玛格丽塔·卡莱蒂;马蒂奥·蒙塔尼;瓦伦蒂娜·梅奇尼;马齐亚·比安奇;露西娅·拉基蒂 脑肿瘤中PTEN调节的随机模型：多形性胶质母细胞瘤模型。 （英文） Zbl 1354.92036号 数学。Biosci公司。工程师。 12，第5号，965-981（2015）. 小结：这项工作是DISBEF系数学小组和乌尔比诺大学“卡罗-波”DISB系生化小组合作的成果，目的是更好地了解脑癌发生的一些关键方面。在我们的合作过程中，我们发现生物化学家主要被整个细胞的瞬时行为所吸引，而数学家则主要对其不同部分随时间的演化感兴趣。因此，这种合作非常具有挑战性。从开始[苏马津P等，“广泛的微RNA介导的RNA-RNA相互作用网络调节胶质母细胞瘤中已建立的致癌途径”，Cell 147，No.2，370-381（2011；doi:10.1016/j.cell.2011.09.041);Y.Tay先生等，“通过竞争内源性mRNA对肿瘤抑制因子PTEN的编码独立调节”，Cell 147，No.2，344-357（2011；doi:10.1016/j.cell.2011.09.029);Y.Tay先生等人，“ceRNA串扰和竞争的多层复杂性”，《自然》，伦敦505，第748334-352号（2014；doi:10.1038/nature12986)]，我们介绍了PTEN转录后调控的竞争随机模型，包括与miRNA和并发基因的相互作用。我们的模型还涵盖了蛋白质形成和从蛋白质返回miRNA的反向机制。数值模拟表明，该模型再现了正常胶质细胞的预期动力学。此外，翻译和转录延迟的引入为在脑肿瘤细胞中观察到的PTEN低表达提供了一些有趣的见解。 引用于1文件 MSC公司： 92 C50 医疗应用（通用） 92C40型 生物化学、分子生物学 92C45型 生化问题中的动力学（药代动力学、酶动力学等） 关键词：脑肿瘤;随机建模;基因调控;PTEN公司;多形性胶质母细胞瘤;遗传调控网络的数值方法 软件：S-ROCK公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Carletti}等人，《数学》。Biosci公司。工程12，编号5，965--981（2015；Zbl 1354.92036） 全文： 内政部 参考文献： [1] A.Abdulle，基于正交多项式的二阶Chebyshev方法，《数值数学》，90，1（2001）·Zbl 0997.65094号 ·doi:10.1007/s002110100292 [2] A.Abdulle，S-ROCK:刚性随机微分方程的Chebyshev方法，SIAM J.Sci。计算。，30, 997 (2008) ·Zbl 1159.60329号 ·doi:10.1137/070679375 [3] U.Ala，在允许的分子环境中，整合转录和竞争性内源性RNA网络相互调节，PNAS，110，7154（2013）·doi:10.1073/pnas.1222509110 [4] C.T.H.Baker，随机时滞微分方程显式一步方法的数值分析，LMS J.Compute。数学。，3, 315 (2000) ·Zbl 0974.65008号 ·doi:10.1112/S146115700000322 [5] M.Barrio，Hes1的振荡调节：离散随机延迟建模和仿真，PLoS Compute Biol（2006） [6] D.P.Bartel，《微RNA：基因组学、生物发生、机制和功能》，《细胞》，116281（2004）·doi:10.1016/S0092-8674（04）00045-5 [7] D.P.Bartel，《微RNA：靶点识别和调节功能》，《细胞》，136，215（2009）·doi:10.1016/j.cell.2009.01.002 [8] K.Burrage，模拟化学反应系统的多尺度方法，《生物物理和分子生物学进展》，85217（2004）·doi:10.1016/j.pbiomolbio.2004.01.014 [9] M.Carletti，《生物过程的随机建模》，博士论文（2008） [10] A.Carracedo，肿瘤抑制中PTEN水平：多少才算太少？，，癌症研究，71，629（2011）·doi:10.1158/0008-5472.CAN-10-2488 [11] A.de Giorgio，竞争性内源性RNA在癌症中的新作用：PTEN调控的见解，分子细胞生物学。，337976（2013）·doi:10.1128/MCB.00683-13 [12] M.Figliuzzi，《作为竞争RNA之间选择性通信通道的微RNA：稳态理论》，《生物物理学杂志》，104，1203（2013）·doi:10.1016/j.bpj.2013.01.012 [13] P.Garcia-Junco-Clemente，PTEN：神经元结构、功能和可塑性的主调节器，《Commun Integr Biol》。(2014) [14] D.T.Gillespie，耦合化学反应的精确随机模拟，J.Phys。化学。，81, 2340 (1977) ·doi:10.1021/j100540a008 [15] D.T.Gillespie，化学反应系统的近似加速随机模拟，J.Chem。物理。，115, 1716 (2001) ·数字对象标识代码：10.1063/1.1378322 [16] J.Goutsias，随机生物化学系统中快速反应动力学的准平衡近似，J.Chem。物理。，122 (2005) ·数字对象标识代码：10.1063/11889434 [17] D.Hernandez，带乘性噪声系统隐式Runge-Kutta方法的收敛性和稳定性，BIT Num.Math。，33, 654 (1993) ·Zbl 0789.65101号 ·doi:10.1007/BF01990541 [18] F.A.Karreth，在致癌BRAF诱导的黑色素瘤小鼠模型中肿瘤抑制PTEN ceRNAs的体内鉴定，Cell，147，382（2011）·doi:10.1016/j.cell.2011.09.032 [19] A.Leier，《结合延迟和固有噪声的生化动力学广义二项式τ-叶方法》，J.Chem。物理。，128 (2008) [20] S.Mukherji，MicroRNAs可以在目标基因表达中生成阈值，《自然遗传学》，43，854（2011）·doi:10.1038/ng.905 [21] L.Poliseno，基因和假基因mRNA的编码独立功能调节肿瘤生物学，《自然》，465，1033（2010）·doi:10.1038/nature09144 [22] P.Rue，刚性生化动力学的扩展稳定性模拟方法，BMC系统生物学（2010） [23] P.Sumazin，《RNA-RNA相互作用的广泛MicroRNA-介导网络调节胶质母细胞瘤中已建立的致癌途径》，Cell，147370（2011）·doi:10.1016/j.cell.2011.09.041 [24] Y.Tay，通过竞争内源性mRNA对肿瘤抑制因子PTEN的编码独立调节，，Cell，147，344（2011）·doi:10.1016/j.cell.2011.09.029 [25] Y.Tay，《ceRNA串扰和竞争的多层复杂性》，《自然》，505344（2014）·doi:10.1038/nature12986 [26] T.Tian，遗传调控网络的随机延迟微分方程，J.Comp应用。数学。，205, 696 (2007) ·Zbl 1112.92029号 ·doi:10.1016/j.cam.2006.02.063 [27] T.E.Turner，体内反应建模的随机方法，计算。生物与化学。，28, 165 (2004) ·兹比尔1087.92035 ·doi:10.1016/j.compbiochem.2004.05.001 [28] 徐俊杰，PTEN突变和蛋白表达与胶质母细胞瘤患者总体和无病生存率的相关性，Transl Oncol。，7, 196 (2014) ·doi:10.1016/j.tranon.2014.02.004 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。