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J-GLOBAL ID：202202259185905530   整理番号：22A0855163

遺伝子調節ネットワークの識別可能性:観測データの役割【JST・京大機械翻訳】

The identifiability of gene regulatory networks: the role of observation data

著者 (4件)： Huang Xiao-Na (School of Physics and Electromechanical Engineering, HeXi University, Zhangye, Gansu Province, China) ,  Shi Wen-Jia (Xi’an University of Technology, Xi’an, Shaanxi Province, China) ,  Zhou Zuo (School of Physics and Electromechanical Engineering, HeXi University, Zhangye, Gansu Province, China) ,  Zhang Xue-Jun (School of Physics and Electromechanical Engineering, HeXi University, Zhangye, Gansu Province, China)
資料名： Journal of Biological Physics  (Journal of Biological Physics)
巻： 48  号： 1  ページ： 93-110  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2072A  ISSN： 0092-0606  CODEN： JBPHBZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 観測データからの遺伝子調節ネットワーク(GRN)の同定は,生体系を理解するために重要である。従来の研究は,同定アルゴリズムの性能の改善に焦点を合わせる。しかし,アルゴリズム性能の他に,GRN同定は観測データに強く依存した。本研究では,3つのGRN Sシステムモデルに対して,3つの観測データ収集スキームを用いて識別可能性試験手順を行った。修正遺伝的アルゴリズムパーティクルスウォーム最適化アルゴリズムを提案して,マルチレベル突然変異操作と速度制限戦略を含むこのタスクを実行した。その結果,スキーム1(特別な初期条件から開始)において,GRNシステムは十分な過渡観測データを用いて識別可能であることが分かった。方式2において,観測データは,十分なシステム動作の短い。GRNシステムは,状態軌跡を再現できるにもかかわらず,識別可能性ではない。スキーム2の特殊ケースとして,定常状態観測データ,平衡点解析を与えて,なぜそれがGRN同定のために実行不可能かを説明した。スキーム1と2では,ゼロ入力GRNシステムから観測データが得られ,最後に定常状態に発展する。スキーム1における十分な過渡観測データを,実験条件を変えることによって得ることができた。さらに,有効観測データも,GRNシステム(スキーム3)にインパルス励起信号を加えることによって得ることができる。その結果,GRNシステムはスキーム3を用いて同定可能である。普遍性と単純さのために,これらの結果は,GRNの同定とGRN動態のさらなる理解のための有効な観測データを収集する生物学者のための指針を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  励起 ,  生体系 ,  *ネットワーク ,  生物学 ,  突然変異 ,  システムモデル ,  速度制限 ,  *遺伝的調節 ,  初期条件 ,  普遍性 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 平衡点 ,  粒子群最適化 ,  マルチレベル ,  *遺伝子調節ネットワーク ,  定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 同定可能性 ,  観測データ ,  遺伝子調節ネットワーク ,  GA-PSOアルゴリズム

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝子調節ネットワーク ,  識別 ,  可能性 ,  観測データ ,  役割