論文の概要: Identifying the Attractors of Gene Regulatory Networks from Expression Data under Uncertainty: An Interpretable Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11015v1
- Date: Sat, 16 Mar 2024 20:56:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 20:36:44.401447
- Title: Identifying the Attractors of Gene Regulatory Networks from Expression Data under Uncertainty: An Interpretable Approach
- Title（参考訳）: 不確かさ下での表現データから遺伝子調節ネットワークの魅力を識別する:解釈可能なアプローチ
- Authors: Alireza Rowhanimanesh,
- Abstract要約: 実際の遺伝子制御ネットワークの時間的遺伝子発現プロファイルを考慮すれば、アトラクタはどのように堅牢に識別できるのか?
本稿では,Zadeh Computing with Wordsに基づく新しいアプローチを用いて,この問題に対処する。
提案手法は、ファジィ論理と言語的記述の両方の観点から、時間的遺伝子発現データからアトラクタを効果的に識別することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In systems biology, attractor landscape analysis of gene regulatory networks is recognized as a powerful computational tool for studying various cellular states from proliferation and differentiation to senescence and apoptosis. Therefore, accurate identification of attractors plays a critical role in determination of the cell fates. On the other hand, in a real biological circuit, genetic/epigenetic alterations as well as varying environmental factors drastically take effect on the location, characteristics, and even the number of attractors. The central question is: Given a temporal gene expression profile of a real gene regulatory network, how can the attractors be robustly identified in the presence of huge amount of uncertainty? This paper addresses this question using a novel approach based on Zadeh Computing with Words. The proposed scheme could effectively identify the attractors from temporal gene expression data in terms of both fuzzy logic-based and linguistic descriptions which are simply interpretable by human experts. Therefore, this method can be considered as an effective step towards interpretable artificial intelligence. Without loss of generality, genetic toggle switch is considered as the case study. The nonlinear dynamics of this benchmark gene regulatory network is computationally modeled by the notion of uncertain stochastic differential equations. The results of in-silico study demonstrate the efficiency and robustness of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: システム生物学において、遺伝子制御ネットワークのアトラクターランドスケープ解析は、増殖や分化から老化、アポトーシスまで様々な細胞状態を研究するための強力な計算ツールとして認識されている。
したがって、アトラクターの正確な同定は、細胞運命を決定する上で重要な役割を担っている。
一方、実際の生物学的回路では、遺伝的・エピジェネティックな変化と様々な環境要因が、その位置、特徴、さらにはアトラクションの数に大きく影響する。
真の遺伝子制御ネットワークの時間的遺伝子発現プロファイルが与えられた場合、多くの不確実性が存在する場合、どのようにアトラクタを堅牢に識別できるのか?
本稿では,Zadeh Computing with Wordsに基づく新しいアプローチを用いて,この問題に対処する。
提案手法は,ヒトの専門家が簡単に解釈できるファジィ論理と言語記述の両方の観点から,時間的遺伝子発現データからアトラクタを効果的に同定することができる。
したがって、この手法は人工知能を解釈するための効果的なステップとみなすことができる。
一般性を欠くことなく、遺伝子トグルスイッチをケーススタディとみなす。
このベンチマーク遺伝子制御ネットワークの非線形力学は、不確実な確率微分方程式の概念によって計算的にモデル化される。
In-silico studyの結果は,提案手法の効率性とロバスト性を示すものである。
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