Modeling cell differentiation using dynamical systems on graphs

La cellula vivente è un sistema complesso governato da molti processi che non sono ancora stati compresi: il processo di differenziazione cellulare è uno di questi. La differenziazione cellulare è il processo in cui le cellule di un tipo specifico si riproducono e danno origine a diversi tipi di cellule. La differenziazione cellulare è regolata dai cosiddetti Gene Regulatory Networks (GRN). Un GRN è una raccolta di regolatori molecolari che interagiscono tra loro e con altre sostanze nella cellula per governare i livelli di espressione genica di mRNA e proteine. Kauffman propose per la prima volta nel 1969 di modellare GRN attraverso le cosiddette Random Boolean Networks (RBN). I RBN sono reti in cui ogni nodo può avere solo due possibili valori: 0 o 1, dove ogni nodo rappresenta un gene in GRN che può essere ”on” oppure ”off”. Queste reti possono modellizzare i GRN perchè l’attività di un nodo rappresenta il livello di espressione di un gene nell’intera regolazione. In questo lavoro di tesi ci avvaliamo di un modello matematico per sviluppare e riprodurre una possibile rete di regolazione genica per il processo di differenziazione cellulare.