定性调控网络的高效参数搜索：使用符号模型检查
摘要：研究复杂生物网络的结构和行为之间的关系通常涉及以下两个问题：一个被假设的调控网络的结构是否与观察到的行为一致？一个被提出的结构是否可以产生所期望的行为？回答这些问题需要我们能够测试网络结构和行为的兼容性。我们将这些问题转化为定性调控网络模型的参数搜索问题，特别是分段线性微分方程模型。我们开发了一种基于符号模型检测的方法，避免列举所有可能的参数化，并证明这种方法在真实的生物问题上表现良好，使用了IRMA合成网络和基准实验数据集。我们测试了IRMA网络结构与时间序列数据之间的一致性，并搜索参数修改以改善系统行为的外部控制的鲁棒性。
作者：Gr\'egory Batt (INRIA Rocquencourt), Michel Page (INRIA Rh\^one-Alpes, ESA), Irene Cantone, Gregor Goessler (INRIA Rh\^one-Alpes / LIG Laboratoire d'Informatique de Grenoble), Pedro T. Monteiro (INRIA Rh\^one-Alpes, IST), Hidde De Jong (INRIA Rh\^one-Alpes)
论文ID：1005.2107
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2010-05-20