Una red biológica es cualquier red que se aplique a sistemas biológicos . Una red es cualquier sistema con subunidades vinculadas en un todo, como unidades de especies vinculadas a una red alimentaria completa . Las redes biológicas proporcionan una representación matemática de las conexiones que se encuentran en estudios ecológicos , evolutivos y fisiológicos , como las redes neuronales . [1] El análisis de las redes biológicas en la salud y las enfermedades humanas ha llevado a un campo emergente de investigación llamado medicina en red . [2] [3]
Biología y bioinformática de redes
Los sistemas biológicos complejos se pueden representar y analizar como redes computables. Por ejemplo, los ecosistemas pueden modelarse como redes de especies que interactúan, o una proteína puede modelarse como una red de aminoácidos. [4] Además, los aminoácidos se pueden representar como una red de átomos conectados , como carbono , nitrógeno y oxígeno . Los nodos y los bordes son los componentes esenciales de una red. Los nodos representan unidades en la red, mientras que los bordes representan la conexión entre las unidades. Los nodos pueden representar una amplia gama de unidades biológicas, desde organismos individuales hasta neuronas individuales en el cerebro. Dos de las propiedades importantes de una red son el grado y la centralidad de intermediación . El grado denota el número de bordes conectados a un nodo, mientras que la intermediación es una medida de cuán central es un nodo en la red. [5] Los nodos con un alto nivel de intermediación sirven esencialmente como puentes entre diferentes partes de la red (es decir, las interacciones deben pasar a través de este nodo para llegar a otras partes de la red). En las redes sociales, los nodos con un alto grado de intermediación pueden jugar un papel importante en su composición general. [6]
Ya en la década de 1980, los investigadores comenzaron a ver el ADN o los genomas como el almacenamiento dinámico de un sistema de lenguaje con estados finitos computables precisos representados como una máquina de estados finitos . [7] La investigación reciente de sistemas complejos también ha sugerido algunos puntos en común de gran alcance en la organización de la información en problemas de biología, informática y física , como el condensado de Bose-Einstein (un estado especial de la materia). [8]
La bioinformática ha cambiado cada vez más su enfoque de genes , proteínas y algoritmos de búsqueda individuales a redes a gran escala, a menudo denominadas como -omas como bioma , interactoma , genoma y proteoma . Estos estudios teóricos han revelado que las redes biológicas comparten muchas características con otras redes como Internet o las redes sociales , por ejemplo, la topología de la red . [9]
Redes en biología
Redes de interacción proteína-proteína
Las redes de interacción proteína-proteína (PIN) representan la relación física entre las proteínas presentes en una célula, donde las proteínas son nodos y sus interacciones son bordes no dirigidos . [10] Debido a su naturaleza no dirigida, es difícil identificar todas las proteínas involucradas en una interacción. Las interacciones proteína-proteína (IBP) son esenciales para los procesos celulares y también las redes más intensamente analizadas en biología. Los IBP podrían descubrirse mediante diversas técnicas experimentales, entre las cuales el sistema de dos híbridos de levadura es una técnica comúnmente utilizada para el estudio de interacciones binarias. [11] Recientemente, estudios de alto rendimiento que utilizan espectrometría de masas han identificado grandes conjuntos de interacciones de proteínas. [12]
Muchos esfuerzos internacionales han dado como resultado bases de datos que catalogan las interacciones proteína-proteína determinadas experimentalmente. Algunos de ellos son la base de datos de referencia de proteínas humanas , la base de datos de proteínas que interactúan , la base de datos de interacción molecular (MINT), [13] IntAct, [14] y BioGRID . [15] Al mismo tiempo, se propusieron múltiples enfoques computacionales para predecir interacciones. [16] STRING es una de esas bases de datos, donde se recopilan para uso público las interacciones proteína-proteína, tanto predichas computacionalmente como validadas experimentalmente.
Estudios recientes han indicado la conservación de redes moleculares a través del tiempo evolutivo profundo. [17] Además, se ha descubierto que las proteínas con altos grados de conexión tienen más probabilidades de ser esenciales para la supervivencia que las proteínas con grados menores. [18] Esta observación sugiere que la composición general de la red (no simplemente interacciones entre pares de proteínas) es vital para el funcionamiento general de un organismo.
Redes reguladoras de genes (redes de interacción ADN-proteína)
El genoma codifica miles de genes cuyos productos ( ARNm , proteínas) son cruciales para los diversos procesos de la vida, como la diferenciación celular, la supervivencia celular y el metabolismo. Los genes producen tales productos a través de un proceso llamado transcripción, que está regulado por una clase de proteínas llamadas factores de transcripción . Por ejemplo, el genoma humano codifica casi 1.500 factores de transcripción de unión al ADN que regulan la expresión de más de 20.000 genes humanos. [19] El conjunto completo de productos genéticos y las interacciones entre ellos constituyen redes reguladoras de genes (GRN). Los GRN regulan los niveles de productos génicos dentro de la célula y, a su vez, los procesos celulares.
Los GRN se representan con genes y factores de transcripción como nodos y la relación entre ellos como bordes. Estos bordes son direccionales y representan la relación reguladora entre los dos extremos del borde. Por ejemplo, el borde dirigido del gen A al gen B indica que A regula la expresión de B. Por tanto, estos bordes direccionales no solo pueden representar la promoción de la regulación génica sino también su inhibición.
Los GRN generalmente se construyen utilizando el conocimiento de la regulación genética disponible en bases de datos como., Reactome y KEGG . Las tecnologías de medición de alto rendimiento, como microarrays , RNA-Seq , ChIP-chip y ChIP-seq , permitieron la acumulación de datos transcriptómicos a gran escala, lo que podría ayudar a comprender los complejos patrones de regulación de genes. [20] [21]
Redes de coexpresión de genes (redes de asociación de transcripción-transcripción)
Las redes de coexpresión de genes se pueden percibir como redes de asociación entre variables que miden la abundancia de transcripciones. Estas redes se han utilizado para proporcionar un análisis biológico del sistema de datos de microarrays de ADN, datos de secuencia de ARN, datos de miARN, etc. El análisis de redes de coexpresión de genes ponderados se utiliza ampliamente para identificar módulos de coexpresión y genes concentradores intramodulares. [22] Los módulos de coexpresión pueden corresponder a tipos de células o vías, mientras que los concentradores intramodulares altamente conectados pueden interpretarse como representantes de sus respectivos módulos.
Redes metabólicas
Las células descomponen los alimentos y los nutrientes en pequeñas moléculas necesarias para el procesamiento celular a través de una serie de reacciones bioquímicas. Estas reacciones bioquímicas están catalizadas por enzimas . El conjunto completo de todas estas reacciones bioquímicas en todas las vías representa la red metabólica . Dentro de la red metabólica, las moléculas pequeñas toman el papel de nodos y pueden ser carbohidratos, lípidos o aminoácidos. Las reacciones que convierten estas pequeñas moléculas de una forma a otra se representan como aristas. Es posible utilizar análisis de redes para inferir cómo actúa la selección en las vías metabólicas. [5]
Redes de señalización
Las señales se transducen dentro de las células o entre ellas y, por lo tanto, forman redes de señalización complejas. Por ejemplo, la vía MAPK / ERK se transduce de la superficie celular al núcleo celular mediante una serie de interacciones proteína-proteína, reacciones de fosforilación y otros eventos. [23] Las redes de señalización suelen integrar redes de interacción proteína-proteína , redes reguladoras de genes y redes metabólicas . [24] [25]
Redes neuronales
Las complejas interacciones en el cerebro lo convierten en un candidato perfecto para aplicar la teoría de redes. Las neuronas del cerebro están profundamente conectadas entre sí, y esto da como resultado la presencia de redes complejas en los aspectos estructurales y funcionales del cerebro. [26] Por ejemplo, se han demostrado las propiedades de la red de mundos pequeños en las conexiones entre las regiones corticales del cerebro de los primates [27] o durante la deglución en humanos. [28] Esto sugiere que las áreas corticales del cerebro no interactúan directamente entre sí, pero se puede llegar a la mayoría de las áreas desde todas las demás a través de unas pocas interacciones.
Redes alimentarias
Todos los organismos están conectados a través de interacciones alimentarias. Si una especie come o es devorada por otra especie, están conectadas en una intrincada red alimenticia de interacciones entre depredadores y presas. La estabilidad de estas interacciones ha sido una cuestión de larga data en ecología. [29] Es decir, si se eliminan ciertos individuos, ¿qué pasa con la red (es decir, colapsa o se adapta)? El análisis de red se puede utilizar para explorar la estabilidad de la red alimentaria y determinar si ciertas propiedades de la red dan como resultado redes más estables. Además, el análisis de redes se puede utilizar para determinar cómo las eliminaciones selectivas de especies influirán en la red alimentaria en su conjunto. [30] Esto es especialmente importante considerando la posible pérdida de especies debido al cambio climático global.
Redes de interacción entre especies
En biología, las interacciones por pares han sido históricamente el foco de un estudio intenso. Con los avances recientes en la ciencia de redes , se ha hecho posible ampliar las interacciones por pares para incluir individuos de muchas especies involucradas en muchos conjuntos de interacciones para comprender la estructura y función de redes ecológicas más grandes . [31] El uso del análisis de red puede permitir tanto el descubrimiento como la comprensión de cómo estas complejas interacciones se vinculan entre sí dentro de la red del sistema, una propiedad que anteriormente se había pasado por alto. Esta poderosa herramienta permite el estudio de varios tipos de interacciones (desde competitivas hasta cooperativas ) utilizando el mismo marco general. [32] Por ejemplo, las interacciones planta- polinizador son mutuamente beneficiosas y, a menudo, involucran a muchas especies diferentes de polinizadores, así como a muchas especies diferentes de plantas. Estas interacciones son críticas para la reproducción de las plantas y, por lo tanto, la acumulación de recursos en la base de la cadena alimentaria para los consumidores primarios; sin embargo, estas redes de interacción están amenazadas por el cambio antropogénico . El uso del análisis de redes puede iluminar cómo funcionan las redes de polinización y, a su vez, puede informar los esfuerzos de conservación. [33] Dentro de las redes de polinización, el anidamiento (es decir, los especialistas interactúan con un subconjunto de especies con las que interactúan los generalistas), la redundancia (es decir, la mayoría de las plantas son polinizadas por muchos polinizadores) y la modularidad juegan un papel importante en la estabilidad de la red. [33] [34] Estas propiedades de la red pueden funcionar para frenar la propagación de los efectos de perturbación a través del sistema y, potencialmente, amortiguar la red de polinización de los cambios antropogénicos. [34] De manera más general, la estructura de las interacciones de las especies dentro de una red ecológica puede decirnos algo sobre la diversidad, riqueza y solidez de la red. [35] Los investigadores pueden incluso comparar las construcciones actuales de redes de interacciones de especies con reconstrucciones históricas de redes antiguas para determinar cómo las redes han cambiado con el tiempo. [36] La investigación reciente sobre estas complejas redes de interacciones de especies está muy interesada en comprender qué factores (por ejemplo, diversidad) conducen a la estabilidad de la red. [37]
Redes de interacción dentro de las especies
El análisis de red proporciona la capacidad de cuantificar asociaciones entre individuos, lo que permite inferir detalles sobre la red en su conjunto a nivel de especie y / o población. [38] Una de las características más atractivas del paradigma de la red sería que proporciona un marco conceptual único en el que la organización social de los animales en todos los niveles (individual, díada, grupo, población) y para todo tipo de interacción (agresiva, cooperativa, sexual, etc.) se puede estudiar. [39]
Los investigadores interesados en la etología en muchos taxones, desde insectos hasta primates, están comenzando a incorporar el análisis de redes en su investigación. Los investigadores interesados en insectos sociales (por ejemplo, hormigas y abejas) han utilizado mejor los análisis de redes para comprender la división del trabajo, la asignación de tareas y la optimización de la búsqueda de alimento dentro de las colonias; [40] [41] [42] Otros investigadores están interesados en cómo las propiedades específicas de la red a nivel de grupo y / o población pueden explicar los comportamientos a nivel individual. Los estudios han demostrado cómo la estructura de la red social animal puede verse influenciada por factores que van desde las características del entorno hasta las características del individuo, como la experiencia de desarrollo y la personalidad. A nivel del individuo, el patrón de conexiones sociales puede ser un determinante importante de la aptitud , prediciendo tanto la supervivencia como el éxito reproductivo. A nivel de la población, la estructura de la red puede influir en la configuración de los procesos ecológicos y evolutivos, como la selección dependiente de la frecuencia y la transmisión de enfermedades e información. [43] Por ejemplo, un estudio sobre los saltamontes de cola de alambre (un pequeño pájaro paseriforme) encontró que el grado de un macho en la red predijo en gran medida la capacidad del macho para ascender en la jerarquía social (es decir, eventualmente obtener un territorio y apareamientos) . [44] En los grupos de delfines mulares , los valores de centralidad de grado y de intermediación de un individuo pueden predecir si ese individuo exhibirá o no ciertos comportamientos, como el uso de movimientos laterales y columpios boca abajo para liderar los esfuerzos de viaje del grupo; los individuos con valores elevados de intermediación están más conectados y pueden obtener más información, por lo que son más adecuados para dirigir viajes en grupo y, por lo tanto, tienden a exhibir estos comportamientos de señalización más que otros miembros del grupo. [45]
El análisis de redes sociales también se puede utilizar para describir la organización social dentro de una especie de manera más general, lo que frecuentemente revela importantes mecanismos próximos que promueven el uso de ciertas estrategias de comportamiento. Estas descripciones están frecuentemente vinculadas a propiedades ecológicas (por ejemplo, distribución de recursos). Por ejemplo, los análisis de redes revelaron diferencias sutiles en la dinámica de grupo de dos especies relacionadas de fisión-fusión de équidos , la cebra y los onagros de Grevy , que viven en entornos variables; Las cebras de Grevy muestran preferencias distintas en sus opciones de asociación cuando se dividen en grupos más pequeños, mientras que los onagros no lo hacen. [46] De manera similar, los investigadores interesados en primates también han utilizado análisis de red para comparar organizaciones sociales en el diverso orden de primates , lo que sugiere que el uso de medidas de red (como centralidad , assortatividad , modularidad e intermediación) puede ser útil en términos de explicar los tipos de los comportamientos sociales que vemos dentro de ciertos grupos y no en otros. [47]
Por último, el análisis de redes sociales también puede revelar importantes fluctuaciones en el comportamiento de los animales en entornos cambiantes. Por ejemplo, los análisis de redes en babuinos chacma hembras ( Papio hamadryas ursinus ) revelaron importantes cambios dinámicos a lo largo de las estaciones que antes se desconocían; en lugar de crear vínculos sociales estables y duraderos con amigos, se descubrió que los babuinos exhibían relaciones más variables que dependían de contingencias a corto plazo relacionadas con la dinámica a nivel de grupo, así como con la variabilidad ambiental. [48] Los cambios en el entorno de la red social de un individuo también pueden influir en características como la "personalidad": por ejemplo, las arañas sociales que se apiñan con vecinos más audaces tienden a aumentar también en audacia. [49] Este es un conjunto muy pequeño de ejemplos amplios de cómo los investigadores pueden utilizar el análisis de redes para estudiar el comportamiento animal. La investigación en esta área se está expandiendo actualmente muy rápidamente, especialmente porque el desarrollo más amplio de etiquetas transmitidas por animales y la visión por computadora se puede utilizar para automatizar la colección de asociaciones sociales. [50] El análisis de redes sociales es una herramienta valiosa para estudiar el comportamiento animal en todas las especies animales y tiene el potencial de descubrir nueva información sobre el comportamiento animal y la ecología social que antes no se comprendía bien.
Ver también
- Lista de temas ómicos en biología
- Inferencia de redes biológicas
- Estadísticas aplicadas
- Bioestadística
- Biología Computacional
- Biologia de sistemas
- Análisis de red de correlación ponderada
- Interactome
- Medicina de red
Referencias
- ^ Proulx, SR; Promislow, DEL; Phillips, PC (2005). "Pensamiento en red en ecología y evolución" (PDF) . Tendencias en ecología y evolución . 20 (6): 345–353. doi : 10.1016 / j.tree.2005.04.004 . PMID 16701391 . Archivado desde el original (PDF) el 15 de agosto de 2011.
- ^ Barabási, AL; Gulbahce, N .; Loscalzo, J. (2011). "Medicina en red: un enfoque basado en la red para las enfermedades humanas" . Nature Reviews Genética . 12 (1): 56–68. doi : 10.1038 / nrg2918 . PMC 3140052 . PMID 21164525 .
- ^ Habibi, Iman; Emamian, Effat S .; Abdi, Ali (7 de octubre de 2014). "Métodos avanzados de diagnóstico de fallas en redes moleculares" . PLOS ONE . 9 (10): e108830. Código bibliográfico : 2014PLoSO ... 9j8830H . doi : 10.1371 / journal.pone.0108830 . ISSN 1932-6203 . PMC 4188586 . PMID 25290670 .
- ^ Yan, Wenying; Zhou, Jianhong; Sun, Maomin; Chen, Jiajia; Hu, Guang; Shen, Bairong (2014). "La construcción de una red de aminoácidos para comprender la estructura y función de las proteínas". Aminoácidos . 46 (6): 1419-1439. doi : 10.1007 / s00726-014-1710-6 . ISSN 0939-4451 . PMID 24623120 .
- ^ a b Proulx, SR; et al. (2005). "Pensamiento en red en ecología y evolución". Tendencias en ecología y evolución . 20 (6): 345–353. doi : 10.1016 / j.tree.2005.04.004 . PMID 16701391 .
- ^ Makagon, Maja M .; McCowan, Brenda; Mench, Joy A. (2012). "¿Cómo puede contribuir el análisis de redes sociales a la investigación del comportamiento social en la etología aplicada?" . Ciencia aplicada del comportamiento animal . 138 (3-4): 152-161. doi : 10.1016 / j.applanim.2012.02.003 . ISSN 0168-1591 . PMC 3865988 . PMID 24357888 .
- ^ Searls, D. (1993). Inteligencia artificial y biología molecular . Cambridge, MA: MIT Press.
- ^ Bianconi, G. y Barabasi A. (2001). "Condensación de Bose-Einstein en redes complejas". Phys. Rev. Lett . 86 (24): 5632–5635. arXiv : cond-mat / 0011224 . Código Bibliográfico : 2001PhRvL..86.5632B . doi : 10.1103 / physrevlett.86.5632 . hdl : 2047 / d20000696 . PMID 11415319 . S2CID 18375451 .
- ^ Winterbach, Wynand; Mieghem, Piet Van; Reinders, Marcel; Wang, Huijuan; Ridder, Dick de (2013). "Topología de redes de interacción molecular" . Biología de sistemas BMC . 7 (1): 90. doi : 10.1186 / 1752-0509-7-90 . ISSN 1752-0509 . PMC 4231395 . PMID 24041013 .
- ^ Habibi, Iman; Emamian, Effat S .; Abdi, Ali (1 de enero de 2014). "Análisis cuantitativo de errores de comunicación y señalización intracelular en redes de señalización" . Biología de sistemas BMC . 8 : 89. doi : 10.1186 / s12918-014-0089-z . ISSN 1752-0509 . PMC 4255782 . PMID 25115405 .
- ^ Mashaghi, A .; et al. (2004). "Investigación de una red de complejos de proteínas". Revista física europea . 41 (1): 113–121. arXiv : cond-mat / 0304207 . Código Bibliográfico : 2004EPJB ... 41..113M . doi : 10.1140 / epjb / e2004-00301-0 . S2CID 9233932 .
- ^ Smits, Arne H .; Vermeulen, Michiel (2016). "Caracterización de interacciones proteína-proteína mediante espectrometría de masas: desafíos y oportunidades". Tendencias en biotecnología . 34 (10): 825–834. doi : 10.1016 / j.tibtech.2016.02.014 . ISSN 0167-7799 . PMID 26996615 .
- ^ Zanzoni, A; Montecchi-Palazzi, L; Quondam, M; Ausiello, G; Helmer-Citterich, M; Cesareni, G (20 de febrero de 2002). "MINT: una base de datos de interacción molecular" . Cartas FEBS . 513 (1): 135–40. doi : 10.1016 / s0014-5793 (01) 03293-8 . PMC 1751541 . PMID 11911893 .
- ^ Kerrien, S .; Aranda, B .; Breuza, L .; Bridge, A .; Broackes-Carter, F .; Chen, C .; Duesbury, M .; Dumousseau, M .; Feuermann, M .; Hinz, U .; Jandrasits, C .; Jiménez, RC; Khadake, J .; Mahadevan, U .; Masson, P .; Pedruzzi, I .; Pfeiffenberger, E .; Porras, P .; Raghunath, A .; Roechert, B .; Orchard, S .; Hermjakob, H. (24 de noviembre de 2011). "La base de datos de interacción molecular IntAct en 2012" . Investigación de ácidos nucleicos . 40 (D1): D841 – D846. doi : 10.1093 / nar / gkr1088 . PMC 3245075 . PMID 22121220 .
- ^ Oughtred, Rose; Óxido, Jennifer; Chang, Christie; Breitkreutz, Bobby-Joe; Stark, Chris; Willems, Andrew; Boucher, Lorrie; Leung, Genie; Kolas, Nadine; Zhang, Frederick; Dolma, Sonam; Coulombe-Huntington, Jasmin; Chatr-aryamontri, Andrew; Dolinski, Kara; Tyers, Mike (2020). "TheBioGRIDdatabase: un recurso biomédico integral de proteínas curadas, interacciones genéticas y químicas" . Ciencia de las proteínas . 30 (1): 187–200. doi : 10.1002 / pro.3978 . ISSN 0961-8368 . PMC 7737760 . PMID 33070389 .
- ^ Jansen, R. (2003). "Un enfoque de redes bayesianas para predecir interacciones proteína-proteína a partir de datos genómicos". Ciencia . 302 (5644): 449–453. Código Bibliográfico : 2003Sci ... 302..449J . doi : 10.1126 / science.1087361 . ISSN 0036-8075 . PMID 14564010 .
- ^ Sharan, R .; et al. (2005). "Patrones conservados de interacción de proteínas en múltiples especies" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 102 (6): 1974–1979. Código Bibliográfico : 2005PNAS..102.1974S . doi : 10.1073 / pnas.0409522102 . PMC 548573 . PMID 15687504 .
- ^ Jeong, H .; et al. (2001). "Letalidad y centralidad en redes de proteínas". Naturaleza . 411 (6833): 41–42. arXiv : cond-mat / 0105306 . Código Bibliográfico : 2001Natur.411 ... 41J . doi : 10.1038 / 35075138 . PMID 11333967 . S2CID 258942 .
- ^ Vaquerizas, J.-M .; et al. (2009). "Un censo de factores de transcripción humanos: función, expresión y evolución". Nature Reviews Genética . 10 (4): 252–263. doi : 10.1038 / nrg2538 . PMID 19274049 . S2CID 3207586 .
- ^ Jia, Bochao; Xu, Suwa; Xiao, Guanghua; Lamba, Vishal; Liang, Faming (2017). "Aprendizaje de redes reguladoras de genes a partir de datos de secuenciación de próxima generación" . Biometría . 73 (4): 1221-1230. doi : 10.1111 / biom.12682 . ISSN 0006-341X . PMC 6258556 . PMID 28294287 .
- ^ Angelini, Claudia; Costa, Valerio (2014). "Comprensión de los mecanismos reguladores de genes mediante la integración de datos de ChIP-seq y RNA-seq: soluciones estadísticas a problemas biológicos" . Fronteras en biología celular y del desarrollo . 2 : 51. doi : 10.3389 / fcell.2014.00051 . ISSN 2296-634X . PMC 4207007 . PMID 25364758 .
- ^ Zheng, Peng-Fei; Chen, Lu-Zhu; Guan, Yao-Zong; Liu, Peng (2021). "El análisis de red de coexpresión de genes ponderados identifica módulos específicos y genes centrales relacionados con la enfermedad de las arterias coronarias" . Informes científicos . 11 (1): 6711. Bibcode : 2021NatSR..11.6711Z . doi : 10.1038 / s41598-021-86207-0 . ISSN 2045-2322 . PMC 7988178 . PMID 33758323 .
- ^ Cargnello, M .; Roux, PP (2011). "Activación y función de las MAPK y sus sustratos, las proteínas quinasas activadas por MAPK" . Revisiones de Microbiología y Biología Molecular . 75 (1): 50–83. doi : 10.1128 / MMBR.00031-10 . ISSN 1092-2172 . PMC 3063353 . PMID 21372320 .
- ^ Sevimoglu, Tuba; Arga, Kazim Yalcin (2014). "El papel de las redes de interacción de proteínas en los sistemas de biomedicina" . Revista de Biotecnología Computacional y Estructural . 11 (18): 22-27. doi : 10.1016 / j.csbj.2014.08.008 . ISSN 2001-0370 . PMC 4212283 . PMID 25379140 .
- ^ Arga, K Yalçın; Önsan, Z İlsen; Kırdar, Betül; Ülgen, Kutlu Ö; Nielsen, Jens (2007). "Comprensión de la señalización en levadura: conocimientos del análisis de red". Biotecnología y Bioingeniería . 97 (5): 1246-1258. doi : 10.1002 / bit.21317 . ISSN 0006-3592 . PMID 17252576 .
- ^ Bullmore, E. y O. Sporns (2009). "Redes cerebrales complejas: análisis teórico gráfico de sistemas estructurales y funcionales". Nature Reviews Neurociencia . 10 (3): 186-198. doi : 10.1038 / nrn2575 . PMID 19190637 . S2CID 205504722 .
- ^ Stephan, KE; et al. (2000). "Análisis computacional de la conectividad funcional entre áreas de la corteza cerebral de primates" . Philosophical Transactions de la Royal Society B . 355 (1393): 111–126. doi : 10.1098 / rstb.2000.0552 . PMC 1692715 . PMID 10703047 .
- ^ Jestrović, Iva; Coyle, James L; Perera, Subashan; Sejdić, Ervin (1 de diciembre de 2016). "Patrones de conectividad funcional de la deglución humana normal: diferencia entre varias degluciones de viscosidad en posiciones de cabeza normal y mentón-tuck" . Investigación del cerebro . 1652 : 158-169. doi : 10.1016 / j.brainres.2016.09.041 . ISSN 0006-8993 . PMC 5102805 . PMID 27693396 .
- ^ MacArthur, RH (1955). "Fluctuaciones en las poblaciones animales y una medida de estabilidad de la comunidad". Ecología . 36 (3): 533–536. doi : 10.2307 / 1929601 . JSTOR 1929601 .
- ^ Dunne, JA; et al. (2002). "Estructura de red y pérdida de biodiversidad en las redes tróficas: la robustez aumenta con la conectividad". Cartas de ecología . 5 (4): 558–567. doi : 10.1046 / j.1461-0248.2002.00354.x .
- ^ Bascompte, J. (2009). "Desenredar la red de la vida". Ciencia . 325 (5939): 416–419. Código Bibliográfico : 2009Sci ... 325..416B . doi : 10.1126 / science.1170749 . PMID 19628856 . S2CID 2249052 .
- ^ Krause, J .; et al. (2009). "Redes sociales animales: una introducción". Behav. Ecol. Sociobiol . 63 (7): 967–973. doi : 10.1007 / s00265-009-0747-0 . S2CID 24523607 .
- ^ a b Memmott, J .; et al. (2004). "Tolerancia de las redes de polinización a la extinción de especies" . Philosophical Transactions de la Royal Society B . 271 (1557): 2605–261. doi : 10.1098 / rspb.2004.2909 . PMC 1691904 . PMID 15615687 .
- ^ a b Olesen, J .; et al. (2007). "La modularidad de las redes de polinización" . PNAS . 104 (50): 19891–19896. Código Bibliográfico : 2007PNAS..10419891O . doi : 10.1073 / pnas.0706375104 . PMC 2148393 . PMID 18056808 .
- ^ Campbell, V .; et al. (2011). "Diseño experimental y el resultado e interpretación de las relaciones diversidad-estabilidad". Oikos . 120 (3): 399–408. doi : 10.1111 / j.1600-0706.2010.18768.x .
- ^ Lotze, H .; et al. (2011). "Cambios históricos en los recursos marinos, la estructura de la red alimentaria y el funcionamiento del ecosistema en el Mar Adriático, Mediterráneo". Ecosistemas . 14 (2): 198-222. doi : 10.1007 / s10021-010-9404-8 . S2CID 45894582 .
- ^ Romanuk, T .; et al. (2010). "Mantenimiento de relaciones positivas diversidad-estabilidad a lo largo de un gradiente de estrés ambiental" . PLOS ONE . 5 (4): e10378. Código Bibliográfico : 2010PLoSO ... 510378R . doi : 10.1371 / journal.pone.0010378 . PMC 2860506 . PMID 20436913 .
- ^ Croft, DP; et al. (2004). "Redes sociales en el guppy (Poecilia reticulada)" . Philosophical Transactions de la Royal Society B . 271 (Suplemento): S516 – S519. doi : 10.1098 / rsbl.2004.0206 . PMC 1810091 . PMID 15801620 .
- ^ Krause, Lusseau, James, Jens, David, Richard (1 de mayo de 2009). "Redes sociales animales: una introducción" . Ecología y Sociobiología del Comportamiento . 63 (7): 967–973. doi : 10.1007 / s00265-009-0747-0 . S2CID 24523607 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Dornhaus, A .; et al. (2006). "Beneficios del reclutamiento en abejas melíferas: efectos de la ecología y el tamaño de la colonia en un modelo individual" . Ecología del comportamiento . 17 (3): 336–344. doi : 10.1093 / beheco / arj036 .
- ^ Linksvayer, T .; et al. (2012). "Evolución del desarrollo en insectos sociales: redes reguladoras de genes a sociedades". Revista de Zoología Experimental Parte B: Evolución Molecular y del Desarrollo . 318 (3): 159-169. doi : 10.1002 / jez.b.22001 . PMID 22544713 .
- ^ Mullen, R .; et al. (2009). "Una revisión de los algoritmos de las hormigas". Sistemas expertos con aplicaciones . 36 (6): 9608–9617. doi : 10.1016 / j.eswa.2009.01.020 .
- ^ Croft, Darden, Wey, Darren P., Safi K., Tina W. (2016). "Direcciones actuales en las redes sociales animales" . Opinión actual en ciencias del comportamiento . 12 : 52–58. doi : 10.1016 / j.cobeha.2016.09.001 . hdl : 10871/23348 . S2CID 53195734 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Ryder, TB; et al. (2008). "Redes sociales en el saltador de cola de alambre de lek-apareamiento ( Pipra filicauda )" . Philosophical Transactions de la Royal Society B . 275 (1641): 1367-1374. doi : 10.1098 / rspb.2008.0205 . PMC 2602714 . PMID 18381257 .
- ^ Lusseau, D. (2007). "Evidencia de papel social en una red social de delfines". Ecología evolutiva . 21 (3): 357–366. arXiv : q-bio / 0607048 . doi : 10.1007 / s10682-006-9105-0 . S2CID 9748737 .
- ^ Sundaresan, S .; et al. (2007). "Las métricas de la red revelan diferencias en la organización social entre dos especies de fisión-fusión, la cebra y el onagro de Grevy". Oecologia . 151 (1): 140-149. Código bibliográfico : 2007Oecol.151..140S . doi : 10.1007 / s00442-006-0553-6 . PMID 16964497 . S2CID 8104281 .
- ^ Kasper, C .; Voelkl, B. (2009). "Un análisis de redes sociales de grupos de primates". Primates . 50 (4): 343–356. doi : 10.1007 / s10329-009-0153-2 . PMID 19533270 . S2CID 9852394 .
- ^ Henzi, S .; et al. (2009). "Ciclicidad en la estructura de las redes sociales de babuinos femeninos". Ecología y Sociobiología del Comportamiento . 63 (7): 1015–1021. doi : 10.1007 / s00265-009-0720-y . S2CID 6021233 .
- ^ Hunt, ER; et al. (2018). "Las interacciones sociales dan forma a la personalidad individual y colectiva en las arañas sociales" . Proceedings of the Royal Society B . 285 (1886): 20181366. doi : 10.1098 / rspb.2018.1366 . PMC 6158534 . PMID 30185649 .
- ^ Krause J, Krause S, Arlinghaus R, Psorakis I, Roberts S, Rutz C (2013). "Minería de la realidad de los sistemas sociales animales" . Tendencias en ecología y evolución . 28 (9): 541–551. doi : 10.1016 / j.tree.2013.06.002 . PMID 23856617 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
enlaces externos
- Talleres de herramientas de red y aplicaciones en biología (NETTAB).
Libros
- E. Estrada, "La estructura de redes complejas: teoría y aplicaciones", Oxford University Press, 2011, ISBN 978-0-199-59175-6
- J. Krause, R. James, D. Franks, D. Croft, "Animal Social Networks", Oxford University Press, 2015, ISBN 978-0199679041
enlaces externos
- Networkbio.org , el sitio de la serie de reuniones de Integrative Network Biology (INB). Para el evento de 2012 también visite www.networkbio.org
- Networkbiology.org , sitio wiki de NetworkBiology.
- LindingLab.org , Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) estudia Biología de Redes y Procesamiento de Información Celular, y también está organizando la rama de Dinamarca de la serie anual de simposios " Biología Integrativa de Redes y Cáncer ".
- NRNB.org , el recurso nacional para la biología de redes. Un centro de investigación de tecnología biomédica del Instituto Nacional de Salud (NIH) de EE. UU. Dedicado al estudio de redes biológicas.
- Repositorio de red El primer repositorio de datos de red y datos interactivos con análisis visual en tiempo real.
- Repositorio de redes sociales de animales (ASNR) El primer repositorio multi-taxonómico que recopila 790 redes sociales de más de 45 especies, incluidas las de mamíferos, reptiles, peces, aves e insectos.
- KONECT - Colección de la red de Koblenz.