Rețelele biologice sunt orice rețele care fac parte din sistemele biologice. O rețea este orice sistem cu unități care sunt legate între ele, cum ar fi o singură specie care sunt legate într-o singură rețea trofică . Rețelele biologice oferă o reprezentare matematică a conexiunilor găsite prin cercetări ecologice, evolutive și fiziologice , cum ar fi rețelele neuronale [1] . Analiza rețelelor biologice în raport cu bolile umane a dus la apariția domeniului medicinei de rețea [2] [3] .
Sistemele biologice complexe pot fi reprezentate și analizate ca rețele calculabile. De exemplu, ecosistemele pot fi modelate ca rețele de specii care interacționează sau o proteină poate fi modelată ca o rețea de aminoacizi. Dacă proteina este descompusă în continuare, aminoacizii pot fi reprezentați ca o rețea de atomi legați , cum ar fi carbonul , azotul și oxigenul . Vârfurile și muchiile sunt componentele de bază ale unei rețele. Nodurile reprezintă unități dintr-o rețea, în timp ce marginile sunt interacțiuni între unități. Nodurile pot reprezenta o gamă largă de unități biologice, de la organisme individuale la neuroni individuali din creier. Două proprietăți importante ale unei rețele sunt gradul și centralitatea graficului. Gradul (sau conexiunea, alta decât cea utilizată în teoria grafurilor ) este numărul de muchii care conectează un nod, iar centralitatea este o măsură a cât de central este un nod în rețea [4] . Nodurile foarte interconectate servesc în esență ca punți între diferite părți ale rețelei (adică interacțiunile trebuie să treacă prin acel nod pentru a ajunge la alte părți ale rețelei). În rețelele sociale, nodurile extrem de centralizate sau extrem de centralizate pot juca un rol important în structura generală a rețelei. În anii 1980, cercetătorii au început să considere ADN-ul și genomul ca un depozit dinamic al unui sistem de limbaj cu stări finale precise, calculabile, reprezentate ca o mașină cu stări finite [5] . Studiile recente ale sistemelor complexe au arătat, de asemenea, unele comunități de anvergură în organizarea informațiilor privind problemele de biologie, informatică și fizică , cum ar fi condensatul Bose-Einstein (starea specială a materiei) [6] .
Bioinformatica își schimbă din ce în ce mai mult atenția de la gene individuale , proteine și algoritmi de căutare la rețele la scară largă, adesea denumite ohmi, cum ar fi biomi , interactomi , genomi și proteomi . Astfel de studii teoretice au arătat că rețelele biologice împărtășesc multe caracteristici cu alte rețele, cum ar fi internetul sau rețelele sociale , cum ar fi topologia rețelei lor .
Multe interacțiuni proteină-proteină (PPI) dintr-o celulă formează rețele de interacțiune proteică (PIN), unde proteinele sunt noduri și interacțiunile lor sunt margini [7] PIN-urile sunt rețelele cele mai amănunțite analizate în biologie. Există zeci de metode de detectare a PPI pentru a detecta astfel de interacțiuni. Analiza cu doi hibridi este o tehnică experimentală utilizată pe scară largă pentru studiul interacțiunilor binare [8] .
Studii recente au arătat persistența rețelelor moleculare pe o evoluție îndelungată [9] Mai mult, proteinele cu un grad ridicat de conectivitate s-au dovedit a fi mai importante pentru supraviețuire decât proteinele cu un grad mai mic [10] . Acest lucru sugerează că compoziția generală a rețelei (și nu doar interacțiunea dintre perechile de proteine) este importantă pentru funcționarea generală a organismului.
Activitatea genelor este reglată de factori de transcripție , proteine care se leagă în mod normal de ADN . Majoritatea factorilor de transcripție se leagă de mai multe site-uri de legare din genom . Ca rezultat, toate celulele au rețele complexe de reglare a genelor. De exemplu, genomul uman codifică aproximativ 1400 de factori de transcripție care leagă ADN-ul care reglează expresia a peste 20.000 de gene umane [11] . Tehnologiile pentru studierea rețelelor de reglementare a genelor includ ChIP-chip , ChIP-seq , CliP-seq și altele.
Rețelele de co-expresie genetică pot fi interpretate ca rețele de asocieri între variabile care măsoară conținutul transcripției. Aceste rețele au fost utilizate pentru a furniza analize biologice sistemice a datelor de microarray ADN, date ARN-seq, date miARN etc. Analiza rețelelor ponderate de coexpresie genică este utilizată pe scară largă pentru a identifica modulele de coexpresie și genele hub intramodulare. Modulele de co-expresie pot corespunde tipurilor de celule sau căilor. Hub-urile în modul puternic conectate pot fi interpretate ca reprezentanți ai modulelor respective.
Compușii chimici ai unei celule vii sunt legați prin reacții biochimice care transformă un compus în altul. Reacțiile sunt catalizate de enzime . Astfel, toți compușii dintr-o celulă fac parte dintr-o rețea biochimică complexă de reacții numită rețea metabolică . Analiza rețelei poate fi utilizată pentru a determina modul în care selecția afectează căile metabolice [4] .
Semnalele sunt transmise în interiorul celulelor sau între celule și formează astfel rețele complexe de semnalizare. De exemplu, în calea de semnalizare ERK , calea de la suprafața celulei la nucleul celulei este mediată de o serie de interacțiuni proteină-proteină, reacții de fosforilare și alte evenimente. Rețelele de semnalizare integrează de obicei interatomi , rețele de reglare a genelor și rețele metabolice.
Interacțiunile complexe din creier îl fac un candidat ideal pentru aplicarea teoriei rețelelor. Neuronii din creier sunt strâns legați unii cu alții și acest lucru duce la prezența structurilor complexe în aspectele structurale și funcționale ale creierului [12] . De exemplu, proprietățile lumii mici au fost demonstrate în conexiunile dintre regiunile corticale ale creierului la primate [13] sau în timpul înghițirii la oameni [14] . Acest lucru sugerează că zonele corticale ale creierului nu interacționează direct între ele, ci că majoritatea zonelor pot fi atinse din toate celelalte cu doar câteva interacțiuni.
Toate organismele sunt conectate între ele prin interacțiuni alimentare. Adică, dacă o specie mănâncă sau este mâncată de o altă specie, acestea sunt legate într-o rețea trofică complexă de interacțiuni prădător-pradă. Stabilitatea acestor interacțiuni a fost o întrebare de lungă durată în ecologie [15] . Adică, dacă unii membri ai rețelei sunt eliminați, ce se întâmplă cu rețeaua (adică se destramă sau se adaptează)? Analiza rețelei poate fi utilizată pentru a studia stabilitatea unei rețele trofice și pentru a determina dacă anumite proprietăți ale rețelei conduc la rețele mai stabile. În plus, analiza rețelei poate fi utilizată pentru a determina modul în care îndepărtarea selectivă a speciilor va afecta rețeaua trofica în ansamblu [16] . Acest lucru este deosebit de important, având în vedere potențiala pierdere de specii din cauza schimbărilor climatice globale.
Articolul principal: relațiile sociale În biologie, interacțiunile perechilor au fost istoric în centrul cercetării intense. Odată cu progresele recente în știința rețelelor, a devenit posibilă extinderea interacțiunilor perechi pentru a include indivizi din multe specii care participă la interacțiuni multiple pentru a înțelege structura și funcția științelor rețelelor de bază [17] . Utilizarea analizei rețelelor sociale poate permite atât descoperirea, cât și înțelegerea modului în care aceste interacțiuni complexe sunt interconectate în rețeaua unui sistem, o conexiune până acum puțin înțeleasă. Acest instrument puternic vă permite să studiați diferite tipuri de interacțiuni (de la competiție la cooperare ) folosind același cadru general [18] . De exemplu, interacțiunile dintre plante și polenizatorii de insecte sunt reciproc avantajoase și implică adesea multe specii diferite de polenizatori, precum și multe specii diferite de plante. Aceste interacțiuni sunt critice pentru reproducerea plantelor și, prin urmare, acumularea de resurse la baza lanțului alimentar pentru consumatorii primari, totuși aceste rețele de interacțiune sunt amenințate de factori antropici . Utilizarea analizei rețelelor poate arunca lumină asupra modului în care funcționează rețelele de polenizare și, la rândul său, poate oferi o bază pentru eforturile de conservare [19] , majoritatea plantelor sunt polenizate de mulți polenizatori), iar modularitatea joacă un rol important în stabilitatea rețelei [19] [20 ]. ] . Aceste proprietăți ale rețelei pot fi utilizate pentru a încetini propagarea efectelor de perturbare prin sistem și pentru a proteja potențial rețeaua tampon de schimbările antropice într-un fel [20] . Mai general, structura interacțiunilor speciilor într-o rețea ecologică ne poate spune despre diversitatea, bogăția și robustețea rețelei [21] . Cercetătorii pot chiar compara modelele actuale ale rețelelor de interacțiune cu specii cu reconstrucții istorice ale rețelelor antice pentru a determina modul în care rețelele s-au schimbat în timp [22] . Cercetările recente asupra acestor rețele complexe de interacțiune între specii se preocupă de înțelegerea factorilor (de exemplu, diversitatea) care conduc la stabilitatea rețelei [23] .
Analiza rețelei oferă capacitatea de a cuantifica relațiile dintre indivizi, ceea ce permite obținerea de detalii despre rețea ca întreg la nivel de specie și/sau populație [24] Cercetătorii interesați de comportamentul animal într-o varietate de taxoni, de la insecte la primate, sunt începând să încorporeze analiza rețelei în cercetarea lor. . Cercetătorii interesați de insectele sociale (de exemplu, furnicile și albinele) au folosit analiza rețelelor pentru a înțelege mai bine diviziunea muncii, distribuția sarcinilor și optimizarea hranei în colonii [25] [26] [27] ; Alți cercetători sunt interesați de modul în care anumite proprietăți Rețelele la nivel de grup și/sau populație pot explica comportamentul la nivel individual. De exemplu, un studiu asupra manakinilor cu coadă sârmă (o pasăre mică din familia paseriformelor) a arătat că importanța masculului în rețea sporește foarte mult capacitatea masculului de a urca în ierarhia socială (adică, în cele din urmă, să câștige teritoriu și o femelă) [28] . În grupurile de delfini cu bot, centralitatea punctajului individual și relația interpersonală pot prezice dacă acel individ va prezenta anumite comportamente, cum ar fi folosirea palmei laterale și răsturnarea în sus pentru a ghida călătoria în grup; indivizii cu scoruri mari în relațiile interpersonale sunt mai conectați și pot primi mai multe informații și, prin urmare, sunt mai potriviti pentru călătoriile în grup și, prin urmare, tind să manifeste astfel de comportamente de semnalizare mai mult decât alți membri ai grupului [29] .
Analiza rețelei poate fi folosită și pentru a descrie organizarea socială a unei specii în ansamblu, dezvăluind adesea mecanisme proxime importante care facilitează utilizarea anumitor strategii comportamentale. Aceste descrieri sunt adesea asociate cu proprietăți ecologice (de exemplu, distribuția resurselor). De exemplu, analiza rețelei a evidențiat diferențe subtile în dinamica grupului a două specii înrudite într-o comunitate care se unește-divizează - zebrele lui Grevy și kulanii ; Zebrele lui Grevy arată o preferință clară de asociere atunci când sunt împărțite în grupuri mai mici, în timp ce kulanii nu [30] . În mod similar, cercetătorii interesați de primate au folosit, de asemenea, analiza rețelei pentru a compara organizațiile sociale din diferite ordine de primate, sugerând că utilizarea indicatorilor de rețea (cum ar fi centralizarea, înclinația către grup ) poate fi utilă în ceea ce privește explicarea tipurilor de comportament social. . vedem în cadrul anumitor grupuri și nu în altele [31] .
În cele din urmă, analiza rețelelor sociale poate dezvălui, de asemenea, fluctuații importante în comportamentul animalului într-un mediu în schimbare. De exemplu, analiza în rețea a femelelor babuini de urs ( Papio hamadryas ursinus ) a dezvăluit schimbări dinamice importante de-a lungul anotimpurilor care erau necunoscute anterior; mai degrabă decât să creeze legături sociale stabile, pe termen lung, cu prietenii, babuinii s-au dovedit a avea relații mai fluide care depind de neprevăzute pe termen scurt legate de dinamica la nivel de grup, precum și de variabilitatea mediului [32] . Schimbările în mediul rețelei sociale umane pot afecta, de asemenea, caracteristici precum „personalitatea”: de exemplu, păianjenii gregari care se grăbesc cu vecinii mai îndrăzneți tind să crească în dimensiune și îndrăzneală [33] . Acesta este un set foarte mic de exemple generale despre modul în care cercetătorii pot folosi analiza rețelei pentru a studia comportamentul animalelor. Cercetările în acest domeniu se extind în prezent foarte rapid. Analiza rețelelor sociale este un instrument valoros pentru studiul comportamentului animalelor la toate speciile de animale și poate dezvălui informații noi despre comportamentul animalelor și ecologia socială, care anterior erau puțin înțelese.