Att dra slutsatsen att nätverksmodellernas struktur och dynamik är avgörande för att förstå funktionaliteten och kontrollen av komplexa system, såsom metabola och regulatoriska biologiska nätverk. Den ökande kvaliteten och kvantiteten av experimentella data möjliggör statistiska tillvägagångssätt baserade på informationsteori för modellurval och bra-of-fit-mått. Vi föreslår en alternativ datadriven metod för att härleda nätverksanslutna icke-linjära dynamiska system genom att använda sparsity-främjande optimering för att välja en delmängd av ickelinjära interaktioner som representerar dynamik på ett nätverk. I motsats till standardmodellurvalsmetoder baserade på informationsinnehåll för ett begränsat antal heuristiska modeller (order 10 eller mindre), upptäcker vår modellurvalsmetod en parsimonisk modell från en kombinatoriskt stor uppsättning modeller, utan en uttömmande sökning. Vår speciella innovation är lämplig för många biologiska nätverk, där de styrande dynamiska systemen har rationell funktion icke-linjäritet med korstermer, vilket kräver en implicit formulering och ekvationer som ska identifieras i nollrymden i ett bibliotek av blandade icke-linjäriteter, inklusive tillstånd och derivattermer. Denna metod, implicit-SINDy, lyckas med att sluta sig till tre kanoniska biologiska modeller: 1) Michaelis-Menten enzymkinetik; 2) det regulatoriska nätverket för kompetens hos bakterier; och 3) det metaboliska nätverket för jästglykolys.
Det kan dock vara svårt att identifiera vissa typer av system, såsom de som innehåller rationell funktion icke-linjäritet REF.
Inferring Biological Networks by Sparse Identification of Nonlinear Dynamics
{'venue': 'IEEE Transactions on Molecular, Biological and Multi-Scale Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Molecular, Biological and Multi-Scale Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}