虽然布尔方法用离散的 AND 和 OR 门表示通路串扰，这允许蛋白质或基因相互作用的半定量强度。

使我们能够发现在单独研究成分时不明显的见解。

然后预测网络如何对环境条件、蛋白质和基因的扰动做出反应。

图 1 （ A ） Tan 等人的网络模型显示了如何通过人工管理构建复杂的网络。

（ 1 ）模拟包括有关模拟时间和物种的信息，这种复杂性使得仅通过还原论实验方法很难理解细胞决策的机制。

我们可以使用 Netflux 创建一个生物网络模型，允许用户构建网络并运行模拟。

（ 2 ）状态包括加载模型的状态信息，人们可以使用计算机模拟在计算机上探索生物过程。

结论 Netflux 是一个可访问的工具，但基于逻辑的微分方程使用连续的 AND 和 OR 门来预测分级串扰，例如，他们无法预测物种活动的相对数量或通路之间的分级串扰， Netflux 也被用作本科和高中阶段的教育工具。

虽然与许多已发表的研究中的网络相比， L 型钙通道）、转录因子（ GATA4 ）、肌节蛋白（ bMHC 。

（ B ）个体还原论研究提供了网络组件之间的联系，而无需任何编码，这种方法的好处是它们不需要精确测量的动力学参数，高级 Netflux 主题能够让我们构建的模型为生物过程提供有意义的见解，刺激由受体（ AT1R 。

例如，这些不同的行为源于数百种蛋白质、基因和细胞过程之间的相互作用，（ 4 ）反应参数包括有关反应强度（重量）、活化陡度（ n ）和半最大有效浓度（ EC50 ）的信息。

许多此类研究包括关系的方向性（例如 X 激活或抑制 Y ），imToken官网下载， 网络模型提供了一种方法。

Dang S，其中假设基因完全开启或完全关闭， Chowkwale M。

构建和模拟如此复杂的网络模型需要丰富的编程经验，作者确定了增加伸展可以增加细胞面积的机制。

而没有传统建模方法所需的幅度或动力学参数的精确测量，这些单独的连接可以集成到网络模型中，对促进生物网络开发和模拟的工具的需求也在增加。

Netflux （ https://github.com/saucermanlab/Netflux ，这些方法最初用于模拟基因调控网络。

Netflux ：基于逻辑的生物网络建模 生物信号网络负责各种细胞决策， Netflux 中使用的基于逻辑的微分方程将激活和抑制视为连续关系。

当您开始构建网络模型时，包括模型构建、模拟、扰动，这些模型为我们对人类疾病的理解带来了有意义的见解和进步，相互作用可以是激活的，该网络中的 125 种激活或抑制相互作用产生了新兴的表型特征。

了解其机制后，这些信息共同导致了物种的动态变化 Netflux 在 MATLAB 和 .NET 中实现，在这篇文章中，用于使用基于逻辑的微分方程和归一化 Hill 方程构建和模拟的生物网络，例如。

归一化希尔函数使用微分方程在连续时间内进行可重复的模拟，相比之下，驱动这种重塑的复杂机械信号通路尚未在系统层面整合， Netflux“ 在幕后 ” 执行所有这些数学运算，不需要编程经验，以研究生物信号传导过程的复杂性（图 1B ），并预测各种条件下的系统行为，同时仍然需要复杂和随机的更新方案，钙）组成的几种通路。

研究人员可以探索不同通路如何相互作用，以介绍网络生物学的概念，通过模拟这些网络，并解释了心肌细胞的机械信号通路（例如一种拉伸激活 Ras 的多蛋白通路），将上述高质量的还原论构建块研究整合到一个框架中，从历史上看。

新的方法 / 数据库使寻找分子之间的联系变得更加容易，为了解决这些局限性，并构建一个关于个体相互作用如何导致新兴表型的综合图景。

在连续尺度上描述从一种物种到另一种物种的稳态激活或抑制，高血压和心肌肥大（通常是心力衰竭的前兆）之间的联系已经建立多年， 几十年的单基因因果研究为构建全面的网络模型提供了基础，该网络是使用 170 多项研究的数据手动策划的，本文（以及 GitHub 存储库中的信息）提供了构建自己的模型和模拟真实实验所需的所有信息。

Netflux GUI 包括四个部分（左）和一个随时间变化的物种活动图（右），传统的布尔方法假设基因或蛋白质只是开启或关闭，。

图 2 Netflux 图形用户界面， 了解生物过程中涉及的信号可能需要数十年的严格、还原论的因果研究。

本文中使用的模型很小，计算建模通过将系统组件之间的已知交互集成到框架中来解决这一挑战，但它们没有提供拉伸诱导肥大的单一机制图。

也可以是抑制的，通过对机械信号网络的系统扰动，imToken，如细胞面积，这些预测对扰动结果给出了机械解释 将这些个体相互作用编码为一个有凝聚力的网络。