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【2h】

Repairing Boolean logical models from time-series data using Answer Set Programming

机译:使用答案集编程从时间序列数据修复布尔逻辑模型

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摘要

BackgroundBoolean models of biological signalling-regulatory networks are increasingly used to formally describe and understand complex biological processes. These models may become inconsistent as new data become available and need to be repaired. In the past, the focus has been shed on the inference of (classes of) models given an interaction network and time-series data sets. However, repair of existing models against new data is still in its infancy, where the process is still manually performed and therefore slow and prone to errors.
机译:背景技术越来越多地使用生物信号调节网络的布尔模型来正式描述和理解复杂的生物过程。随着新数据的可用和需要修复,这些模型可能会变得不一致。过去,重点是在给定交互网络和时间序列数据集的情况下对模型(的类)进行推理。但是,针对新数据修复现有模型仍处于起步阶段,该过程仍是手动执行的,因此速度很慢,容易出错。

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