Suppr超能文献

驯服大型布尔网络中吸引子检测的异步性。

Taming Asynchrony for Attractor Detection in Large Boolean Networks.

出版信息

IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2019 Jan-Feb;16(1):31-42. doi: 10.1109/TCBB.2018.2850901. Epub 2018 Jun 27.

Abstract

Boolean networks is a well-established formalism for modelling biological systems. A vital challenge for analyzing a Boolean network is to identify all the attractors. This becomes more challenging for large asynchronous Boolean networks, due to the asynchronous scheme. Existing methods are prohibited due to the well-known state-space explosion problem in large Boolean networks. In this paper, we tackle this challenge by proposing a SCC-based decomposition method. We prove the correctness of our proposed method and demonstrate its efficiency with two real-life biological networks.

摘要

布尔网络是一种用于建模生物系统的成熟形式化方法。分析布尔网络的一个重要挑战是识别所有的吸引子。由于异步方案,对于大型异步布尔网络来说,这变得更加具有挑战性。由于大型布尔网络中众所周知的状态空间爆炸问题,现有的方法是不可行的。在本文中,我们通过提出基于 SCC 的分解方法来解决这一挑战。我们证明了我们提出的方法的正确性,并通过两个真实的生物网络展示了它的效率。

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