CABeRNET：用于基因调控网络增强布尔模型的Cytoscape应用

背景。基因调控网络（GRNs）的动力学模型在描述复杂生物现象与过程（如细胞分化和癌症发展）方面极为有效。然而，真实GRNs的拓扑与功能表征常常仍不完整，缺乏对其功能的详尽刻画。动机。我们在此介绍CABeRNET，一个用于GRN布尔模型的生成、仿真与分析的Cytoscape应用，特别聚焦于在仅获得网络部分拓扑与功能表征时对其增强。通过生成大型网络集合，其中将用户定义的实体与关系添加至原始核心，CABeRNET允许对真实网络缺失部分提出假设，并依据复杂性科学的精神探究其通用属性。结果。CABeRNET提供了一系列创新的仿真与建模函数和工具，包括但不限于统治细胞类型与分化命运的基因的激活模式的动力学表征，以及复杂的鲁棒性评估，如基因敲除的情形。集成于广泛使用的用于生物网络可视化与分析的Cytoscape框架中，使CABeRNET成为生物信息学家与计算生物学家的新必备工具，也是实验者的计算支持。提供了一个关于增强T辅助细胞GRN分析的应用实例。