癌症发生中细胞周期模型的复杂系统分析
摘要：癌变是一个复杂的过程，涉及动态互连的模块化子网络，在非随机、伪马尔科夫过程的影响下发展演化。适当的n阶癌变模型因此涉及到非线性动态转换的复杂功能基因组和细胞相互作用图谱的n值逻辑处理。在细胞中，基因网络和信号通路的Lukasiewicz代数逻辑模型是通过非线性动态系统来表达的，其具有n状态组件，可以对体内基因活动的布尔逻辑或“模糊”逻辑模型进行归纳推广。然后，根据国家癌症研究所支持的CGAP数据库中的非常广泛的基因组转录和翻译数据，将这些模型应用于癌变过程中的细胞转化。这些模型在Lukasiewicz-Topos中以n值Lukasiewicz代数逻辑子对象分类器描述，表示非随机和非线性的网络活动及其在癌变中的转变。然后，根据cDNA和蛋白质组学高通量分析和超敏技术对LT非随机伪马尔科夫链过程网络模型的动态状态空间的表示，推导出不同类型癌症的具体模型。这种新颖的理论分析基于人类肿瘤的广泛CGAP基因组数据，以及最近发表的细胞周期蛋白信号通路研究。几种这样的具体模型提出了癌症新的临床试验和合理治疗方法，通过恢复III期癌症中细胞周期抑制。
作者：I.C. Baianu
论文ID：q-bio/0406045
分类：Other Quantitative Biology
分类简称：q-bio.OT
提交时间：2007-05-23