論文の概要: A Discrete Perspective Towards the Construction of Sparse Probabilistic Boolean Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11543v1
- Date: Tue, 16 Jul 2024 09:50:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 15:42:36.539631
- Title: A Discrete Perspective Towards the Construction of Sparse Probabilistic Boolean Networks
- Title（参考訳）: スパース確率的ブールネットワーク構築に向けた離散的展望
- Authors: Christopher H. Fok, Chi-Wing Wong, Wai-Ki Ching,
- Abstract要約: スパースPBNを構築するための新しいGreedy Entry removal (GER)アルゴリズムを提案する。
GERは最先端のスパースPBN構築アルゴリズムの中で最高の性能を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.807361298718093
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Boolean Network (BN) and its extension Probabilistic Boolean Network (PBN) are popular mathematical models for studying genetic regulatory networks. BNs and PBNs are also applied to model manufacturing systems, financial risk and healthcare service systems. In this paper, we propose a novel Greedy Entry Removal (GER) algorithm for constructing sparse PBNs. We derive theoretical upper bounds for both existing algorithms and the GER algorithm. Furthermore, we are the first to study the lower bound problem of the construction of sparse PBNs, and to derive a series of related theoretical results. In our numerical experiments based on both synthetic and practical data, GER gives the best performance among state-of-the-art sparse PBN construction algorithms and outputs sparsest possible decompositions on most of the transition probability matrices being tested.
- Abstract（参考訳）: ブールネットワーク(英語版)(BN)とその拡張確率ブールネットワーク(英語版)(PBN)は遺伝制御ネットワークを研究するための一般的な数学的モデルである。
BNとPBNは、製造業のモデルシステム、金融リスク、医療サービスシステムにも適用されている。
本稿では,スパースPBNを構築するための新しいGreedy Entry removal (GER)アルゴリズムを提案する。
既存のアルゴリズムとGERアルゴリズムの両方に対して理論上界を導出する。
さらに、スパースPBNの構築における下界問題を初めて研究し、関連する理論結果のシリーズを導出する。
合成データと実用データの両方に基づく数値実験では、GERは最先端のスパースPBN構築アルゴリズムの中で最高の性能を示し、テスト中の遷移確率行列のほとんどで可能な限りの分解を出力する。
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