Model checking optimal finite-horizon control for probabilistic gene regulatory networks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Probabilistic Boolean networks (PBNs) have been proposed for analyzing external control in gene regulatory networks with incorporation of uncertainty. A context-sensitive PBN with perturbation (CS-PBNp), extending a PBN with context-sensitivity to reflect the inherent biological stability and random perturbations to express the impact of external stimuli, is considered to be more suitable for modeling small biological systems intervened by conditions from the outside. In this paper, we apply probabilistic model checking, a formal verification technique, to optimal control for a CS-PBNp that minimizes the expected cost over a finite control horizon. RESULTS: We first describe a procedure of modeling a CS-PBNp using the language provided by a widely used probabilistic model checker PRISM. We then analyze the reward-based temporal properties and the computation in probabilistic model checking; based on the analysis, we provide a method to formulate the optimal control problem as minimum reachability reward properties. Furthermore, we incorporate control and state cost information into the PRISM code of a CS-PBNp such that automated model checking a minimum reachability reward property on the code gives the solution to the optimal control problem. We conduct experiments on two examples, an apoptosis network and a WNT5A network. Preliminary experiment results show the feasibility and effectiveness of our approach. CONCLUSIONS: The approach based on probabilistic model checking for optimal control avoids explicit computation of large-size state transition relations associated with PBNs. It enables a natural depiction of the dynamics of gene regulatory networks, and provides a canonical form to formulate optimal control problems using temporal properties that can be automated solved by leveraging the analysis power of underlying model checking engines. This work will be helpful for further utilization of the advances in formal verification techniques in system biology.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».