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要全面了解细胞信号传导过程，需要了解蛋白质结构/功能关系、蛋白质-蛋白质相互作用以及控制表型的途径的能力。计算模型提供了一个有价值的框架，用于整合这些知识以预测系统扰动和干预对健康和疾病的影响。虽然机械模型非常适合理解信号转导的生物物理基础和治疗设计原理，但数据驱动模型特别适合提炼样本之间以及多变量信号变化和表型之间的复杂信号关系。这两种方法都有局限性，并且无法提供信号生物学的不完整表示，但它们的精心实施和整合可以为操纵系统变量如何影响细胞决策提供新的理解。
细胞信号传导的机械和数据驱动模型：工具...
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