論文の概要: Petri nets in modelling glucose regulating processes in the liver
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11009v1
- Date: Fri, 17 May 2024 13:15:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 19:46:29.540804
- Title: Petri nets in modelling glucose regulating processes in the liver
- Title（参考訳）: 肝におけるグルコース調節過程のモデル化におけるペトリネット
- Authors: Kamila Barylska, Anna Gogolińska,
- Abstract要約: 肝における糖分解とグルコース合成のペトリネットモデルを提案する。
我々の分析では、このモデルが異なる酵素と物質間の相互作用を捉えていることが示されている。
このモデルは、健康な人と糖尿病患者の血糖調節の全体モデルを作成するという、長年の目標の最初の要素である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diabetes is a chronic condition, considered one of the civilization diseases, that is characterized by sustained high blood sugar levels. There is no doubt that more and more people is going to suffer from diabetes, hence it is crucial to understand better its biological foundations. The essential processes related to the control of glucose levels in the blood are: glycolysis (process of breaking down of glucose) and glucose synthesis, both taking place in the liver. The glycolysis occurs during feeding and it is stimulated by insulin. On the other hand, the glucose synthesis arises during fasting and it is stimulated by glucagon. In the paper we present a Petri net model of glycolysis and glucose synthesis in the liver. The model is created based on medical literature. Standard Petri nets techniques are used to analyse the properties of the model: traps, reachability graphs, tokens dynamics, deadlocks analysis. The results are described in the paper. Our analysis shows that the model captures the interactions between different enzymes and substances, which is consistent with the biological processes occurring during fasting and feeding. The model constitutes the first element of our long-time goal to create the whole body model of the glucose regulation in a healthy human and a person with diabetes.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病は慢性疾患であり、高い血糖値が持続するのが特徴である文明病の1つと考えられている。
糖尿病に苦しむ人が増えていることは間違いないので、その生物学的基盤をよりよく理解することが不可欠である。
血液中のグルコース濃度の制御に必須の過程は、糖分解(グルコースを分解する過程)とグルコース合成(いずれも肝臓で起こる)である。
糖分解は摂食中に起こり、インスリンによって刺激される。
一方、グルコース合成は断食中に発生し、グルカゴンによって刺激される。
本稿では,肝における糖分解とグルコース合成のペトリネットモデルについて述べる。
モデルは医学文献に基づいて作成される。
標準ペトリネット技術は、トラップ、到達可能性グラフ、トークンダイナミクス、デッドロック分析といったモデルの性質を分析するために使用される。
結果は論文に記載されている。
我々の分析は、このモデルが異なる酵素と物質間の相互作用を捉えていることを示している。
このモデルは、健康な人と糖尿病患者の血糖調節の全体モデルを作成するという、長年の目標の最初の要素である。
関連論文リスト
- Gene-Metabolite Association Prediction with Interactive Knowledge Transfer Enhanced Graph for Metabolite Production [49.814615043389864]
メタボリックグラフに基づく遺伝子メタボリック・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション・アソシエーション
2474の代謝産物と1947年の2つの一般的な微生物の遺伝子を含む最初のベンチマークを提示する。
提案手法は,各種リンク予測フレームワークのベースラインを最大12.3%向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T06:54:27Z) - EnzymeFlow: Generating Reaction-specific Enzyme Catalytic Pockets through Flow Matching and Co-Evolutionary Dynamics [51.47520281819253]
酵素設計はバイオテクノロジーにおいて重要な領域であり、医薬品開発から合成生物学まで幅広い応用がある。
酵素機能予測やタンパク質結合ポケット設計の伝統的な手法は、しばしば酵素-基質相互作用の動的および複雑な性質を捉えるのに不足する。
本稿では, 触媒ポケットを生成するために, 階層的事前学習と酵素-反応共進化を用いたフローマッチングを用いた生成モデルであるEnzymeFlowを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-01T02:04:01Z) - From Glucose Patterns to Health Outcomes: A Generalizable Foundation Model for Continuous Glucose Monitor Data Analysis [50.80532910808962]
GluFormerは、トランスフォーマーアーキテクチャに基づく生体医学的時間的データの生成基盤モデルである。
GluFormerは5つの地理的領域にまたがる4936人を含む15の異なる外部データセットに一般化されている。
今後4年間の健康状態も予測できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:19:06Z) - NutritionVerse-Direct: Exploring Deep Neural Networks for Multitask Nutrition Prediction from Food Images [63.314702537010355]
自己申告法はしばしば不正確であり、重大な偏見に悩まされる。
近年、食品画像から栄養情報を予測するためにコンピュータビジョン予測システムを用いた研究が進められている。
本稿では,様々なニューラルネットワークアーキテクチャを活用することにより,食事摂取量推定の有効性を高めることを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T14:56:55Z) - Tertiary Lymphoid Structures Generation through Graph-based Diffusion [54.37503714313661]
本研究では,最先端のグラフベース拡散モデルを用いて生物学的に意味のある細胞グラフを生成する。
本研究では, グラフ拡散モデルを用いて, 3次リンパ構造(TLS)の分布を正確に学習できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T14:37:17Z) - Investigating Speed Deviation Patterns During Glucose Episodes: A
Quantile Regression Approach [2.3072218701168166]
糖尿病における血糖コントロールの合併症には、低血糖と高血糖のエピソードが含まれており、安全な運転に必要な認知機能や精神運動機能を損なう可能性がある。
本研究は, 急性血糖時の糖尿病速度の変動パターンを, 自然環境下での糖尿病を伴わない, あるいはコントロールする運転者に対して明らかにすることを目的とした。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T18:27:34Z) - Learning Absorption Rates in Glucose-Insulin Dynamics from Meal
Covariates [28.39179475412449]
食事の栄養素含量は吸収プロファイルに悪影響を及ぼすが、機械的にモデル化することは困難である。
ニューラルネットワークを用いて、個人のグルコース吸収率を予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T16:03:41Z) - Modeling glycemia in humans by means of Grammatical Evolution [4.26706629463264]
糖尿病の(半)自動制御で生じる主な問題のひとつは、血糖がインスリン、食物摂取、その他の要因によってどのように変化するかを説明するモデルを得ることである。
本稿では,患者をカスタマイズしたモデルを得るための進化的計算手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T14:33:52Z) - Patterns Detection in Glucose Time Series by Domain Transformations and
Deep Learning [0.0]
本研究は,血糖値の今後の変動を予測することを目的としており,血糖値の低下が予想される可能性がある。
提案手法は, 有望な結果を得た4種類の糖尿病患者の実データを用いて検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T09:08:31Z) - Learning Graph Models for Retrosynthesis Prediction [90.15523831087269]
再合成予測は有機合成の基本的な問題である。
本稿では,前駆体分子のグラフトポロジーが化学反応中にほとんど変化しないという考え方を生かしたグラフベースのアプローチを提案する。
提案モデルでは,テンプレートフリーおよび半テンプレートベースの手法よりも高い5,3.7%の精度でトップ1の精度を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-12T09:40:42Z) - Machine learning for the diagnosis of early stage diabetes using
temporal glucose profiles [0.20072624123275526]
糖尿病は慢性疾患であり、早期に疾患の検出を複雑にする長い潜伏期間を有する。
本稿では,グルコース濃度の時間変化の微妙な変化を機械学習で検出することを提案する。
多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、および繰り返しニューラルネットワークはいずれも85%以上の精度でインスリン抵抗の程度を同定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-18T13:31:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。