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圣地亚哥维德拉;卡里托·古齐奥洛夫斯基;费德里卡·埃德瓦蒂;斯文·蒂勒;马丁·格布瑟;雅克·尼古拉斯;胡里奥·塞兹·罗德里格斯;托尔斯滕·绍布;安妮·西格尔

用ASP学习信号网络的布尔逻辑模型。 （英语） Zbl 1330.92050

西奥。计算。科学。 599, 79-101 (2015).
概述：布尔网络在系统生物学中提供了一种简单但功能强大的定性建模方法。然而，在大多数情况下，人工识别所研究系统的逻辑规则是遥不可及的。因此，从实验数据中自动推断布尔逻辑网络是该领域的一个基本问题。本文讨论了从描述伪稳态因果相互作用和磷酸化活动的先验知识网络学习的问题，即信号转导网络中即时早期响应的布尔逻辑模型。到目前为止，基本的优化问题已经通过数学规划方法和专用遗传算法的使用得到了解决。在最近的一项工作中，我们展示了随机方法在该领域的严重局限性，并建议考虑到更简单的问题设置，使用答案集编程（ASP）。在此，我们扩展了我们之前的工作，以考虑更现实的生物条件，包括数值数据集、反馈的存在在先验知识网络中以及多目标优化的必要性。为了应对这种扩展，我们提出了几个离散化方案，并详细阐述了我们以前的ASP编码。针对真实生物数据，我们评估了我们方法的性能生物信息学基于真实大规模先验知识网络的数值数据集。我们的编码和离散化方案的正确性在附录a-B中进行了讨论。

引用于2文件

MSC公司：

92立方厘米 系统生物学、网络
68N17号 逻辑编程

关键词：

答案集编程;信号转导网络;布尔逻辑模型;组合多目标优化;系统生物学

软件：

扣环;格林戈;Cellnoptr公司;凯格;公共通道;显示
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\textit{S.Videla}等人，Theor。计算。科学。599，79-101（2015；Zbl 1330.92050）
全文： 内政部 哈尔

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