Bakgrund: Ett viktigt problem i systembiologi är att modellera genreglerande nätverk som sedan kan användas för att utveckla nya terapeutiska metoder för cancerbehandling. Kunskap om vilka proteiner/gener som är dysreglerade i ett regulatoriskt nätverk, t.ex. i nätverket Mitogenaktiverat proteinkinas (MAPK) kan användas inte bara för att bestämma vilken behandling som ska användas för ett visst fall av cancer, utan också för att upptäcka effektiva mål för nya läkemedel. I detta arbete visar vi hur man kan utgå från ett signalöverföringsnät som bygger på tidigare kunskap, och utifrån genuttrycksdata kan man dra slutsatser om de troliga platserna för dysregleringar i nätverket. Vår modell är baserad på Booleska nätverk, och inference problemet är löst med hjälp av en version av meddelandet passerar algoritm. Vi har gjort simuleringsförsök på syntetiska data för att verifiera algoritmens effektivitet jämfört med resultaten från de mycket mer beräkningsintensiva Markov Chain Monte-Carlo-metoderna. Vi tillämpade också modellen för att analysera data som samlats in från fibroblaster, vilket visar hur denna modell kan användas på verkliga data.
I REF fokuserar författarna på MAPK signaltransduction nätverk som modelleras av ett booleskt nätverk, inklusive mål platser för hämmande läkemedel.
Using the message passing algorithm on discrete data to detect faults in boolean regulatory networks
{'venue': 'Algorithms for Molecular Biology', 'journal': 'Algorithms for Molecular Biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}