کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10886519 | 1080035 | 2014 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Case study: the role of mechanistic network models in systems toxicology
ترجمه فارسی عنوان
مطالعه موردی: نقش مدل شبکه مکانیکی در سم شناسی سیستم
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
ترجمه چکیده
روش های سم شناسی سیستم های بیست و یکم قرن، کشف مسیرهای بیولوژیکی در پاسخ به مواد فعال را قادر می سازد. در اینجا خلاصه ای از رویکردهای شبکه فعلی خلاصه می کنیم که به درک مکانیکی دقیق از تاثیر یک محرک داده شده به یک سیستم بیولوژیکی کمک می کند. ما همچنین روش مبتنی بر شبکه خود را با دو مورد استفاده معرفی می کنیم و نشان می دهیم که چگونه مدل های شبکه بیولوژیکی علی با روش های محاسباتی، بینش های مکانیکی کمی را ارائه می دهند. رویکرد ما یک مقایسه قوی از پاسخهای رونویسی را در سیستم های مختلف تجربی فراهم می کند و شناسایی بیومارکرهای مبتنی بر شبکه را که در پاسخ به نوردهی مدولاسیون شده است، می دهد. این پیشرفت ها همچنین می توانند به فارماکولوژی اعمال شوند، در حالیکه درک مکانیسم های بیماری و اثرات جانبی دارو برای ایجاد گزینه های کارآمد و ایمن ضروری است.
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
بیوتکنولوژی یا زیستفناوری
چکیده انگلیسی
Twenty first century systems toxicology approaches enable the discovery of biological pathways affected in response to active substances. Here, we briefly summarize current network approaches that facilitate the detailed mechanistic understanding of the impact of a given stimulus on a biological system. We also introduce our network-based method with two use cases and show how causal biological network models combined with computational methods provide quantitative mechanistic insights. Our approach provides a robust comparison of the transcriptional responses in different experimental systems and enables the identification of network-based biomarkers modulated in response to exposure. These advances can also be applied to pharmacology, where the understanding of disease mechanisms and adverse drug effects is imperative for the development of efficient and safe treatment options.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Drug Discovery Today - Volume 19, Issue 2, February 2014, Pages 183-192
Journal: Drug Discovery Today - Volume 19, Issue 2, February 2014, Pages 183-192
نویسندگان
Julia Hoeng, Marja Talikka, Florian Martin, Alain Sewer, Xiang Yang, Anita Iskandar, Walter K. Schlage, Manuel C. Peitsch,