Formal reasoning about systems biology using theorem proving
Notice bibliographique
Résumé
System biology provides the basis to understand the behavioral properties of complex biological organisms at different levels of abstraction. Traditionally, analysing systems biology based models of various diseases have been carried out by paper-and-pencil based proofs and simulations. However, these methods cannot provide an accurate analysis, which is a serious drawback for the safety-critical domain of human medicine. In order to overcome these limitations, we propose a framework to formally analyze biological networks and pathways. In particular, we formalize the notion of reaction kinetics in higher-order logic and formally verify some of the commonly used reaction based models of biological networks using the HOL Light theorem prover. Furthermore, we have ported our earlier formalization of Zsyntax, i.e., a deductive language for reasoning about biological networks and pathways, from HOL4 to the HOL Light theorem prover to make it compatible with the above-mentioned formalization of reaction kinetics. To illustrate the usefulness of the proposed framework, we present the formal analysis of three case studies, i.e., the pathway leading to TP53 Phosphorylation, the pathway leading to the death of cancer stem cells and the tumor growth based on cancer stem cells, which is used for the prognosis and future drug designs to treat cancer patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».