Plant Networks as Traits and Hypotheses: Moving Beyond Description

有机体 生物 编码 系统生物学 模式生物 特质 计算生物学 表型 基因组 鉴定(生物学) 生物网络 基因 遗传学 计算机科学 生态学 程序设计语言
作者
Amy Marshall‐Colón,Daniel J. Kliebenstein
出处
期刊:Trends in Plant Science [Elsevier BV]
卷期号:24 (9): 840-852 被引量:35
标识
DOI:10.1016/j.tplants.2019.06.003
摘要

Biology relies on the central thesis that the genes in an organism encode molecular mechanisms that combine with stimuli and raw materials from the environment to create a final phenotypic expression representative of the genomic programming. While conceptually simple, the genotype-to-phenotype linkage in a eukaryotic organism relies on the interactions of thousands of genes and an environment with a potentially unknowable level of complexity. Modern biology has moved to the use of networks in systems biology to try to simplify this complexity to decode how an organism's genome works. Previously, biological networks were basic ways to organize, simplify, and analyze data. However, recent advances are allowing networks to move beyond description and become phenotypes or hypotheses in their own right. This review discusses these efforts, like mapping responses across biological scales, including relationships among cellular entities, and the direct use of networks as traits or hypotheses.
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