Abstrakt. Formella metoder har länge använts för att fånga dynamiken i biologiska system i termer av kontinuerlig tid Markov Chains. Det formella tillvägagångssättet möjliggör användning av eleganta analysverktyg såsom modellkontroll, men bygger vanligtvis på en fullständig specifikation av modellen av intresse och kan inte enkelt rymma osäkra data. Däremot kan datadriven modellering, baserad på maskininlärningsteknik, passa modeller till tillgängliga data, men deras beroende av låga matematiska beskrivningar av system gör det svårt att enkelt överföra metoder från ett problem till ett annat. Probabilistiska programmeringsspråk kan erbjuda en ram där styrkan i dessa två metoder kan kombineras, men deras uttryckskraft är för närvarande begränsad. Vi föreslår en ram på hög nivå för att specificera och dra slutsatser om beskrivningar av modeller med hjälp av ett probabilistiskt programmeringsspråk. Vi utökar expressiviteten hos ett befintligt probabilistiskt programmeringsspråk, Infer.NET Fun, för att möjliggöra slutledning och simulering av CTMCs. Vi demonstrerar vår metod på enkla testfall, inklusive en mer komplex modell av genuttryck. Våra resultat tyder på att detta är ett lovande tillvägagångssätt med utrymme för framtida utveckling på gränssnittet mellan formella metoder och maskininlärning.
Ett första försök att tillämpa probabilistisk programmering på kontinuerliga tidsmodeller av biologiska system använde också en lägre nivå beskrivning språk REF.
ABC---Fun: A Probabilistic Programming Language for Biology
{'venue': 'CMSB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}