Reglerande nätverk spelar en central roll i cellulärt beteende och beslutsfattande. Att lära sig dessa regulatoriska nätverk är en stor uppgift inom biologi, och att ta fram beräkningsmetoder och matematiska modeller för denna uppgift är en stor uppgift inom bioinformatik. Booleska nät har i stor utsträckning använts för att modellera regulatoriska nät. I denna modell kan tillståndet för varje gen antingen vara 'on' eller 'off' och att nästa tillstånd för en gen uppdateras, synkront eller asynkront, enligt en boolesk regel som tillämpas på nuvarande tillstånd i hela systemet. Att härleda ett booleskt nätverk från en uppsättning experimentella data innebär två huvudsteg: för det första är de experimentella tidsserierna diskretiserade i Booleska banor, och sedan lär man sig ett booleskt nätverk av dessa booleska banor. I detta dokument överväger vi tre metoder för datadiskretisering, inklusive en ny som vi föreslår, och tre metoder för att lära Booleska nätverk, och studera prestanda för alla möjliga nio kombinationer på fyra regulatoriska system av varierande dynamik komplexiteter. Vi finner att använda rätt kombination av metoder för data discretization och nätverksinlärning resultat i Booleska nätverk som fångar dynamiken väl och ger prediktiv kraft. Våra resultat står i kontrast till en nyligen genomförd undersökning som placerade booleska nätverk i den låga änden av "troheten till den biologiska verkligheten" och "förmågan att modellera dynamikens" spektra. I motsats till det gemensamma argumentet till förmån för Booleska nätverk, finner vi dessutom att ett relativt stort antal tidspunkter i tidsserierna data krävs för att lära sig bra Booleska nätverk för vissa datamängder. Sist men inte minst, även om metoder har föreslagits för att sluta sig till Booleska nätverk, som diskuterats ovan, saknas fortfarande offentligt tillgängliga genomföranden av dessa. Här gör vi vårt genomförande av de metoder som finns tillgängliga i öppen källkod på
Därför har flera metoder föreslagits och vissa av dem har jämförts med varandra REF ).
An Evaluation of Methods for Inferring Boolean Networks from Time-Series Data
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}