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用于癌症信号通路研究的计算机工具的最新进展。

State of the art in silico tools for the study of signaling pathways in cancer.

作者信息

Villaamil Vanessa Medina, Gallego Guadalupe Aparicio, Cainzos Isabel Santamarina, Valladares-Ayerbes Manuel, Aparicio Luis M Antón

机构信息

Biomedical Research Institute (INIBIC), CHU A Coruña, Xubias de Abaixo s/n, PC 15006, A Coruña, Spain.

Medical Oncology Department, CHU A Coruña, PC 15006, A Coruña, Spain.

出版信息

Int J Mol Sci. 2012;13(6):6561-6581. doi: 10.3390/ijms13066561. Epub 2012 May 29.

DOI:10.3390/ijms13066561
PMID:22837650
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3397482/
Abstract

In the last several years, researchers have exhibited an intense interest in the evolutionarily conserved signaling pathways that have crucial roles during embryonic development. Interestingly, the malfunctioning of these signaling pathways leads to several human diseases, including cancer. The chemical and biophysical events that occur during cellular signaling, as well as the number of interactions within a signaling pathway, make these systems complex to study. In silico resources are tools used to aid the understanding of cellular signaling pathways. Systems approaches have provided a deeper knowledge of diverse biochemical processes, including individual metabolic pathways, signaling networks and genome-scale metabolic networks. In the future, these tools will be enormously valuable, if they continue to be developed in parallel with growing biological knowledge. In this study, an overview of the bioinformatics resources that are currently available for the analysis of biological networks is provided.

摘要

在过去几年中,研究人员对在胚胎发育过程中起关键作用的进化保守信号通路表现出浓厚兴趣。有趣的是,这些信号通路的功能失调会导致包括癌症在内的多种人类疾病。细胞信号传导过程中发生的化学和生物物理事件,以及信号通路内的相互作用数量,使得这些系统难以研究。计算机资源是用于辅助理解细胞信号通路的工具。系统方法已经提供了对各种生化过程的更深入了解,包括个体代谢途径、信号网络和基因组规模的代谢网络。未来,如果这些工具能与不断增长的生物学知识同步发展,它们将具有巨大价值。在本研究中,提供了当前可用于生物网络分析的生物信息学资源概述。

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