Welche Werkzeuge werden üblicherweise verwendet, um die transkriptionellen Regelkreise zu rekonstruieren, die verschiedene zelluläre Reaktionen steuern, und welche Eingangsdatensätze akzeptieren sie?
Das Ableiten von Transkriptions-/Regulationsnetzwerken aus empirischen Daten ist ein aktives Forschungsgebiet, und meines Wissens gibt es nicht viele ausgereifte Werkzeuge für diese Art der Analyse. Ich sehe hauptsächlich Mathematiker, Statistiker und Ingenieure, die an diesem Problem arbeiten, wahrscheinlich wegen der damit verbundenen intensiven quantitativen Theorie. Selbst wenn es ausgereifte Tools gibt , bezweifle ich, dass sie auf den typischen Biologen zugeschnitten sind – wahrscheinlicher sind sie auf Wissenschaftler mit einem eher quantitativen Hintergrund ausgerichtet.
Abgesehen davon sind mir 2 oder 3 Softwarestücke bekannt, die einen Ausgangspunkt für Neugierige oder Abenteuerlustige bieten können: AIRnet ( hier beschrieben ), iBioSim (beschrieben in Barkers Doktorarbeit, derzeit der zweite Treffer in dieser Google-Suche ) , und vielleicht Ingenuity Pathways Analysis (für die eine kostenpflichtige Lizenz erforderlich ist). Das einzige dieser Tools, das ich überhaupt zu verwenden versucht habe, ist iBioSim, und zu der Zeit (vor ungefähr zwei Jahren) war es ein sehr klobiger Prozess.
Ich möchte regulonDB hinzufügen , das nicht so integriert ist, aber eine enorme Karte des E. coli-Reguloms hat, die für jedes Bakterienmodell nützlich wäre.
Ich stimme @DanielStandage zu, dass dies nicht gut verstanden wird und es anscheinend nicht einmal Standarddarstellungen für diese Art von Daten gibt.
Daniel Steh