CyTLFGraph: uma extensão do Cytoscape para redes reguladoras de genes com lógica limiar

Abstract

Modelos dinâmicos de redes de reguladoras de genes (GRNs) vem sendo utilizados na descrição de fenômenos e processos biológicos complexos, como diferenciação celular e evolução de doenças como o câncer. No entanto, a caracterização topoló- gica e funcional de GRNs reais ainda é muitas vezes parcial. Além disso, o espaço de solução gerado por uma GRN com n vértices (ou genes) é 2 n , onde a busca exaustiva pode não ser viável. O objetivo deste trabalho é aplicar a computação de alto desempenho para explorar o máximo possível do espaço de busca. A característica distintiva deste trabalho em comparação com os esforços anteriores é que ele fornece suporte para modelar o comportamento dinâmico de subsistemas biológicos bem definidos usando várias estratégias de simulação: iterações síncronas ou modelagem híbrida, além de melhorar os tempos de execução, usando as representações booleanas e com lógica limiar das redes reguladores. As ferramentas desenvolvidas também foram incluídas como extensões da ferramenta Cytospace que é uma referência na modelagem de redes e grafos com redes complexas na área de Bioinformática. Palavras-chave: Redes reguladoras de genes. Computação alto desempenho. Cytoscape.Dynamical models of genetic regulatory networks are effective in describing complex biological processes and phenomena such as cell differentiation and cancer develop- ment. However, the topological and functional characterization of real GRNs is still often partial and exhaustive searching may not be available.The purpose of this work is to apply high-performance computing to expand search space while mini- mizing time. The distinctive feature of this work compared to previous efforts it’s that provides support for modeling the dynamic behavior of well-defined biological subsystems using various simulation strategies like synchronous iterations or hybrid modeling, as well as improving execution times using a threshold representation of the networks using boolean and threshold representation.The tools developed were also included like plugins to the Cytoscape tool, which is a reference in modeling networks and graphs with complex structure in the area of Bioinformatics. Keywords: Genetic regulatory networks. High-performance computing. Cytoscape