A Study of the PDGF Signaling Pathway with PRISM

Yuan, Qixia; Pang, Jun; Mauw, Sjouke; Trairatphisan, Panuwat; Wiesinger, Monique; Sauter, Thomas

doi:10.4204/eptcs.67.7

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“…5.3 potentially can give rise to better behavior prediction of the pathway. 1 Furthermore, we have also investigated the differences of the results of the two analysis methods, ODE simulation and stochastic verification (PRISM) as discussed in Sect. 6.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…This differs from simulation-based techniques, which only study a subset of the executions. More specifically, we focus on the probabilistic (or stochastic) model checking approach [7,8], first introduced by Hart, An extended abstract appears in the proceedings of CompMod 2011 [1]. The first two authors made equal contributions to this work.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…3). In our study of the PDGF pathway, there are three main goals: (1) to analyze the dynamics of PDGF induced signaling, (2) to analyze the influence of the crosstalk reactions and (3) to analyze the importance of individual reactions/molecules on downstream signaling molecules. The first two can be used to check whether the constructed signaling pathway is consistent with respect to biological data, while the last one can lead us to some prediction.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Probabilistic Model Checking of the PDGF Signaling Pathway

Yuan¹,

Trairatphisan²,

Pang³

et al. 2012

Lecture Notes in Computer Science

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In this paper, we apply the probabilistic symbolic model checker PRISM to the analysis of a biological system-the Platelet-Derived Growth Factor (PDGF) signaling pathway, demonstrating in detail how this pathway can be analyzed in PRISM. Moreover, we compare the results from verification and ODE simulation on the PDGF pathway and demonstrate by examples the influence of model structure, parameter values and pathway length on the two analysis methods.

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“…The frameworks of Dynamic Bayesian Networks and Probabilistic Boolean Networks are broadly applied to represent gene regulatory networks [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11]. In both cases the resulting network can be recast as a Markov chain.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Model-Checking Based Approaches to Parameter Estimation of Gene Regulatory Networks

Mizera

Pang

Yuan

2014

2014 19th International Conference on Engineering of Complex Computer Systems

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The expression of genes is a fundamental process in living cells, both eukaryotic and prokaryotic. The regulation of gene expression is achieved via sophisticated networks of interactions between DNA, RNA, proteins, and small chemical compounds. The qualitative and quantitative characterisation of interactions between genes is one of the major current research targets in systems biology. In this PhD research project, we view gene regulatory networks as Markov chains, resulting from popular formalisation frameworks such as Dynamic Bayesian Networks and Probabilistic Boolean Networks. This will allow us to reason about both the structure and strength of gene interactions. Our goal is to develop new algorithms and tools, which are tailored for the modelling and analysis of gene regulatory networks, by exploring model checking techniques that have been developed and widely used in computer science. More specifically, we will combine model checking techniques with sampling and optimisation methods from the literature to derive new techniques to solve the parameter estimation problem of Markov models of gene regulatory networks.

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“…En comparación con otros modelos computacionales mitocondriales o de vías de señalización es relevante señalar en primer lugar el uso de otras plataformas computacionales distintas a COPASI como son MATLAB, MatCont, GENESIS/Kinetikit simulator, entre otras (Nakano et al, 2010;Dalle Pezze et al, 2014;Yuan et al, 2011), con parámetros y estímulos distintos a los utilizados en el presente modelo. Modelos detallados de los complejos mitocondriales o de la cadena de transporte de electrones, han incluido un mayor número de moléculas intermediarias en el proceso, varios estados fisiológicos de acuerdo a distintos sustratos, junto con parámetros biofísicos, basados en estudios experimentales (Cortassa et al, 2003;Gauthier et al 2013;Kembro et al, 2013).…”

Section: Modelo Computacional De La Protección Del Pdgf-bb Contra Rot...unclassified

Mecanismos de protección frente a rotenona por PDGF-BB en un modelo astrocitario

Pérez¹

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Los astrocitos cumplen un importante papel neuroprotector en las diversas patologías neurodegenerativas del sistema nervioso central (SNC) ya que le brindan a las neuronas soporte trófico, metabólico y antioxidativo, debido a que poseen concentraciones elevadas de la superóxido dismutasa (SOD), la catalasa, el glutatión (GSH) y distintos factores de crecimiento como el BDNF, GDNF y PDGF. En situaciones donde los astrocitos no ejecutan tales funciones, como es el caso de la producción exacerbada de especies reactivas de oxígeno (ERO) y el daño mitocondrial, sobreviene inevitablemente la muerte neuronal. Estudios recientes sugieren que la alteración de las funciones astrocitarias se encuentra involucrada en la progresión de diversas enfermedades como Parkinson, Alzheimer, esclerosis lateral amiotrófica y otras. La producción de ERO conduce a la disfunción mitocondrial en los tejidos del sistema nervioso, acompañada por muerte neuronal excitotóxica y cambios morfológicos en las células del SNC, como son la activación astrocitaria y la inhibición de la regeneración neuronal en el sitio de la lesión. Diversos estudios han mostrado que las neuronas poseen una mayor susceptibilidad al daño oxidativo que los astrocitos, ya que estas poseen un menor número de mecanismos antioxidantes, siendo por lo tanto más propensas a la muerte celular. Por esta razón, los modelos in vitro relativos a la protección de las funciones astrocitarias antes mencionadas han sido considerados como una excelente aproximación en el estudio de las lesiones y enfermedades cerebrales. En este aspecto, se ha demostrado que el uso de factores de crecimiento como el BDNF, el FGF, el GDNF y el VEGF promueven actividades protectoras en neuronas y en células gliales en eventos como la excitotoxicidad, la producción de ERO, y la protección mitocondrial tanto en modelos in vitro como in vivo, incluyendo procesos neurodegenerativos como el Parkinson. Igualmente, el factor de crecimiento derivado de plaquetas, isoforma B (PDGF-BB), el cual expresa su receptor (PDGFR-ß), en distintos tipos celulares del SNC incluyendo los astrocitos, ha demostrado ejercer un efecto neuroprotector en demencia, modelos murinos de Parkinson, en insulto oxidativo por peróxido de hidrogeno y en protección excitotóxica de neuronas.

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A Study of the PDGF Signaling Pathway with PRISM

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Probabilistic Model Checking of the PDGF Signaling Pathway

Model-Checking Based Approaches to Parameter Estimation of Gene Regulatory Networks

Mecanismos de protección frente a rotenona por PDGF-BB en un modelo astrocitario

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