Modelos y submodelos biológicos

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Uno de los problemas más críticos que enfrentamos en el estudio de sistemas biológicos es desarrollar modelos estadisticos sólidos que constituyan descripciones cercanas a las realidades biológicas en estudio. Este problema ha sido particularmente insidioso porque los sistemas biológicos tipicamente contienen un inmenso número de variables que interactuan entre ellas, este escenario impide un acercamiento simple a la hora de abordar y crear modelos bioestadisticos. Recientemente, varios grupos han reportado una estrategia alternativa a la hora de enfrentar y desarrollar complejos modelos de naturaleza biológica. Este reporte muestra estos modelos estadistico alternativos y de alta seguridad sin el conocimiento de todas las interacciones de un sistema. Como alternativa al conocimiento de todas las interacciones para contruir el modelo, solo es usado pares de interacciones que son más faciles de identificar y cuantificar. El modelo que se puede obtener con el uso de pares de interacciones es sólido y confiable, en pequeños subsistemas, pero en la mayoría de los casos estos modelos no proveen una descripción sólida ni segura de un verdadero y complejo sistema biológico. Se pueden preveer y obtener un modelo de un sistema complejo biológico a partir de modelos más limitados obtenidos con el analisis de pares de interacciones. Acorde al estudio existe un punto en el poder predictivo de los modelos obtenidos con el analisis de pares de interacciones: si el tamaño del subsistema está por debajo de ese valor , entonces los resultados del subsistema no tienen poder predictivo para sistemas mas complejos. Como contraste, si el tamaño del subsistema esta por encima del valor, el subsistema modelado sobre la base del analisis de pares de interacciones puede ser extrapolado a sistemas más complejos con relativo éxito. Abajo cito toda la información de una publicación PLoS que aborda el tema brillantemente, la citación de la publicación, información como contacto de los autores es proveido. Un link es también proveido para obtener la publicación en formato PDF desde mi blog, puede contactarme si algun problema se presenta durante la lectura del papel.

Citation: Roudi Y, Nirenberg S, Latham PE (2009) Pairwise Maximum Entropy Models for Studying Large Biological Systems: When They Can Work and When They Can’t. PLoS Comput Biol 5(5):

e1000380. doi:10.1371/journal.pcbi.1000380

Editor: Olaf Sporns, Indiana University, United States of America

Received: November 10, 2008; Accepted: April 1, 2009; Published: May 8, 2009

Copyright: © 2009 Roudi et al. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

Funding: YR and PEL were supported by the Gatsby Charitable Foundation (http://www.gatsby.org.uk) and by the US National Institute of Mental Health grant R01 MH62447. SN was supported by the US National Eye Institute grant R01 EY12978. The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript.

Competing interests: The authors have declared that no competing interests exist.

Email:  pel@gatsby.ucl.ac.uk

pdfLea o descargue la publicación en formato PDF

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