f******g
发帖数: 1003 | 1 以下观点纯属猜想
我看到的很多文章，包括很好的文章，象CNS级别的文章，很多都是描述一个现象，展
示某个基因有某些功能，机制上主要是向很经典的pathway靠，其实这些机制不一定是
最主要的机制，但是为了快速发表发文章，就往最经典的通路上靠了。
这样做的结果就是，与很经典的基因，例如p53，有相互作用的基因有成百个，当然了
，在不同细胞中，相互作用的基因可能是不一样的。
我总是想，细胞基因相互作用中有没有可能发现很基本的定律，象物理中的牛顿三定律
，数学中的很多公理定理。
比如影响一个基因的表达的因素有很多，目前我所知道的有：转录因子调控，microRNA
调控，甲基化调节，乙酰化调节，磷酸化调节，泛素化调节。
我们有没有可能应用数学上的知识，用一个方程来描述这个基因的表达，各个参数可以
用不同条件下的实际测量值来解决。
to be continued |
p*7
发帖数: 45 | 2 There are some rules on how gene regulation is controlled in vivo. The most
basic one was proposed fifty years ago by Monod and Jacob, which was
originally called the "operon model" based on studies in viruses and
bacteria but later proven to be a general rule on the control of gene
expression in all the organisms.
Basically, it says: 1) gene regulation is controlled by cis-elements (i.e.
promoter, enhancer etc.), and trans-regulators (transcription factor,
regulatory RNA etc.). 2), the trans-regulators directly act upon cis-
elements to effect spatial and temporal control of gene expression.
In theory, it is possible to model gene regulation based on thermodynamic
model. That is, if you know how each trans-regulator binds with cis-element
(input), and how this binding effects gene transcription (output), you can
have a quantitative model. But the reality is, each gene is controlled by
many different trans-regulators, and the input-output relationship is not
linear. Also, the binding between trans- and cis-element is affected by many
parameters at many levels, including some of the mechanisms you mentioned
like 甲基化调节，乙酰化调节，磷酸化调节，泛素化调节. So as for now, we still
don't really understand in complete detail the regulation of a single gene
in vivo.
microRNA
【在 f******g 的大作中提到】
: 以下观点纯属猜想
: 我看到的很多文章，包括很好的文章，象CNS级别的文章，很多都是描述一个现象，展
: 示某个基因有某些功能，机制上主要是向很经典的pathway靠，其实这些机制不一定是
: 最主要的机制，但是为了快速发表发文章，就往最经典的通路上靠了。
: 这样做的结果就是，与很经典的基因，例如p53，有相互作用的基因有成百个，当然了
: ，在不同细胞中，相互作用的基因可能是不一样的。
: 我总是想，细胞基因相互作用中有没有可能发现很基本的定律，象物理中的牛顿三定律
: ，数学中的很多公理定理。
: 比如影响一个基因的表达的因素有很多，目前我所知道的有：转录因子调控，microRNA
: 调控，甲基化调节，乙酰化调节，磷酸化调节，泛素化调节。
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f*********r
发帖数: 1233 | |
M*****8
发帖数: 17722 | 4
microRNA
其实生命科学比金融更复杂的程度是数量级的。
搞金融的看不起读生物的是肤浅无知加偏见。
金融比生命科学简单多了，简单太多了。
我的下一个目标就是攻 Gerontology。
(10年之内)。
【在 f******g 的大作中提到】
: 以下观点纯属猜想
: 我看到的很多文章，包括很好的文章，象CNS级别的文章，很多都是描述一个现象，展
: 示某个基因有某些功能，机制上主要是向很经典的pathway靠，其实这些机制不一定是
: 最主要的机制，但是为了快速发表发文章，就往最经典的通路上靠了。
: 这样做的结果就是，与很经典的基因，例如p53，有相互作用的基因有成百个，当然了
: ，在不同细胞中，相互作用的基因可能是不一样的。
: 我总是想，细胞基因相互作用中有没有可能发现很基本的定律，象物理中的牛顿三定律
: ，数学中的很多公理定理。
: 比如影响一个基因的表达的因素有很多，目前我所知道的有：转录因子调控，microRNA
: 调控，甲基化调节，乙酰化调节，磷酸化调节，泛素化调节。
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D*a
发帖数: 6830 | |
f******g
发帖数: 1003 | 6 欢迎几位的讨论，我自己本身是IEEE出身，现在投身生物领域了。
我觉得基因调控网络很像电子电路，有开启的，有关闭的。但是实际上的基因调节远远
复杂与电子电路。 |
D*a
发帖数: 6830 | 7 那正好推荐你看看那本<<复杂>>，你应该能有共鸣。
【在 f******g 的大作中提到】
: 欢迎几位的讨论，我自己本身是IEEE出身，现在投身生物领域了。
: 我觉得基因调控网络很像电子电路，有开启的，有关闭的。但是实际上的基因调节远远
: 复杂与电子电路。
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f******g
发帖数: 1003 | 8 记得几年前系统生物学领域一个大牛用电子电路的模型来模拟基因调控网络，发表在
Science上了，但是后来就没有following up的文章了。
其实这篇文章只使用了电子电路领域很简单的基本电子元件：是门（用来模拟启动基因
表达），非门（用来模拟抑制基因表达），反馈网络。
我觉得电容和电感的工作原理和基因调控表达更相近，是一个渐变的过程。还有就是信
号与系统，这是IEEE学生最基本的课程之一，信号与系统把基本电子元件用一个数学模
型来模拟，引入反馈的概念，然后可以成功的计算系统的运作，输入输出的关系。
正如一楼所说基因表达调控网络大部分是非线性的，但是有大量的数学模型是非线性的
，例如最简单的指数变化，泊松分布等等。
所以，如果我们能够给某种特定细胞里起主要功能的基因建立数学模型，然后引入信号
与系统的知识，也许可以简单的描述一个简单的基因网络。 |
d*****r
发帖数: 2583 | 9 其实还是有一个本质的区别，在电子工程领域，noise通常是作为被剔出的
成分，但是最近很多的研究都证明在生物领域，noise常常是产生bifurcation，
新的pattern的driving force.
其实我觉得产生chaotic的电路也许有点意思，你可以看看Leon Chua的那些电路，
如果可以用chaotic circuits来simulate一些生物网络的东西，还是有意思的。
整两片nature, science什么的。
http://www.eecs.berkeley.edu/~chua/papers/Matsumoto84.pdf
【在 f******g 的大作中提到】
: 记得几年前系统生物学领域一个大牛用电子电路的模型来模拟基因调控网络，发表在
: Science上了，但是后来就没有following up的文章了。
: 其实这篇文章只使用了电子电路领域很简单的基本电子元件：是门（用来模拟启动基因
: 表达），非门（用来模拟抑制基因表达），反馈网络。
: 我觉得电容和电感的工作原理和基因调控表达更相近，是一个渐变的过程。还有就是信
: 号与系统，这是IEEE学生最基本的课程之一，信号与系统把基本电子元件用一个数学模
: 型来模拟，引入反馈的概念，然后可以成功的计算系统的运作，输入输出的关系。
: 正如一楼所说基因表达调控网络大部分是非线性的，但是有大量的数学模型是非线性的
: ，例如最简单的指数变化，泊松分布等等。
: 所以，如果我们能够给某种特定细胞里起主要功能的基因建立数学模型，然后引入信号
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d*****r
发帖数: 2583 | 10 如果你是电路背景的，也许更适合你的方向是模拟neuro system，
stanford的Kwabena Boahen用analog VLSI模拟神经系统，我以前在他的实验室，
试图用20几个晶体管的电路，工作在suthreshold的region(I-V curve
服从boltzmann distribution)，来模拟一个neuron所有不同可能的input-output
我做了一年没有做出来，后来放弃了，你可以试试看？
他们后来重点放到神经网络方面，用FPGA来模拟spike timing，后来跟IBM的
TJ Watson center合作，也不是很顺利，IBM放弃他们自己去搞了。我有一个
朋友在IBM那个组，据他说IBM的目的从来不是神经生物学，他们的目的是看
能不能搞出新的电路理论（subthreshold电路原理都很exotic），或者能不能
搞extremely low power computation(subthreshold region are very low power)
【在 f******g 的大作中提到】
: 记得几年前系统生物学领域一个大牛用电子电路的模型来模拟基因调控网络，发表在
: Science上了，但是后来就没有following up的文章了。
: 其实这篇文章只使用了电子电路领域很简单的基本电子元件：是门（用来模拟启动基因
: 表达），非门（用来模拟抑制基因表达），反馈网络。
: 我觉得电容和电感的工作原理和基因调控表达更相近，是一个渐变的过程。还有就是信
: 号与系统，这是IEEE学生最基本的课程之一，信号与系统把基本电子元件用一个数学模
: 型来模拟，引入反馈的概念，然后可以成功的计算系统的运作，输入输出的关系。
: 正如一楼所说基因表达调控网络大部分是非线性的，但是有大量的数学模型是非线性的
: ，例如最简单的指数变化，泊松分布等等。
: 所以，如果我们能够给某种特定细胞里起主要功能的基因建立数学模型，然后引入信号
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c********r
发帖数: 189 | 11 与门非门等逻辑在基因调控和个体发育中是极其常见的。但是很多时候生物体更像是四
维的电路，极其复杂。不同的时间，不同的地点不同。电路也不是非开即合，有时候半
开半合，有时候一会开一会合，动态的，有时候开了也没用。
确实很多人的实验中都把自己研究的东西往经典通路上凑，往明星分子身上凑。一方面
可能确实那些通路和分子确实比较重要，另一方面可能是因为这样比较简单，而且容易
引起别人的注意。但是很多时候not make sense.. |
y**s
发帖数: 6809 | 12 求你朋友联系方式
【在 d*****r 的大作中提到】
: 如果你是电路背景的，也许更适合你的方向是模拟neuro system，
: stanford的Kwabena Boahen用analog VLSI模拟神经系统，我以前在他的实验室，
: 试图用20几个晶体管的电路，工作在suthreshold的region(I-V curve
: 服从boltzmann distribution)，来模拟一个neuron所有不同可能的input-output
: 我做了一年没有做出来，后来放弃了，你可以试试看？
: 他们后来重点放到神经网络方面，用FPGA来模拟spike timing，后来跟IBM的
: TJ Watson center合作，也不是很顺利，IBM放弃他们自己去搞了。我有一个
: 朋友在IBM那个组，据他说IBM的目的从来不是神经生物学，他们的目的是看
: 能不能搞出新的电路理论（subthreshold电路原理都很exotic），或者能不能
: 搞extremely low power computation(subthreshold region are very low power)
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p*7
发帖数: 45 | 13 用集成电路的方式来看基因调控在发育过程中的作用其实是很有道理的。基因调控一个
很普遍的规律就是每个基因都是有多个转录因子共同调节的。根据这些转录因子在调控
序列（比如增强子）的相互结合然后激活表达的情况，很多实验表明它们确实有几种类
似电路里的逻辑门，譬如说 AND, OR.
因此现在许多研究发育过程中的基因调控的实验室都是用一个基因调控网络的模式来进
行研究的。这个想法最早在60年代莫就被提出来了，后来有加州理工的 Eric Davidson
发扬光大，用于 sea urchin 早期发育的研究， 他写了好基本书，基本上十年一次，
来阐述这些观点，最近的一本叫 the Regulatory Genome， 有兴趣的可以看看。 |
L******e
发帖数: 651 | 14 很好的观点。
我正巧就在使用一种非线性的数学模型在model gene/gene/environment interaction,
hopefully can generate some regulatory network. But we may not have enough
data for the purpose.
【在 f******g 的大作中提到】
: 记得几年前系统生物学领域一个大牛用电子电路的模型来模拟基因调控网络，发表在
: Science上了，但是后来就没有following up的文章了。
: 其实这篇文章只使用了电子电路领域很简单的基本电子元件：是门（用来模拟启动基因
: 表达），非门（用来模拟抑制基因表达），反馈网络。
: 我觉得电容和电感的工作原理和基因调控表达更相近，是一个渐变的过程。还有就是信
: 号与系统，这是IEEE学生最基本的课程之一，信号与系统把基本电子元件用一个数学模
: 型来模拟，引入反馈的概念，然后可以成功的计算系统的运作，输入输出的关系。
: 正如一楼所说基因表达调控网络大部分是非线性的，但是有大量的数学模型是非线性的
: ，例如最简单的指数变化，泊松分布等等。
: 所以，如果我们能够给某种特定细胞里起主要功能的基因建立数学模型，然后引入信号
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