リカレントニューラルネットワークを用いた細胞内反応システムにおけるロバストネス瓦解部位予測
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概要
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Living organisms have sophisticated control mechanism to keep biological system robust against abnormalitiesfrom inside/outside of them. However, at the same time, the control mechanism has a critical point at which the stability can be broken easily. This paper proposes a method to find critical points of the controlmechanism in a biological pathway described by hybrid functional Petri nets (HFPN). In this method. HFPNsare converted to a recurrent neural networks (RNNs), checking robustness of the biological pathway with theRNN, and finding some crucial points for the robustness. An example to apply this method to an apoptosispathway is also presented.
- 大島商船高等専門学校の論文
- 2004-11-01
著者
-
松野 浩嗣
山口大学大学院理工学研究科
-
宮野 悟
東京大学医科学研究所
-
北風 裕教
大島商船高等専門学校
-
宮野 悟
東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター
-
宮野 悟
科学技術振興事業団erato北野共生システムプロジェクト
-
松野 浩嗣
山口大学理学部
-
池田 信彦
徳山工業高等専門学校情報電子工学科
-
北風 裕教
商船学科
-
北風 裕教
山口大学
-
池田 信彦
徳山工業高等専門学校専攻科(情報電子工学専攻)
-
宮野 悟
東京大学 医科学研究所 ヒトゲノム解析センター
-
北風 裕教
大島商船高専
-
池田 信彦
徳山高専情報電子工学科
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