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Rotas de interação promovem a integração dos módulos e robustez ao nível de rede de spliceossomo para efeitos em cascata

Resumo

Os sistemas biológicos são organizados como redes. Um problema central no estudo das redes biológicas é entender se e como a estrutura da rede afeta a fragilidade dos sistemas biológicos a múltiplos tipos de perturbações. Por exemplo, a funcionalidade e a fragilidade das redes de proteínas podem depender de sua estrutura de rede, e mutações e outros erros podem gerar efeitos em cascata que, por sua vez, levam ao mau funcionamento do sistema. A teoria dos grafos espectrais estuda as propriedades estruturais e dinâmicas de um sistema baseado nas propriedades matemáticas das matrizes associadas às redes, fornecendo ferramentas que podem revelar a fragilidade das redes biológicas aos efeitos em cascata. Nós combinamos duas dessas ferramentas para explorar a fragilidade dos efeitos em cascata da rede que descreve as interações de proteínas dentro de um complexo macromolecular chave, o spliceossomo de S. cerevisiae. A rede de spliceossomo mostra um número maior de vias indiretas conectando proteínas do que o esperado para redes aleatórias. A multiplicidade de caminhos pode promover rotas para efeitos em cascata para se propagarem pela rede. No entanto, resultados analíticos derivados da teoria de grafos espectrais e simulações numéricas de um modelo matemático mínimo sugerem que a estrutura modular da rede de spliceossomo restringe a propagação de efeitos em cascata devido à concentração de caminhos dentro dos módulos. Nossa hipótese é que a concentração de vias dentro dos módulos favorece a robustez do spliceossomo contra falhas, mas pode levar a uma maior vulnerabilidade de subunidades funcionais, o que pode afetar a montagem temporal do spliceossomo. Nossos resultados ilustram a utilidade da teoria dos grafos espectrais na identificação de domínios frágeis em sistemas biológicos e na previsão de suas implicações, que podem se tornar úteis como um roteiro para o desenvolvimento de novas terapias dentro do campo emergente da medicina em rede. (AU)

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