システムズバイオロジーにおける動的表現型とモデル識別

本論文は、生物学的ネットワークの理解において、定常状態分析から過渡的ダイナミクスへの焦点の転換を提唱しています。オーバーシュートや適応キネティクスなどの動的応答表現型の重要性を強調し、これらが異なるネットワークアーキテクチャを区別するためにどのように使用できるかを説明しています。論文は、これらの動的挙動を分析する際の符号構造、相互接続ロジック、および制御理論的概念の役割を強調しています。過渡的データの分析により、モデルのクラス全体を偽証できること、および入力駆動ダイナミクスが生物学的ネットワークの理解、テスト、およびリバースエンジニアリングに不可欠であることを示唆しています。