¿Cuáles son las herramientas comúnmente utilizadas para reconstruir los circuitos reguladores transcripcionales que gobiernan diversas respuestas celulares y qué conjuntos de datos de entrada aceptan?
Inferir redes transcripcionales/reguladoras a partir de datos empíricos es un área activa de investigación y, que yo sepa, no existen muchas herramientas maduras para este tipo de análisis. Veo principalmente a matemáticos, estadísticos e ingenieros trabajando en este problema, probablemente debido a la intensa teoría cuantitativa involucrada. Incluso si existen herramientas maduras , dudo que estén diseñadas para el biólogo típico; lo más probable es que estén dirigidas a científicos con una formación más cuantitativa.
Dicho esto, conozco 2 o 3 piezas de software que pueden proporcionar un punto de partida para los curiosos o los aventureros: AIRnet (descrito aquí ), iBioSim (descrito por la tesis doctoral de Barker, actualmente el segundo éxito en esta búsqueda de Google ) , y tal vez Ingenuity Pathways Analysis (que requiere una licencia paga). La única de estas herramientas que he intentado usar es iBioSim, y en ese momento (hace más o menos 2 años) era un proceso muy complicado.
Me gustaría agregar regulonDB, que no está tan integrado, pero tiene un tremendo mapa del reguloma de e coli que sería útil para cualquier modelo bacteriano.
Estoy de acuerdo con @DanielStandage en que esto no se entiende bien y ni siquiera parece haber representaciones estándar para este tipo de datos.
Daniel Standage