生物网络的结构和动力学稳定性

1、生物网络的结构和动力学稳定性青岛理工大学樊蝶引言细胞中调控网络的特性，研究方法和领域酵母细胞周期和生命周期网络的动力学稳 定性细胞中的蛋白质,DNA,和RNA之间的相互作 用网络执行着并决定了细胞中的生物功能. 相对于较为稳定的基因组，细胞调控网络针 对不同的环境信号，通过不同的蛋白质的状 态不断变化产生反应，完成细胞生长，繁殖，分 化，发育等生理功能，即通过动力学过程完成 生物学功能.1引言在20世纪末到21世纪初的十多年里,分子生物学发 生了令世人瞩目的变化：b由于基因组测序，蛋白质组学的快速发展，生物学积 累了大量的数据，如何挖掘出大量试验数据所蕴藏 的生物基本规律成为生命科学研究的焦点

2、；2, 研究生物学系统的信息处理过程开始从单一信号传 导通路的定性描述转移到对复杂蛋白质与基因调 控网络的定量刻画.在此基础上产生出一个研究细胞调控网络整体性质 的交叉学科:系统生物学系统生物学的研究可以分为以下几个层次：1. 数据收集,分析；2. 生物网络的建立；3. 基于生物网络的理论模型建立；4. 生物网络的拓扑与动力学性质；5. 生物网络行为的预测与控制；6. 生物网络的演化，设计原则,新网络或人工基因调 控回路的设计细胞调控网络的系统牛物学研究细胞调控网络的系统生物学研究方法：1. 把细胞内基因mRNA,蛋白质住物小分子 等不同组分和它们之间的复杂相互作用整 合简化为网络；2. 建立

3、理论模型'研究网络的结构与动力学 性质及其间的关系,以及网络作为整体所 呈现的协同作用；提出理论预言，进行科学假设驱动下的实 验研究细胞调控网络的系统生物学研究意义：在了解生物网络基本规律的基础上可以开展 基于网络的疾病机理研究和药物设计等相 关应用研究.生物分子医学:基因诊断，基因治疗等2细胞调控网络的特性'研究方法和研究领域细胞通过其中的DNA,RNA,蛋白质和蛋白质复 合物之间的复杂相互作用，应对环境的变化'完 成新陈代谢'细胞增殖'生长，发育等各种生理 学功能基因组中的遗传信息通过中心法则，从 DNA转录RNA,由RNA翻译成蛋白质，最终通过 蛋

4、白质起作用，蛋白质是完成各种生物学功能 的执行者在活细胞中，不同种类蛋白质的数量 和活化状态始终处于不断变化的动态过程中.2.1蛋白质网络和基因调控网络及其整体特性生物网络主要研究以下四个基本性质：1. 结构性质(network structure):包括基因调控网络住物化 学反应途径和网络的连接结构性质，网络中的基本结构模 块(module)或模式(motif);2. 动态特征(system dynamics):即在不同条件下'生物系统随 时间的演化过程和动态性质;对于连续变量的网络模型， 可以利用非线形动力学中的相图'敏感性分析'分叉点分 析等方法研究系统的动力学规

5、律'以理解生物系统的内在3. 控制方法(control method):研究正反馈'负反馈和时间延 迟等控制机制在生物调控网络中的作用；4. 设计方法(design method)生物系统的网络表不生物网络:把基因，蛋白质简化为节点，其间相互作 用简化为节点之间的连线.在蛋白质蛋白质相互作用网络中，常用无向连线表 示两个蛋白之间存在物理相互作用.图2.1 a海胆endol6基因的调控网络在基因调控网络中,A蛋白对B蛋白的调控作用常用A 节点扌旨向B节点的箭头来表示'还奇以对箭头加丄 不同的权重或者颜色来表示不同强度的抑制或者 激活作用图2.2 b海胆endol6基因调控

6、逻辑图卜2300)EDCBBpQIDEI I2.1 a海胆endol6基因调控序列的蛋白质- DNA相互作用图谱MQdulQ BModule ABPOTX Z CG2 SPGCFl CG32.1 b模块A和模块B之间的调控逻辑模型冬 2.2 a12.2 b芽殖酵母蛋白质-蛋白质物理相互 作用网络 调控芽殖酵母生命周期过程的调控 网络(a)2.2 a蛋白质-蛋白质相互作用图谱ell SizeBF65,6firrtn1/SFF2. 2 b细胞周期调控网络利用图2.2 a中酵母细胞的蛋白质蛋白质相 互作用数据AL.Barabasi小组研究了酵母蛋 白质作用网络的整体结构性质，发现其中蛋 白质的连接度

7、服从无尺度分布(scale-free distribution),越是重要的蛋白与它连接的线 段数目越多对该网络中的节点进行随机敲 除，发现网络具有稳定性;但如果敲除网络中 的关键高连接度节点，网络很容易被破坏.蘇暑芝需醤豐寿諜调控网络的形1=复杂网络的构建原贝卜网络基元(network motif)U.AIon等科学家对基因调控网络中的基本结构单 元(motif)进行了研究.对于随机网络而言,基因调控网络中出现频率非常咼的连接子图被称为网络基兀(network motif), 网络基元是基于网络的拓扑连接特征提出来的， 被认为是构造网络的基本”砖块”.是网络中具 有简单结构的单元,它表示的是

8、转录因子和靶基 因之间相互调控关系的特定小规模模式'通常由 少量的基因按照一定的拓扑结构构成。大肠杆菌有3种调控网络motif:1. 前馈回路(Feed Forward Loop, FFL)2. 单输入motif (Single Input Motif, SIM)密集重叠调控(Dense Overlapping Regulon, DOR);而对于啤酒酵母转录调控网络人们提出 了 6种网络motif:1. 自调控(Auto- regulation)2. 多组件回路(Multi- Component Loop)3. 前馈回路(Feed Forward Loop, FFL)4. 单输入mot

9、讦(Single Input Motif, SIM)5. 多输入motif(Multi-lnput Motif)调控链(Regulator Chain)。AutoregulationMulti-component loopFcedmrvvard Loop啤酒酵母转录调控网络的6种motif厂一 rMuli-i叩 MotifSingle input MotifRegulator cluiin网络基元是搭建网络的基本砖块，而自然界 中的复杂网络是自组织形成的'那么自然界 中的网络基元是怎样产生的'又是怎样被自 然界选择并保留下来的呢？ W.Banzhaf等认为基兀的产生可能与基因的

10、 复制 / 分歧(duplication/divergence)有关.细胞调控网络具备的整体性质鲁棒性和稳定性生物网络演化过程的可进化性生物网络演化过程的适应性细胞生活在复杂多变的内外环境中，某些基 因可能岀现突变或缺失，各种营养物质及温 度,ph值会变化细胞内部mRNA和蛋白的合 成也存在着随机涨落.这就要求细胞在环境 扰动的情况下，甚至某些基因缺失的情况下, 重要的生物学状态和基本的生物学过程应 该还是稳定的.那么生物调控网络如何实现这种鲁棒性和 稳定性的呢？A通过网络的结构性质来实现鲁棒性1. 基因的冗余性(gene redundancy).对于重要的生 物学过程，网络结构中常常出现具有

11、相近功能的 多备份节点.2. 功能模块化(functional module)生物网络中执行 某一生物功能的子网络会出现模块化，也就是子 网络相对独立，模块内部联系密切，模块之间相互 作用较少.这样可以避免局部的失效可能导致的 系统整体的崩溃.生物网络的功能模块化可能与 网络的进化有关.3. 网络中的反馈机制,尤其是负反馈可以提供稳定 性.A通过网络的动力学性质来实现稳定性环境中温度和酸碱度的变化都可能引起生 化反应速率即相互作用强度的变化生物 网络常常通过正反馈，负反馈及其间相互 耦合来实现以上的动力学稳定性.状态稳定性:研究网络中不同蛋白的数量 浓度发生变化时，网络所执行的生物学过 程是否

12、能继续完成.结构稳定性:研究网络中相互作用强度发 生变化时，生物学状态和过程的稳定性.2.2生物网络的动力学性质及研究方法生物网络的动力学性质相对于较为温度的基因组，蛋白质调控网络是通过不同的蛋白质的状态对各种环境信 号的不断变化产生反应来实现的，即通过动动力学研究方法参见图2.3 the different levels of description in models of genetic networksLowSystem complatyHI曲LowSystem complatyHI曲Single geneSmall .gervetic circuitMid-size gave tic

13、 networkLarge genetic networkGneat detail *l I Ace /4 a* AllrqetatiDifferential equationsStochastic: molecularsimulationsDiscrete dynamics(connected switches)Pseuckxiynamics(flow across a network)df(NAoA*eft * +创曲“-勺dPmiebr一-一加刀InSingle gene dynamicsInformation» System dynamicsFuticti ona I m o

14、du les5U 一sodFlovw pattern of network stat«动力学研究方法A连续变量微分方程组模型A离散模型A随机过程模型A流平衡分析法> Whereas single genes can be modeled in molecular detail with stochastic simulations (left colum n),>a differential equation representation of gene dynamics is more practical when turn ing to circuits of gen

15、es (center left column). >Approximati ng gene dyn amics by switch I ike ON/OFF behavior allows modeling of midsized genetic circuits (center right column) and still faithfully represents the overall dynamics of the biological system.> Large genetic networks are currently out of reach for predi

16、ctive simulations. However;mo re simplified dynamics, such as percolating flo ws across a network structure, can teach us a bout the functional structure of a large netwo rk (right column)动力学研究方法A连续变量微分方程组模型A离散模型A随机过程模型A流平衡分析法A连续变量微分方程组模型适用条件:当参加反应的分子个数较多'在 100-1000量级以上时，可以忽略分子个数的涨 落，把蛋白质数目或者浓度变

17、化作为连续变量.常用方法:利用反应动力学，建立连续变量的微分方程组.通过蛋白质的产生率，转移率和降解率,建立蛋白质浓度随时间变化的微分方程模型.优点: 缺点:1.2.3.4.利用反应动力学'较容易建立动力学模型; 利用非线性动力学中的相图，敏感性分析, 分叉点分新1等方法冉究系统矗动力学轨 律和内在动力学机制；得到的理论结果可以与实验结果直接相比 较，并用实验结果修改理论模型中的反应 项和参数进一步提出基于调控网络整体结构的，适 合实验检验的定量理论预言缺点：1. 现有的大量生物学实验研究集中在调控网络的稳 右结果而韭云力妇寸程.2. 上量的实验数靠都是霜性的，很少有定量的实验结 果可

18、以与理论*莫型相比技，这就使得连续模型中大 量的参数估计和取值存在较大的不确定性，即模型 的结果稳定性问题；3. 细胞中的生化反应具有随机性，会受到细胞内外环 境噪声的影响，相互作用也具有很强的非线性对 于非线性问题，尤其是网络的全局性,稳定性问题， 非线性动力学中只有线性稳定分析和中心流形分 析等局部分析手段，没有一个有效的全局稳定性的 一鞭方法.A离散模型适用条件:细胞调控过程中，蛋白质的作用常常 处于激活或者未活化两种状态，类似于开关 的开启和关闭状态.常用方法:布尔网络模型优点缺点A离散模型的优点1. 不需要定量的蛋白质浓度和反应速率参数' 只需要”粗粒化”的蛋白质活性和相互调

19、 控头系2. 能够方便的研究调控网络的全局动力学稳 定性，包括状态稳定性和结构稳定性即在演 化规则下遍历不同的初始状态的演化过程, 并得到最终的稳定态'可以了解网络的状态3. 改变网络的相互作用强度或者权值，又可以 得到网络的结构稳定性.成功案例A离散模型的缺点由于离散模型把蛋白质状态，生化反应过程 和反应时间都进行了粗粒化描述'所以得 到的动力学性质常常只能定性地与实验结 果相比较，比较难于提岀定量或者精确的， 可以被实验验证的理论预言.A随机过程模型适用条件:当研究少量转录因子与DNA相结 合引起的mRNA转录和蛋白质翻译过程就 不得不考虑其中的随机涨落效应，这时就需 要利

20、用随机过程模拟生化反应.优点:利用随机过程研究细胞中内外噪声 (intrinsic and external noise)可以得到基因转 录'调控过程的动力学细节.A流平衡分析法(flux balance analysis FBA)和最小端路径适用条件:对于包括上百个节点的新陈代谢网 络'现在还没有一种有效的可以描述其动力 学过程的方法，只有一些研究新陈代谢网络 稳定状态的方法一流平衡分析法和最小端 路径法3酵母细胞周期和生命周期网络的动力学稳定性主要内容：细胞内外环境的变化和涨落要求细胞调控网 络具有动力学稳定性.本节从动力学稳定性 的研究岀发，忽略基因网络的分子水平细节,

21、利用离散变量的Boolean网络模型研究酵母 细胞周期网络的动力学稳定性.3.1芽殖酵母细胞周期蛋白质网络在所有生物个体生长发育过程中，细胞周期是细胞增 殖的最基本和普遍的过程.细胞周期包含了遗传物质的复制和分开两个基本过 程:在S期DNA的复制和M期复制好的染色质等分到两 个子细胞.从简单的单细胞真核生物酵母到类似人类的多细胞 真核生物，细胞周期的分子调控机制都是高度保守的. 其中检查点(checkpoint),周期性活化的周期蛋白(cycli ns)和转录调控(transcriptional regulation)起着关键作 用.由细胞周期过程转化而成的用于生成配子的减数 分裂周期(mei

22、otic cycle),增加了进化过程中遗传物质 的可变性.基本表达谱的研究发现，在酵母细胞周期过 程中'酵母的6000多个基因中的800多个基因 出现明显的周期振荡现象也就是说酵母细 胞周期过程与这800多个基因相关联.问题的提岀:对于如此复杂的细胞周期过程, 如何得到简化的能反应细胞周期主要过程 并可以进行理论模型研究的调控网络?对于 网络全局动力学稳定性研究，选择什么动力生物学家分析总结近年来细胞周期的实验 研究进展，包括多种不同突变体结果，基因表 达谱结果，细胞周期转录因子的转录调控关 系得到图玉1所示的在细胞周期过程中起关 键作用的转录因子的转录调控关系图，正是 这些周期蛋白

23、，转录因子和检查点及其间的 相互作用调控了复杂而又高度有序的细胞 周期过程.CLN3 MCM2-7COC6 图 3.1 a) The budding yeast ranscription cycle is a continuous cycle of in terdependent waves of tra nscripti on.10 to 20% of yeast genes are transcribed at a specific interval of the cell cycle. This diagram shows the current understanding of the

24、 transcription factors responsible for this regulation and some of their target genes that encode important cell cycle regulators. All but two of these transcription factors are known to be periodically transcribed. Periodically expressed transcription factors are shown as colored ovals, with the co

25、lor designating the time of peak transcription: G2 (purple), M (red), M/G1 (green), late G1 (dark blue) and S (light blue). Constitutively transcribed factors are indicated with black ovals. Arrows connect transcription factor complexes to the genes they activate; T-bars denote targets of repression

26、. All targets are color coded as above. Promoter elements are denoted as black boxes. ECB elements activate transcription of CLN3, MCM2-7 and SWI4. Swi4 associates with Swi6 in a complex called SBF for SCB binding factor that binds to SCB elements. A second complex of Mbp1 and Swi6 called MBF for MC

27、B bin ding factor binds a related sequence called an MCB element.These two complexes induce an overlapping set of genes in late G1, including CLN1,CLN2, CLB5 and CLB6. SWI4, YOX1 and NDD1 are also targets for activation by these latespecific transcription complexes Thispositive feedback upon the SWI

28、4 promoter may sustain Swi4 activity through late G1. Yox1 initiates repression of ECB activity, which is also carried out by Yhp1 later in the cell cycle. Ndd1 combines with Mcm1 and Fkh2 in a complex that is often referred to as SFF, for Swi5 factor. This complex activates M phase-specific transcr

29、iption of CLB1, CLB2, CDC5, SWI5 and ACE2. Swi5 and Ace2 activate an overlapping set of M/G1-specific genes, including SIC1, RME1 and ASH1. The products of the last two genes can serve as activators or repressors, depending upon the context and conditions (see text). FKH1, FKH2 and YHP1 all encode p

30、eriodic transcripts that peak in late S and G2 and have forkhead binding sites in their promoters. There is evidenee that Fkh1 and Fkh2 activate FKH2 transcription . The regulation of YHP1 and FKH1 has not been investigated.ell SizeClbS.Swi51/SFF图3.1b）为了研究细胞周期动力学过程而分 析建立的细胞周期调控网络.图3.1b）说明：节点:某类蛋白质或蛋

31、白质复合物；Cell Size节点:细胞大小的周期启动信号 绿色箭头:激活；红色箭头:抑制；自指的箭头:蛋白质的自降解作用.图3.2 b）中简化的细胞周期调控网络有口 种重要蛋白质'可以分为3类：1. 周期蛋白:Cln23Clb56Clb22. 转录因子:SBF,MBF,Mcm：L/SFF,Swi5抑制蛋白:SicbCdnbCdc20/Cdcl4等3.2芽殖酵母细胞周期网络具有状态和演化路径的双重动力学稳定性为了研究蛋白质网络的全局动力学性质,我们选择简单的离散动力学模型:每类蛋白只有两种状态一0与b分别表示该蛋白质处于未活化与活化状态下一个时刻蛋白质的状态是由当前蛋白质状态按照以下规

32、则决定的：N1工活（门0NS,C + l） = o工陶 S,（r）v0戶1NSQ 2川）=01工勺s“o戶1NS( + l) = omsj <0J=1NSi工%jS/=0戶1呦是第/类蛋白质对第啖 蛋白质的作用系数 atj =1,表示激活作用 a© = -s表示抑制作用自降解作用具有时间延迟的性质:一个具有自 降解作用的蛋白质若在卅寸刻被活化(S,=1) 而且在f +1到f + °时间内一直没有其他的正负 输入，那么它将在心f + 时刻降解(SQ + °) = 0)利用上述模型研究细胞周期调控网络 在模型中取° =9首先把激发6作为初始态'我们观察到系统 逐步演花到G宴态'蛋白质犬态的侖间濾花 过程见表3.2网络的动力学吸引点的研究:遍历所有可能 的2048个初始态（口个节点网络）该蛋白质最 后演化到12个稳定的状态，其中1925个初始 态（约94%）演化到静息的G态（图3.2）细 胞周期的生物学稳定态'是唯一的全局吸引 占八、图3.2激发的G1态作为初始态，细胞周期网络 中蛋白质状态的时间演化过程（路径）图中深色路径为生物学路径，下部最大的蓝 色节点为