癌動力学における数学的および計算法のレビュー【JST・京大機械翻訳】

Uthamacumaran Abicumaran; Zenil Hector

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200063420097 整理番号：22P0024292

癌動力学における数学的および計算法のレビュー【JST・京大機械翻訳】

A Review of Mathematical and Computational Methods in Cancer Dynamics

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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

癌は,遺伝的不安定性,環境シグナル,細胞蛋白質フロー,および遺伝子調節ネットワークの間の非線形フィードバックシステムによって制御される複雑な適応疾患である。癌のサイバーネティックスを理解することは,遺伝的,転写的,代謝的,プロテオミクス,エピジェネティック,および多細胞ネットワークを含む多次元時空間スケールにわたる情報動力学の統合を必要とする。しかし,これらの複雑なネットワークの時系列分析は,癌研究において非常に存在しない。細胞動力学の縦断的スクリーニングと時系列解析により,動的系に関連する普遍的に観察される原因パターンは,癌誘発過程のシグナル伝達または遺伝子発現状態空間において自己組織化するかもしれない。これらのパターンのクラス,ストレンジアトラクタは,癌進行の数学的バイオマーカーである可能性がある。細胞内カオスおよびカオス細胞集団動力学の出現は,システム腫瘍学における新しいパラダイムのままである。このように,カオスおよび複雑な動力学は,ここで癌細胞運命動力学の数学的特徴として議論される。時間分解単一細胞データセットが利用できるという仮定を仮定して,複雑性理論からの学際的ツールとアルゴリズムの調査を,癌生態系における臨界現象とカオス動力学を研究するためにレビューした。結論として,この展望は,非線形動力学,情報理論,逆問題,および複雑性の観点から,計算システム腫瘍学の直観を栽培する。統計的機械学習の領域で見られる限界を強調したが,数学的ツールによって提供される記号的計算電力と組合せる機会を明らかにした。【JST・京大機械翻訳】

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遺伝子発現 , 分子遺伝学一般 , 微生物の生化学 , 細胞生理一般

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