当前生物学面临的重大挑战之一是弥合详细的基因/相互作用列表与生物网络的表型、系统级行为之间的差距。
对于图案化网络，分子系综必须感知和传递位置、方向和距离等空间信息，这需要在比分子本身大几个数量级的长度尺度上整合信息。在大多数情况下，我们才刚刚开始了解网络是如何完成这些任务的，这将需要从分子到系统范围内探测和分析网络。
我的实验室正在保守的PAR极性网络的背景下接受这一挑战。PAR蛋白是上游破坏对称性线索和下游控制极化过程（如细胞迁移、不对称细胞分裂和组织结构）之间空间信息的重要传感器。该网络的一个核心特征是将两个拮抗组的PAR蛋白分离成相反的膜结构域。通过分析这种跨尺度的网络，我们旨在确定核心设计原则是如何从关键分子活动和行为中产生的，以及这些原则是如何推动极性域的稳健生成的。
