Overview of methods of reverse engineering of gene regulatory networks: Boolean and Bayesian networks

Abstract

Одна из проблем современной системной биологии – моделирование сетей генной регуляции, в наиболее полной мере отображающих регуляторные взаимодействия между генами всего организма. Большая вычислительная сложность такой задачи и отсутствие основательных обзоров методов реконструкции генных сетей являются значительной преградой для дальнейшего развития этого направления системной биологии. В данной статье рассмотрены два наиболее распространенных метода моделирования сетей генной регуляции: булевые и баесовые сети, а также дано их математическое описание, а также раскрыто несколько алгоритмических подходов к моделированию генных сетей с помощью этих методов, указаны сложность алгоритмов и проблемы, которые возникают при их использовании. Ключевые слова: реконструкция сетей генной регуляции, булевые сети, баесовые сети.

Однією з проблем сучасної системної біології є моделювання мереж генної регуляції, які у найповнішому вигляді відтворюють регуляторні взаємодії між генами всього організму. Надзвичайна обчислювальна складність цієї задачі та відсутність ґрунтовних оглядів методів реконструкції генних мереж є значною перешкодою для подальшого розвитку цього напрямку системної біології. У даній статті розглянуто два найпоширеніших методи моделювання мереж генної регуляції: булеві і баєсові мережі, та наведено математичний опис кожного з них, а також розкрито декілька алгоритмічних підходів до моделювання генних мереж за допомогою цих методів, вказано на складність алгоритмів та зазначено проблеми, що виникають при їхньому застосуванні. Ключові слова: реконструкція мереж генної регуляції, булеві мережі, баєсові мережі.

Reverse engineering of gene regulatory networks is an intensively studied topic in Systems Biology as it reconstructs regulatory interactions between all genes in the genome in the most complete form. The extreme computational complexity of this problem and lack of thorough reviews on reconstruction methods of gene regulatory network is a significant obstacle to further development of this area. In this article the two most common methods for modeling gene regulatory networks are surveyed: Boolean and Bayesian networks. The mathematical description of each method is given, as well as several algorithmic approaches to modeling gene networks using these methods; the complexity of algorithms and the problems that arise during its implementation are also noted. Keywords: reconstruction of gene regulatory networks, Boolean networks, Bayesian networks.