Abstrakt. Nya experimentella framsteg i biologi gör det möjligt för forskare att få genuttryck profiler på singel-cell upplösning över hundratals, eller till och med tusentals celler på en gång. Dessa singelcellsmätningar ger ögonblicksbilder av tillstånden i de celler som utgör en vävnad, i stället för de populationsmedelvärden som tillhandahålls av konventionella experiment med hög genomströmning. Dessa nya data ger därför en spännande möjlighet till beräkningsmodellering. I det här dokumentet introducerar vi idén om att se encelliga genuttrycksprofiler som tillstånd av ett asynkront booleskt nätverk, och rammodellslutsatsen som problemet med att rekonstruera ett booleskt nätverk från dess tillståndsutrymme. Vi ger sedan en skalbar algoritm för att lösa detta syntesproblem. Vi tillämpar vår teknik på både simulerade och verkliga data. Vi använder först vår teknik för att simulera data från en väletablerad modell av gemensam myeloid stamcellsdifferentiering. Vi visar att vår teknik kan återställa de ursprungliga Booleska nätverksreglerna. Vi applicerar sedan vår teknik på en stor datauppsättning som tas under embryonal utveckling och som innehåller tusentals cellmätningar. Vår tekniksyntes matchar Booleska nätverk, och analys av dessa modeller ger nya förutsägelser om blodutveckling som våra experimentella medarbetare kunde verifiera.
Ett mycket nyligen utfört arbete REF synthesize körbara genreglerande nätverk från encelliga genuttrycksdata.
Synthesising Executable Gene Regulatory Networks from Single-cell Gene Expression Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Biology']}