Resumen

Las redes booleanas son un marco de modelado popular en biología computacional para capturar la dinámica de redes moleculares, como las redes de regulación génica. Se ha observado que muchos modelos publicados de tales redes están definidos por reglas de regulación que impulsan la dinámica y tienen ciertas propiedades llamadas canalizantes. En este artículo, investigamos la dinámica de una red booleana aleatoria con tales propiedades utilizando métodos analíticos y simulaciones. De nuestras simulaciones, observamos que las redes booleanas con una mayor profundidad canalizante tienen generalmente menos atractores, los atractores son más pequeños y las cuencas son más grandes, con implicaciones para la estabilidad y robustez de los modelos. Estas propiedades son relevantes para muchas aplicaciones biológicas. Además, nuestros resultados muestran que, desde el punto de vista de la estructura del atractor, una alta profundidad canalizante, en comparación con una profundidad canalizante positiva relativamente pequeña, tiene un impacto muy modesto en la dinámica. Motivados por estas observaciones, realizamos un estudio

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Redes booleanas; Propiedades canalizadoras; Atrayentes; Estabilidad; Robustez; Redes de regulación génica
• Keywords:Boolean networks; Canalizing properties; Attractors; Stability; Robustness; Gene regulatory networks