I detta dokument föreslås en ny metod för att vända utvecklingen av genreglerande nätverk från experimentella data. Modelleringsramarna som används är tidsdiskreta deterministiska dynamiska system, med en ändlig uppsättning tillstånd för var och en av variablerna. De enklaste exemplen på sådana modeller är Booleska nätverk, där variablerna bara har två möjliga tillstånd. Användningen av ett större antal möjliga tillstånd möjliggör en finare diskretisering av experimentella data och mer än ett möjligt verkningssätt för variablerna, beroende på tröskelvärden. Dessutom, med ett lämpligt val av stat set, kan man använda kraftfulla verktyg från beräkning algebra, som ligger till grund för omvänd-engineering algoritm, undvika kostsamma uppräkningsstrategier. För att utföra bra, kräver algoritmen wildtype tillsammans med perturbation tid kurser. Detta gör den lämplig för små till meso-skala nätverk snarare än nätverk i en genom-bred skala. Algoritmens komplexitet är kvadratisk i antalet variabler och kubik i antalet tidspunkter. Algoritmen är validerad på en nyligen publicerad Boolesk nätverksmodell av segmentpolaritetsutveckling i Drosophila melanogaster.
Efter en beräkningsalgebra metod, i en ram av modellering med polynom dynamiska system, REF föreslå en omvänd-engineering algoritm.
A Computational Algebra Approach to the Reverse Engineering of Gene Regulatory Networks
{'venue': 'Journal of Theoretical Biology 229 (2004) 523-537', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Biology', 'Medicine']}