(wǎng)絡(luò)的簡并性能夠提高其變異魯棒性;文獻[13]結(jié)合神經(jīng)信息編碼討論了雙耳定向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中簡并性的表現(xiàn)形式和作用機理;文獻[14]利用人工演化電路模擬細胞網(wǎng)絡(luò),證明了具有相同演化特征的細胞網(wǎng)絡(luò)主要利用簡并性提高其整體功能的魯棒性。以上研究表明魯棒性與簡并度有一定聯(lián)系,但是,關(guān)于細胞信號網(wǎng)絡(luò)魯棒性與簡并度的定量研究少有發(fā)表。
生物網(wǎng)絡(luò)的特性與其拓撲結(jié)構(gòu)密不可分,可以利用數(shù)學建模對細胞信號網(wǎng)絡(luò)進行抽象模擬。Kauffman在《nature》發(fā)表文章,首次將布爾網(wǎng)絡(luò)引入生物建模,并被廣泛地應(yīng)用于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的行為預(yù)測和機制研究,取得了很好的成果[15]。文獻[16]綜述了布爾網(wǎng)絡(luò)在細胞網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用與方法,表明布爾建模是進行細胞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的有效手段。文獻[17]利用布爾模型對細胞信號網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)模體(motifs)進行建模,并研究了模體的結(jié)構(gòu)與功能。文獻[18]針對基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的前饋網(wǎng)絡(luò)模型進行了布爾建模,以研究其網(wǎng)絡(luò)特性。布爾模型是一種離散的定性網(wǎng)絡(luò)模型[16],在對細胞信號網(wǎng)絡(luò)的建模過程中,蛋白質(zhì)等的活性化過程存在活性閾值和超敏響應(yīng),當僅關(guān)注活性有無而不是活化過程時,網(wǎng)絡(luò)中的蛋白質(zhì)等物質(zhì)可以轉(zhuǎn)化為布爾節(jié)點,模擬其活性的有無,進而可以用布爾網(wǎng)絡(luò)模擬細胞信號網(wǎng)絡(luò)。
本文利用細胞信號網(wǎng)絡(luò)模型探討維持其功能魯棒特征的拓撲簡并機制,并進行量化研究。首先是利用離散的布爾網(wǎng)絡(luò)模型進行細胞網(wǎng)絡(luò)拓撲建模,再借助Edelman等提出的量化方法計算網(wǎng)絡(luò)拓撲的簡并性、冗余性與復(fù)雜性,進而,對比分析它們與功能魯棒度的相關(guān)性及作用機理。
1細胞信號網(wǎng)絡(luò)建模
1.1網(wǎng)絡(luò)模型
建立一個細胞信號網(wǎng)絡(luò)的布爾網(wǎng)絡(luò)模型,需要確定網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(物質(zhì))及其連接關(guān)系(相互作用)。細胞信號網(wǎng)絡(luò)包含許多功能子網(wǎng)絡(luò),這些子網(wǎng)絡(luò)同時也互相影響聯(lián)系,形成一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。為研究整個網(wǎng)絡(luò)的特點,不應(yīng)該局限于某個節(jié)點蛋白或者某個子網(wǎng)絡(luò),應(yīng)該從系統(tǒng)整體的高度來進行分析,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)特點,對細胞信號網(wǎng)絡(luò)進行合理的簡化,忽略掉一些對網(wǎng)絡(luò)行為影響不大的過渡產(chǎn)物,把一些同工蛋白進行整合。
本研究重點針對細胞信號網(wǎng)絡(luò)中的前饋網(wǎng)絡(luò)通路進行研究,前饋網(wǎng)絡(luò)是生物網(wǎng)絡(luò)中非常簡單而又通用的網(wǎng)絡(luò)模型[18],已被廣泛應(yīng)用于細胞信號網(wǎng)絡(luò)建模[19-20]。細胞內(nèi)信號通過一系列蛋白質(zhì)分子的激活抑制通路,逐級向下游傳遞,這是細胞信號傳遞的一個主要特征[21]。同時,不同信號通路交叉聯(lián)系,通過不同路徑向下游傳遞,構(gòu)成細胞信號網(wǎng)絡(luò)的基本骨架結(jié)構(gòu),形成前饋網(wǎng)絡(luò)。
采用前饋布爾網(wǎng)絡(luò)模型,拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示。輸入層節(jié)點(IN)代表細胞表面的信號感知受體,用于感受外部環(huán)境刺激;轉(zhuǎn)導層節(jié)點(TS)代表細胞內(nèi)的信號轉(zhuǎn)導信使,用于處理和傳遞信號;輸出層節(jié)點(OUT)代表細胞內(nèi)的效應(yīng)靶蛋白,對外部刺激做出響應(yīng),如調(diào)節(jié)代謝途徑、調(diào)控基因表達和調(diào)整細胞性狀。其中,節(jié)點間的調(diào)控關(guān)系限制為前饋連接,所有節(jié)點只能接受來自相對其前層節(jié)點的調(diào)控。
(1)
圖1 前饋布爾網(wǎng)絡(luò)拓撲模型
1.2網(wǎng)絡(luò)拓撲演化
對于上述模型,不同的調(diào)控矩陣代表不同的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),稱其為結(jié)構(gòu)型Gi。輸出層節(jié)點在不同輸入下的狀態(tài)集合代表此種拓撲結(jié)構(gòu)的功能(即功能真值表),稱為功能型Φi。結(jié)構(gòu)型和功能型的所有可能取值組成了結(jié)構(gòu)空間G和功能空間Φ,它們之間的映射關(guān)系如式2所示
(2)
其中,每一種結(jié)構(gòu)型都對應(yīng)于一種功能型,而每一種功能型對應(yīng)于多種結(jié)構(gòu)型。具有相同功能的不同網(wǎng)絡(luò)拓撲對于變異擾動的魯棒性也不盡相同[22]。因此,本文采用拓撲演化方法探尋結(jié)構(gòu)型空間,以尋找功能魯棒性較高的拓撲結(jié)構(gòu),并利用下一節(jié)的定量分析手段研究其維持功能魯棒的拓撲特征與作用機制。
演化算法選用(1+λ)演化策略,且分為目標功能設(shè)計和魯棒度優(yōu)化兩個階段。
在目標功能設(shè)計流程中,首先是隨機生成具有(1+λ)個結(jié)構(gòu)型的種群。然后,對種群內(nèi)所有結(jié)構(gòu)型進行功能適應(yīng)度評估,選擇適應(yīng)度最高的結(jié)構(gòu)型為父代,判斷其適應(yīng)度是否達到100%。如是則進行魯棒性能優(yōu)化,否則將其變異而產(chǎn)生λ個子代結(jié)構(gòu)型并替換原始種群內(nèi)的其它結(jié)構(gòu)型。循環(huán)以上過程直到演化生成適應(yīng)度為100%的網(wǎng)絡(luò)拓撲,并保存作為待優(yōu)化結(jié)構(gòu)型。
在魯棒優(yōu)化階段,首先需將待優(yōu)化結(jié)構(gòu)型選為父代個體,父代變異生成λ個功能適應(yīng)度均為100%的子代個體,組成優(yōu)化種群。然后評價種群內(nèi)所有結(jié)構(gòu)型的功能魯棒度,選擇魯棒度最高的個體作為父代個體,循環(huán)此過程直到最高魯棒度在104代內(nèi)沒有增長。
功能適應(yīng)度(Fitness, F)表示網(wǎng)絡(luò)拓撲在所有輸入狀態(tài)下完成目標功能的能力,以實際功能輸出與目標功能輸出之間的漢明距離表示,計算方法如(3)式所示。
(3)
其中,n和m分別代表目標功能輸入層和輸出層的節(jié)點數(shù),dij代表目標功能真值表中第i行、第j列的數(shù)值,yij代表實際功能真值表中第i行、第j列的數(shù)值。
功能魯棒度(Robustness,R)表示網(wǎng)絡(luò)拓撲受到外部或內(nèi)部不確定因素的干擾時,其功能維持穩(wěn)定的一種屬性[7]。而生物體面臨的干擾類型可歸為三類:隨機噪聲、環(huán)境變化和基因突變[4]。對于細胞網(wǎng)絡(luò)而言,這些干擾類型的作用點有所不同,可能影響細胞表面受體活性、第二信使擴散、基因表達和蛋白修飾等等。但是,從效應(yīng)結(jié)果來看,這些干擾最終會影響布爾網(wǎng)絡(luò)模型中節(jié)點的狀態(tài)表達。本文利用恒定抑制、恒定激活或隨機狀態(tài)來模擬外界環(huán)境的干擾。進而,借鑒文獻[3]提出的生物魯棒性評價方法以計算本文網(wǎng)絡(luò)模型的功能魯棒度,如式(4)所示。
(4)
其中,P代表外界干擾對網(wǎng)絡(luò)拓撲的干擾模式全集,函數(shù)ψ(p)代表干擾模式p發(fā)生的概率。本文假設(shè)所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點以相同的概率受擾,受擾節(jié)點的3種響應(yīng)形式的概率也相同。對于使用n個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)拓撲,干擾模式共有3n種,每種干擾模式發(fā)生的概率為1/3n。F(p)代表網(wǎng)絡(luò)拓撲在干擾模式p作用下的功能適應(yīng)度,計算方法如式(3)所示。
2簡并性的量化方法
簡并性定義為系統(tǒng)內(nèi)不同結(jié)構(gòu)部件在特定條件下具有相同功能或產(chǎn)生相同輸出的一種屬性。它普遍存在于生物系統(tǒng)的各個層次,而沒有特定的結(jié)構(gòu)對象或固定的拓撲形式。因此,利用理論方法評估系統(tǒng)的簡并性就成為認識和理解其作用的重要手段。
簡并性對于網(wǎng)絡(luò)整體功能的實現(xiàn)而言,不僅體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點子集的獨立貢獻(個性),還包括子集之間的協(xié)同貢獻(共性)。因此,量化網(wǎng)絡(luò)簡并性時需要評估節(jié)點子集通過不同方式對網(wǎng)絡(luò)整體功能的貢獻量。本文借鑒文獻[10]提出的簡并度計算方法,以網(wǎng)絡(luò)任意二分子集間的功能貢獻度的重疊量計算(即所有結(jié)構(gòu)子集間冗余的功能貢獻度),如式(5)所示。
(5)
由(5)式可知,簡并包括了網(wǎng)絡(luò)中任一子集與其補集之間的對整體功能貢獻的重疊量。當任一子集與補集相互獨立時,網(wǎng)絡(luò)的簡并性較低。而當任一子集和輸出之間的互信息與其補集和輸出之間的互信息相同,并且與網(wǎng)絡(luò)整體和輸出之間的互信息的值相同時,網(wǎng)絡(luò)的簡并性最高,為(N/2)·MI(X,O)。
(6)
(7)
簡并和冗余是兩個易于混淆的概念,也是簡并現(xiàn)象被忽視的重要原因。因此,本文在相同的評價體系下給出冗余度的計算方法,量化對比它們之間的差異性。冗余是指利用相同的部件單元完成相同的功能,代表了各單個節(jié)點對系統(tǒng)功能貢獻的重疊量,利用所有獨立節(jié)點的功能貢獻量之和與網(wǎng)絡(luò)整體貢獻量的差值計算,如式(8)所示。
(8)
冗余和簡并都反映了網(wǎng)絡(luò)拓撲特征對輸出功能的影響,而沒有反映網(wǎng)絡(luò)拓撲本身的特征屬性。因此,借鑒文獻[23]提出的復(fù)雜度的概念,度量細胞網(wǎng)絡(luò)既可功能集成(所有節(jié)點共同完成功能)、又可功能分化(不同節(jié)點子集的功能相對獨立)的程度。計算方法如式(9)所示。
(9)
復(fù)雜度反映了不同拓撲子集之間相互關(guān)聯(lián)、功能耦合的緊密程度。當節(jié)點子集與其補集之間的互信息較低時,節(jié)點之間共享的信息熵較少且功能相互對立,網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度較低,反之亦然。
3實驗結(jié)果
針對上述布爾網(wǎng)絡(luò)模型,利用演化方法探尋了網(wǎng)絡(luò)拓撲空間,并對其功能魯棒性與拓撲簡并性之間的相互作用關(guān)系進行了分析。實驗中的網(wǎng)絡(luò)模型輸入層節(jié)點數(shù)為4,轉(zhuǎn)導層節(jié)點數(shù)為28(4行×7列),輸出層節(jié)點數(shù)為3;目標功能為3輸入2輸出的隨機布爾函數(shù),演化結(jié)果最多含有20個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點;獨立運行上述演化算法100次,魯棒度優(yōu)化104代。對結(jié)果進行線性擬合,以排除演化算法的隨機性。
圖2(a-b)分別為網(wǎng)絡(luò)拓撲在不同演化階段的魯棒度與簡并度和冗余度之間的線性相關(guān)性。在目標功能設(shè)計階段(圖2-a),網(wǎng)絡(luò)拓撲的魯棒度最高為90%,簡并度和冗余度均值分別為2.1和0.8。魯棒度優(yōu)化階段(圖2-b)的魯棒度最高能夠達到100%(簡并度為4.6,冗余度為1.9),即對于實驗定義的任意干擾模式,網(wǎng)絡(luò)的既定輸出功能均不受影響。對演化結(jié)果進行統(tǒng)計分析,魯棒度與簡并度和冗余度的Spearman等級相關(guān)系數(shù)在目標功能設(shè)計階段分別為0.220(p=0.043)和0.072(p=0.513),而魯棒度優(yōu)化階段分別為0.648(p=0)和0.506(p=0)。即在目標功能設(shè)計階段,魯棒度和簡并度顯著正相關(guān),而魯棒度和冗余度沒有相關(guān)性;魯棒度優(yōu)化階段,魯棒度和簡并度與冗余度均顯著正相關(guān),而相關(guān)系數(shù)簡并度較冗余度大。由此可看出,簡并度是和魯棒度顯著相關(guān)的指標,雖然隨著魯棒度的增長,網(wǎng)絡(luò)的冗余度和簡并度都逐漸增長,但簡并度較冗余度的上升趨勢更為明顯,并隨著魯棒度的升高而逐漸突出。此外,對于不同演化程度的細胞網(wǎng)絡(luò),相比冗余度,簡并度與魯棒度的相關(guān)性更顯著。
圖3(a-b)分別為演化生成網(wǎng)絡(luò)拓撲在網(wǎng)絡(luò)拓撲演化的不同階段的的復(fù)雜度與魯棒度、簡并度和冗余之間的線性相關(guān)性。在目標功能設(shè)計階段,復(fù)雜度與魯棒度的Spearman等級相關(guān)系數(shù)為0.251(p=0.021),復(fù)雜度與簡并度和冗余的Spearman等級相關(guān)系數(shù)分別為0.958(p=0)和0.767(p=0);在魯棒度優(yōu)化階段,復(fù)雜度與魯棒度的Spearman等級相關(guān)系數(shù)為0.680(p=0),復(fù)雜度與簡并度和冗余的Spearman等級相關(guān)系數(shù)分別為0.974(p=0)和0.832(p=0)。由結(jié)果可知,在目標功能設(shè)計階段和魯棒度優(yōu)化階段,復(fù)雜度與魯棒度均顯著正相關(guān),隨著魯棒性的提高,網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度增加,符合生物實際。簡并度與復(fù)雜度正相關(guān)。相比冗余度與復(fù)雜度的相關(guān)性,簡并度與復(fù)雜度顯著性更強。并且對比不同演化階段,隨著演化程度的增加,簡并度與復(fù)雜度相關(guān)性增加。由此可以看出,簡并度相比冗余度,與復(fù)雜度的關(guān)系更加緊密,簡并可以是解決生物復(fù)雜問題的有效手段。
為了進一步區(qū)分簡并和冗余的作用形式,需要分析它們對網(wǎng)絡(luò)拓撲自身屬性的影響。根據(jù)圖4(a)可知,魯棒度與節(jié)點數(shù)的Spearman等級相關(guān)系數(shù)為0.676(p=0),隨著魯棒度的線性增長,網(wǎng)絡(luò)所需節(jié)點數(shù)呈指數(shù)增長。因為此時不僅需要節(jié)點資源完成目標功能,還需要額外的節(jié)點提高其功能魯棒性。并且,隨著魯棒性的增長,提高魯棒性的難度也逐漸增加。由圖4(b)可以看出額外的節(jié)點資源導致網(wǎng)絡(luò)拓撲發(fā)生的變化,結(jié)果顯示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)與復(fù)雜度、簡并度和冗余度的Spearman等級相關(guān)系數(shù)分別為0.951(p=0)、0.933(p=0)和0.781(p=0),網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)與復(fù)雜度和簡并度滿足較高的線性相關(guān)性,而與冗余度的相關(guān)性較低。這說明額外的節(jié)點資源以簡并的方式提高了網(wǎng)絡(luò)拓撲的復(fù)雜度,而冗余度并沒有顯著提高。
圖2 演化生成網(wǎng)絡(luò)拓撲的魯棒度與簡并度和冗余度關(guān)系
圖4 演化生成網(wǎng)絡(luò)拓撲的節(jié)點數(shù)與拓撲參數(shù)
4討論
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和新陳代謝網(wǎng)絡(luò)等生物系統(tǒng)中存在大量冗余單元。而這些冗余單元并不是通過簡單的冗余備份來維持系統(tǒng)功能的穩(wěn)定性,而是利用簡并的方式提高系統(tǒng)功能的魯棒性,同時保持系統(tǒng)的復(fù)雜度與演化能力[24-28]。本文使用的數(shù)值計算模型證明了細胞網(wǎng)絡(luò)與其它生物系統(tǒng)相同,主要利用簡并性而不是冗余來抵御外界環(huán)境干擾并維持其功能魯棒性。并且,通過此模型能夠更加深入了理解細胞網(wǎng)絡(luò)的拓撲復(fù)雜性和簡并性,以及對于魯棒和演化特征的作用機制。在本研究中,為研究細胞信號網(wǎng)絡(luò)的特性,對網(wǎng)絡(luò)進行抽象為前饋網(wǎng)絡(luò),雖然該網(wǎng)絡(luò)具有細胞信號傳導的基本特征,但是忽略了許多細節(jié),如反饋調(diào)控,具有一定的局限性。細胞的信號處理網(wǎng)絡(luò)主要包括信號的接收,傳導和輸出響應(yīng),主要依靠蛋白質(zhì)分子,基因和RNA分子通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)共同作用實現(xiàn)。信號通過一系列蛋白質(zhì)分子的激活抑制通路,逐級向下游傳遞,連接形成前饋網(wǎng)絡(luò)[21]。同時,不同信號通路交叉聯(lián)系,局部連接形成許多反饋子網(wǎng)絡(luò)。在未來的研究中,可以進一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)建模,增加網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度。
生物簡并性是指生物系統(tǒng)內(nèi)不同結(jié)構(gòu)的組分具有相同功能的特點,經(jīng)常會與冗余性混淆。冗余是指完全相同的組分具有相同功能。生物系統(tǒng)中很少有完全相同的組分,因此冗余系統(tǒng)在生物系統(tǒng)中很少見。而簡并性普遍存在于生物系統(tǒng)的各個層次中,如免疫系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、細胞網(wǎng)絡(luò)等[11],并且已有許多學者對生物簡并性做出研究,發(fā)現(xiàn)生物簡并性與生物系統(tǒng)的魯棒性、復(fù)雜性和演化性等特性密不可分。文獻[24]闡述了生物系統(tǒng)中簡并、魯棒和復(fù)雜度的關(guān)系,認為簡并是魯棒的基礎(chǔ),并且在促進生物系統(tǒng)的魯棒性、演化性和復(fù)雜性的形成過程中起到了關(guān)鍵的核心和樞紐作用。文獻[10]認為在生物系統(tǒng)中,簡并應(yīng)當區(qū)別于冗余,并證明具有簡并特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣也具有高復(fù)雜度。文獻[11]指出簡并是生物系統(tǒng)普遍存在的現(xiàn)象,是神經(jīng)系統(tǒng)復(fù)雜度的一個特征表現(xiàn)。文獻[29]研究發(fā)現(xiàn)在神經(jīng)系統(tǒng)中,冗余系統(tǒng)具有較低的演化性而簡并系統(tǒng)演化性較高,簡并是生物系統(tǒng)演化和魯棒的重要促成因素。文獻[30]提出了計算生物系統(tǒng)簡并性的一種方法,簡并可以評價系統(tǒng)的演化性。在本研究中,細胞信號網(wǎng)絡(luò)的簡并度和魯棒度正相關(guān),并且隨著演化程度的增加,其相關(guān)程度也增加并且高于冗余度與魯棒度的相關(guān)性。
生物網(wǎng)絡(luò)的拓撲簡并性對維持其功能魯棒具有重要作用,這一結(jié)果可為人工系統(tǒng)的仿生設(shè)計提供新思路。例如,文獻[31]借鑒生物信息處理的魯棒機制彌補傳統(tǒng)電磁防護技術(shù)的不足,首次將仿生思想引入電磁防護領(lǐng)域,以提高電子系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的可靠性與適應(yīng)能力。在作用形式上,生存環(huán)境對細胞信號網(wǎng)絡(luò)的影響與復(fù)雜電磁環(huán)境對電子系統(tǒng)的干擾極為相似,都會引起系統(tǒng)的單元部件產(chǎn)生信號擾動、信息錯亂乃至物理損傷的現(xiàn)象;而在效應(yīng)結(jié)果上,這兩類系統(tǒng)的功能魯棒性表現(xiàn)迥異。因此,細胞網(wǎng)絡(luò)維持其功能魯棒性的內(nèi)在機理為電磁防護仿生研究提供了有益的啟示。
5結(jié)論
本文利用布爾網(wǎng)絡(luò)模型模擬細胞網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)行為,基于演化方法探尋網(wǎng)絡(luò)拓撲空間,分析不同網(wǎng)絡(luò)拓撲在干擾環(huán)境下的功能魯棒性。進而,借鑒基于信息論的計算方法分析優(yōu)化結(jié)果的簡并度、冗余度和復(fù)雜度等拓撲屬性,對比分析它們與功能魯棒性的相關(guān)性和作用機理。主要得到如下結(jié)論:
(1) 對于細胞信號網(wǎng)絡(luò)拓撲,相比冗余度,簡并度與魯棒度的相關(guān)性更顯著。功能魯棒性的差異主要來自于網(wǎng)絡(luò)拓撲的簡并性。
(2)在魯棒度提升的過程中,網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度也隨之升高,簡并度相比冗余度,與復(fù)雜度的相關(guān)性更加顯著,這說明簡并度同時提升了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性與復(fù)雜性。
(3) 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)與復(fù)雜度和簡并度顯著正相關(guān),而與冗余度的相關(guān)性較低。說明額外的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點以簡并的方式提高了網(wǎng)絡(luò)拓撲的復(fù)雜度,而冗余度并沒有顯著提高。
參考文獻(References)
[1]劉曾榮,王瑞琦,楊凌,等. 生物分子網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和分析[M]. 北京:科學出版社, 2012.
LIU Zengrong, WANG Ruiqi, YANG Ling, et al. Frame and analysis of the biological molecule network[M].Beijing:Science Press, 2012.
[2]STELLING J, SAUER U, SZALLASI Z,et al. Robustness of cellular functions[J]. Cell, 2004, 118: 675-685.
[3]KITANO H. Towards a theory of biological robustness[J]. Molecular Systems Biology, 2007, 3(1): 1-7.
[4]FELIX M A, WAGNER A. Robustness and evolution: concepts, insights and challenges from a developmental model system[J]. Heredity, 2008, 100: 132-140.
[5]朱炳,包家立,應(yīng)磊. 生物魯棒性的研究進展[J]. 生物物理學報, 2007, 23(5): 357-363.
ZHU Bing, BAO Jiali, YING Lei. Progress of biological robustness[J]. Acta Biophysica Sinica, 2007, 23(5): 357-363.
[6]LEE W B, HUANG J Y. Robustness and topology of the yeast cell cycle Boolean network[J]. FEBS Letters, 2009,583(5): 927-932.
[7]KITANO H.Biological robustness[J]. Reviews, 2004,5(11): 826-837.
[8]MASON P H. Degeneracy at multiple levels of complexity[J]. Biological Theory, 2010, 5(3): 277-288.
[9]EDELMAN G M, TONONI G. A universe of consciousness[M] . New York,NY,US:Basic Books, 2000.
[10]TONONI G, SPOMS O, EDELMAN G M. Measures of degeneracy and redundancy in biological networks[J]. PNAS, 1999, 96(6): 3257-3262.
[11]EDELMAN G M, JOSEPH A. GALLY J A. Degeneracy and complexity in biological systems[J]. PNAS, 2001, 98(24): 13763-13768.
[12]WAGNER A. Distributed robustness versus redundantcy as cause of mutational robustness[J]. BioEssays, 2005, 27(2): 176-188.
[13]張宏,劉淑芳,錢鳴奇,等. 神經(jīng)系統(tǒng)的簡并性與序空間編碼分析[J]. 物理學報, 2009, 58(10): 7322-7328.
ZHANG Hong, LIU Shufang, QIAN Mingqi, et al.Analyses of degeneracy in neural system and neural code[J]. Acta Physica Sinica, 2009, 58(10): 7322-7328.
[14]MACIA J, SOLE R V. Distributed robustness in cellular networks: insights from synthetic evolved circuits[J]. Journal of the Royal Society Interface, 2009, 6(33): 393-400.
[15]KUAUFFMAN S. Homeostasis and differentiation in randam genetic control networks[J].Nature,1969,224:177-178.
[16]WANG R S, SAADATPOUR A, ALBERT R. Boolean modeling in systems biology: an overview of methodology and applications[J]. Physical Biology, 2012,9:1-14.
[17]TYSON J, NOVAK B. Functionalmotifs in biochemical reaction networks[J]. Annu. Rev. Phys. Chem, 2010,61: 219-240.
[18]FEMRNANDEZ P, SOLE R V. Neutral fitness landscapes in signalling networks[J]. J. R. Soc. Interface, 2007,4:41-47.
[19]BRAY D. Protein molecules as computational elements in living cells[J]. Nature, 1995,376:307-312.
[20]WENG G, BHALLA U S, IYENGAR R. Emergent properties of networks of biological signaling pathways[J]. Science, 1999, 283(5400):381-387.
[21]孫大業(yè),郭艷林,馬力耕,等. 細胞信號轉(zhuǎn)導[M].北京:科學出版社, 2001.
SUN Daye, GUO Yanlin, MA Ligeng, et al. Cellular signal transduction[M].Beijing:Science Press, 2001.
[22]WAGNER A. Robustness and evolvability: a paradox resolved[J]. Proceedings of the Royal Society B, 2007, 275(1630): 91-100.
[23]TONONI G, EDELMAN G M, SPORNS O. Complexity and coherency: integrating information in the brain[J]. Trends in Cognitive Science, 1998, 2(12): 474-484.
[24]WHITACRE J M. Degeneracy: a link between evolvability, robustness and complexity in biological systems[J]. Theoretical Biology and Medical Modelling, 2010, 7(6): 1-17.
[25]WHITACRE J M, ROHLFSHAGEN P, BENDER A, et al. Evolutionary mechanics: new engineering principles for the emergence of flexibility in a dynamic and uncertain world[J]. Natural Computing, 2012, 11(3): 431-448.
[26]RANDLES M, LAMB D, ODAT E, et al. Distributed redundancy and robustness in complex systems[J]. Journal of Computer and System Sciences, 2011, 77(2): 293-304.
[27]DEMONGEOT J, WAKU J. Robustness in biological regulatory network III: Application to genetic networks controlling the morphogenesis[J]. Comptes Rendus Mathematique, 2012, 350(5): 289-292.
[28]JAMES M W. Biological robustness: paradigms, mechanisms and systems principles[J]. Frontiers in Genetics,2012,3:1-15.
[29]WHITACREA J, BENDER A. Degeneracy: a design principle for achieving robustness and evolvability[J]. Journal of Theoretical Biology, 2010,263(1):143-153.
[30]LI Y, DWIVEDI G, HUANG W,et al. Quantification of degeneracy in biological systems for characterization of functional interactions between modules[J]. Journal of Theoretical Biology, 2012, 302: 29-38.
[31]劉尚合,原亮,楮杰. 電磁仿生學--電磁防護研究的新領(lǐng)域[J]. 自然雜志, 2009, 31(1): 1-7.
LIU Shanghe, YUAN Liang, CHU Jie.Electromagnetic Bionics: A New Study Field of Electromagnetic Protection[J]. Chinese Journal of Nature, 2009, 31(1): 1-7.
*通信作者:岳訓,男,副教授,碩士生導師,研究方向:計算系統(tǒng)生物學,生物信息學,數(shù)據(jù)挖掘;E-mail:yuexun@sdau.edu.cn.