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Efficient parameter search for qualitative models of regulatory networks using symbolic model checking

机译:使用符号模型检查对监管网络的定性模型进行有效的参数搜索

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摘要

>Motivation: Investigating the relation between the structure and behavior of complex biological networks often involves posing the question if the hypothesized structure of a regulatory network is consistent with the observed behavior, or if a proposed structure can generate a desired behavior.>Results: The above questions can be cast into a parameter search problem for qualitative models of regulatory networks. We develop a method based on symbolic model checking that avoids enumerating all possible parametrizations, and show that this method performs well on real biological problems, using the IRMA synthetic network and benchmark datasets. We test the consistency between IRMA and time-series expression profiles, and search for parameter modifications that would make the external control of the system behavior more robust.>Availability: GNA and the IRMA model are available at >Contact: >Supplementary information: are available at Bioinformatics online.
机译:>动机:研究复杂生物网络的结构和行为之间的关系通常涉及一个问题,即假设的监管网络结构是否与观察到的行为一致,或者提议的结构是否可以产生预期的行为行为。>结果:上述问题可以归结为监管网络定性模型的参数搜索问题。我们开发了一种基于符号模型检查的方法,该方法避免了枚举所有可能的参数设置,并证明使用IRMA合成网络和基准数据集,该方法在实际生物学问题上表现良好。我们测试了IRMA和时间序列表达配置文件之间的一致性,并搜索了可以使系统行为的外部控制更强大的参数修改。>可用性: GNA和IRMA模型在 >联系方式: >补充信息:可从生物信息学在线获得。

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