Abstrakt. Vi ger en beskrivning av ett Petri nätbaserat ramverk för modellering och analys av biokemiska banor, som förenar de kvalitativa, stokastiska och kontinuerliga paradigmerna. Varje perspektiv bidrar till förståelsen av systemet, vilket innebär att de tre strategierna inte konkurrerar utan kompletterar varandra. Vi illustrerar vårt tillvägagångssätt genom att tillämpa det på en utökad modell av den trestegs kaskaden, som utgör kärnan i ERK-signaltransduktionsbanan. Därför fokuserar vi på övergående beteendeanalys. Vi visar hur kvalitativa beskrivningar är abstraktioner över stokastiska eller kontinuerliga beskrivningar, och visar att de stokastiska och kontinuerliga modellerna approximerar varandra. Även om vårt ramverk är baserat på Petrinät kan det tillämpas mer allmänt på andra formalismer som används för att modellera och analysera biokemiska nätverk. Biokemiska reaktionssystem har till sin natur tre utmärkande egenskaper. (1) De är i sig tvådelade, dvs. De består av två typer av spelspelare, arten och deras interaktioner. (2) De är till sin natur samtidiga, dvs. Flera interaktioner kan vanligtvis ske oberoende och parallellt. (3) De är till sin natur stokastiska, dvs. Samspelets tidsmässiga beteende styrs av stokastiska lagar. Så det verkar vara ett naturligt val att modellera och analysera dem med en formell metod, som har exakt dessa utmärkande egenskaper: stokastiska Petri nät. Men på grund av de beräkningar som krävs för att analysera stokastiska modeller, två abstraktioner är mer populära: kvalitativa modeller, abstrakta bort från någon tid beroenden, och kontinuerliga modeller, som vanligen används för att approximera stokastiskt beteende av en deterministisk. Vi beskriver en övergripande ram för att förena dessa tre paradigm, vilket ger en familj av relaterade modeller med hög analytisk kraft. Fördelarna med att använda Petri nät som ett slags paraply formalism ses i följande: M. Bernardo, P. Degano, och G. Zavattaro (Eds.): SFM
Stochastic Petri nettoformalismer har också använts för att modellera signalöverföring i biologiska vägar REF.
Petri Nets for Systems and Synthetic Biology
{'venue': 'SFM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}