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Holoprosencephaly (HPE) is a common congenital defect that results from failed or incomplete forebrain cleavage. HPE is characterized by a wide clinical spectrum, with inter- and intrafamilial variability. This heterogeneity is not well understood and it has been suggested that HPE involves a combination of multiple gene mutations. In this model, several mutated alleles or modifying factors are presumed to act in synergy to cause and determine the severity of HPE. This could explain the various clinical phenotypes. Screening for HPE-associated genes in humans suggests the involvement of NODAL or SHH signaling, or both. To test this multigenic hypothesis, we investigated the effects of chemical inhibition of these two main HPE signaling pathways in a chick embryo model. SB-505124, a selective inhibitor of transforming growth factor-B type I receptors was used to inhibit the NODAL pathway. Cyclopamine was used to inhibit the SHH pathway. We report that both inhibitors caused HPE-like defects that were dependent on the drug concentration and on the developmental stage at the time of treatment. We also investigated double inhibition of NODAL and SHH pathways from the onset of gastrulation by using subthreshold inhibitor concentrations. The inhibitors of the NODAL and SHH pathways, even at low concentration, acted synergistically to promote an HPE-like phenotype. These findings support the view that genetic heterogeneity is important in the etiology of HPE and may contribute to the phenotypic variability.
We give an overview of recent work on the rule-based modeling of nano devices. In particular, our experience in the modeling of a nanoscale elevator suggested us to enhance rule-based modeling with complex functional rates that can be used to express rates that depend on the current state of the entire complexes in which the reacting molecules reside.
Rule-based languages (like, for example, Kappa, BioNetGen, and BioCham) have emerged as successful models for the representation, analysis, and simulation of bio-chemical systems. In particular Kappa, although based on reactions, differs from traditional chemistry as it allows for a graph-like representation of complexes. It follows the "don't care, don't write" approach: a rule contains the description of only those parts of the complexes that are actually involved in a reaction. Hence, given any possible combination of complexes that contain the reactants, such complexes can give rise to the reaction. In this paper we address the problem of extending the "don't care, don't write" approach to cases in which the actual structure of the complexes involved in the reaction could affect it (for instance, the mass of the complexes could influence the rate). The solutions that we propose is κ F , an extension of the Kappa-calculus in which rates are defined as functions of the actually involved complexes.
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