論文の概要: Inferring Gene Regulatory Neural Networks for Bacterial Decision Making in Biofilms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04225v1
• Date: Tue, 10 Jan 2023 22:07:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 18:05:43.906539
• Title: Inferring Gene Regulatory Neural Networks for Bacterial Decision Making in Biofilms
• Title（参考訳）: バイオフィルムの細菌決定のための遺伝子制御ニューラルネットの推定
• Authors: Samitha Somathilaka, Daniel P. Martins, Xu Li, Yusong Li, Sasitharan Balasubramaniam
• Abstract要約: 細菌細胞は環境を学習するのに用いられる様々な外部信号に敏感である。 遺伝性遺伝子制御ニューラルネットワーク(GRNN)の動作は、細胞決定を可能にする。 GRNNはバイオハイブリッドコンピューティングシステムのための計算タスクを実行できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.459301404374565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bacterial cells are sensitive to a range of external signals used to learn the environment. These incoming external signals are then processed using a Gene Regulatory Network (GRN), exhibiting similarities to modern computing algorithms. An in-depth analysis of gene expression dynamics suggests an inherited Gene Regulatory Neural Network (GRNN) behavior within the GRN that enables the cellular decision-making based on received signals from the environment and neighbor cells. In this study, we extract a sub-network of \textit{Pseudomonas aeruginosa} GRN that is associated with one virulence factor: pyocyanin production as a use case to investigate the GRNN behaviors. Further, using Graph Neural Network (GNN) architecture, we model a single species biofilm to reveal the role of GRNN dynamics on ecosystem-wide decision-making. Varying environmental conditions, we prove that the extracted GRNN computes input signals similar to natural decision-making process of the cell. Identifying of neural network behaviors in GRNs may lead to more accurate bacterial cell activity predictive models for many applications, including human health-related problems and agricultural applications. Further, this model can produce data on causal relationships throughout the network, enabling the possibility of designing tailor-made infection-controlling mechanisms. More interestingly, these GRNNs can perform computational tasks for bio-hybrid computing systems.
• Abstract（参考訳）: 細菌細胞は環境を学習するのに用いられる様々な外部信号に敏感である。 これらの外部信号は遺伝子制御ネットワーク(GRN)を使用して処理され、現代の計算アルゴリズムと類似性を示す。 遺伝子発現動態の詳細な解析により、GRN内の遺伝性遺伝子制御ニューラルネットワーク(GRNN)の挙動が示唆され、環境や周辺細胞からの受信信号に基づいて細胞決定を可能にする。 本研究では, 緑膿菌GRNのサブネットワークを抽出し, 1つの病原性因子: ピオシアニン産生を指標として, GRNNの挙動を解明する。 さらに,グラフニューラルネットワーク(gnn)アーキテクチャを用いて単一種のバイオフィルムをモデル化し,grnnダイナミクスがエコシステム全体の意思決定に果たす役割を明らかにする。 環境条件を条件として,抽出したGRNNは,セルの自然な決定プロセスと同様の入力信号を計算する。 GRNにおけるニューラルネットワークの挙動の同定は、人間の健康問題や農業用途を含む多くの応用において、より正確な細菌の細胞活動予測モデルをもたらす可能性がある。 さらに,本モデルはネットワーク全体の因果関係に関するデータを生成することができ,感染制御機構を設計することができる。 さらに興味深いことに、これらのGRNNはバイオハイブリッドコンピューティングシステムのための計算タスクを実行することができる。

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