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J-GLOBAL ID：202002249267154808   整理番号：20A0218781

ヒッティング集合を用いたBoole動的システムに基づく生物学的モデルにおけるアトラクタの発見【JST・京大機械翻訳】

Finding Attractors in Biological Models Based on Boolean Dynamical Systems Using Hitting Set

著者 (5件)： Portocarrero Tovar Carlos Reynaldo (UFABC - Universidad de Federal do ABC) ,  Araujo Eloi (UFMS - Universidade Federal do Mato Grosso do Sul) ,  Carastan-Santos Danilo (UFABC - Universidad de Federal do ABC) ,  Martins David Correa (Center of Mathematics, Computing and Cognition / Federal University of ABC) ,  Rozante Luiz (UFABC - Universidad de Federal do ABC)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BIBE  ページ： 235-239  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Booleネットワークは,様々な分野,特にシステム生物学における広範囲の応用に対するモデルとして使用されてきた離散時間動的システムである。Booleネットワークの解析には,アトラクタの探索が含まれており,遺伝子調節ネットワークのモデルにおける遺伝子発現パターンのような重要な生物学的条件を代表する可能性がある。NP完全であることが知られているSAT問題に対する解を達成することにより,ネットワーク経路を探索することによりアトラクタを見出すことができる。本論文では,SAT問題の対応するインスタンスを,新しい直接線形縮小を通して線形時間でヒットするSetインスタンスに変換することにより,すべてのアトラクタを発見する手法を提案した。最後に,GPUに実装した高速並列アルゴリズムを適用することにより,ヒット集合問題の事例を解いた。原理の証明として,著者らは3と4の変数を有するBooleネットワークのための方法をテストして,それぞれ約3秒と9時間で結果を戻した。しかし,より大きなネットワークに対しては,実行時間は,ヒットセット問題ソルバで用いられるアルゴリズムにより実質的に成長する。しかし,3と4の変数を有するネットワークに対して達成された結果は,状態図遷移グラフ構造に関する事前情報に基づくいくつかのパラメータ制約を組み込み,動的計画法と並列性により方法を最適化することにより,大規模Booleネットワークを処理する方法の改善を奨励する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *動的系 ,  *生体モデル ,  *アトラクタ ,  ネットワーク ,  動的計画法 ,  状態図 ,  並列アルゴリズム ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  線形性
準シソーラス用語： 事前知識 ,  ソルバ ,  実行時間 ,  遺伝子調節ネットワーク ,  Booleネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 集合 ,  動的システム ,  生物学的モデル ,  アトラクタ ,  発見