Sammanfattning I detta papper använder vi en logikbaserad representation och en kombination av Abduction och Induction för att modellera hämning i metaboliska nätverk. I allmänhet krävs integrering av bortförande och induktion när följande två villkor gäller. För det första är den givna bakgrundskunskapen ofullständig. För det andra måste problemet kräva att man lär sig allmänna regler i de fall då hypotesspråket är skilt från observationsspråket. Båda dessa villkor gäller i den ansökan som behandlas i detta dokument. Hämning är mycket viktigt ur terapeutisk synvinkel eftersom många substanser som är avsedda att användas som läkemedel kan ha en hämmande effekt på andra enzymer. Alla system som kan förutsäga den hämmande effekten av substanser på det metaboliska nätverket skulle därför vara mycket användbara för att bedöma potentiella skadliga biverkningar av läkemedel. Vid modellering av fenomenet hämning i metaboliska nätverk används bakgrundskunskap som beskriver nätverkets topologi och funktionella klasser av inhibitorer och enzymer. Denna bakgrundskunskap, som representerar det nuvarande förståndet, är ofullständig. För att övervinna denna ofullständighet anses hypoteser som består av en blandning av specifika hämningar av enzymer (grundfakta) tillsammans med allmänna (icke-grundliga) regler som förutsäger klasser av enzymer som sannolikt kommer att hämmas av toxinet. Förgrundsexempelen härleds från in vivo-experiment med NMR-analys av tidsvarierande metabolitkoncentrationer i Mach Learn (2006) 64:209-230 rått urin efter injektioner av toxiner. Modellens prestanda utvärderas på träning och testuppsättningar slumpmässigt genererade från ett verkligt metaboliskt nätverk. Det visas att även i de fall där hypoteserna begränsas till marken ökar den prediktiva noggrannheten med antalet exempel på utbildning och i samtliga fall överstiger standardvärdet (majoritetsklass). Experimentella resultat tyder också på att när tillräckliga träningsdata tillhandahålls, visar hypoteser utanför marken en bättre prediktiv noggrannhet än markhypoteser. Modellen utvärderas också i termer av den biologiska insikt som den ger.
En integration av bortförande och induktion för modellering metabola vägar beskrivs i Tamaddoni-Nezhad et al. Hoppa över det.
Application of abductive ILP to learning metabolic network inhibition from temporal data
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}