WikiDer > Кинетическая логика - Википедия

Kinetic logic - Wikipedia

Кинетическая логика, разработан Рене Томас, это подход к качественному моделированию, применимый для моделирования воздействия, Обратная связь, а временный эволюция переменных. Он использует символические описания и избегает непрерывных описаний, например дифференциальные уравнения.Вывести динамику из графов взаимодействия систем непросто. Для дифференциального описания необходимо вывести множество параметров, даже если тип каждого взаимодействия известен на графике. Даже небольшие изменения параметров могут привести к сильному изменению динамики. Kinetic Logic используется для построения дискретный модели, в которых такие детали систем не требуются. Требуемая информация может быть получена непосредственно из графика взаимодействий или из достаточно подробного словесного описания. Он учитывает только пороговые значения элементов и использует логические уравнения для построения таблиц состояний. С помощью этой процедуры легко определить поведение системы.[1]

Формализм

А. Этапы применения кинетической логики
Б. Сигмовидная кривая.
C. Пошаговая функция
D. Наивная кинетическая логика
Д. Обобщенная кинетическая логика
F. Пример обобщенной кинетической логики в программном обеспечении
Таблица состояний для D
H. Время задержки
J. Таблица состояний 2

Ниже приводится формализм Рене Томаса для кинетической логики:

В ориентированном графе G = (V, A) отметим G− (v) и G + (v) как множество предшественников и последователей узла v ∈ V соответственно.

Определение 1: Биологическая регуляторная сеть (BRN) - это кортеж G = (V, A, l, s, t, K), где
(V, A) - ориентированный граф, обозначаемый G,
l - функция от V до N,
s - функция от A до {+, -},
t - функция от A до N такая, что для всех u ∈ V, если G + (u) не пусто, то {t (u, v) | v ∈ G + (u)} = {1,. . . , l (u)}.
K = {Kv | v ∈ V} - это набор отображений: для каждого v ∈ V Kv является функцией от 2G− (v) до {0,. . . , l (v)} такие, что Kv (ω) ≤ Kv (ω_) для всех ω ⊆ ω_ ⊆ G− (v).

Карта l описывает область определения каждой переменной v: если l (v) = k, абстрактная концентрация на v сохраняет свое значение в {0, 1,. . . , k}. Точно так же карта s представляет знак регуляции (+ для активации, - для ингибирования). t (u, v) - это порог регулирования от u до v: это регулирование имеет место, если абстрактная концентрация u выше t (u, v), в таком случае регулирование называется активным. Условие для этих пороговых значений гласит, что каждое изменение уровня u вызывает изменение набора активных регуляторов, начиная с u. Для всех x ∈ [0,. . ., l (u) - 1], набор активных регуляторов u, когда дискретный уровень выражения u равен x, отличается от набора, когда дискретный уровень выражения равен x + 1. Наконец, карта Kv позволяет нам определить, какое влияние оказывает набор регуляторов на конкретную цель v. Если этот набор равен ω ⊆ G− (v), то цель v подчиняется набору правил, которые заставляют ее развиваться до определенного уровня Kv (ω).

Определение 2 (Состояния):
Состояние μ BRN G = (V, A, l, s, t, K) - это функция из V в N такая, что μ (v) ∈ {0 .., l (v)} для всех переменных v ∈ V. Обозначим EG множество состояний G.
Когда μ (u) ≥ t (u, v) и s (u, v) = +, мы говорим, что u является ресурсом v, так как происходит активация. Аналогично, когда μ (u)

Определение 3 (Функция ресурса):
Пусть G = (V, A, l, s, t, K) - BRN. Для каждого v ∈ V определим функцию ресурса ωv: EG → 2G− (v) следующим образом: ωv (µ) = {u ∈ G− (v) | (μ (u) ≥ t (u, v) и s (u, v) = +) или (μ (u) Как было сказано ранее, в состоянии μ, Kv (ωv (μ)) дает уровень, к которому переменная v стремится развиваться. Мы рассматриваем три случая,

  • если μ (v)
  • если μ (v)> Kv (ωv (μ)), то v может уменьшиться на единицу
  • если μ (v) = Kv (ωv (μ)), то v не может эволюционировать.

Определение 4. (Признаки производных):
Пусть G = (V, A, l, s, t, K) - BRN и v ∈ V.
Определим αv: EG → {+1, 0, −1} как αv (μ) =
+1, если Kv (ωv (μ))> μ (u)
0, если Kv (ωv (μ)) = μ (u)
−1, если Kv (ωv (μ)) <μ (u)

Знаки производных показывают тенденцию траекторий решения.

Граф состояний BRN представляет собой набор состояний, которые BRN может принимать с переходами между ними, выведенными из предыдущих правил:

Определение 5. (График состояний):
Пусть G = (V, A, b, s, t, K) - BRN. Граф состояний группы G - это ориентированный граф G = (EG, T) с (μ, μ_) ∈ T, если существует v ∈ V такой, что:
αv (μ) ≠ 0 и μ ’(v) = μ (v) + αv (μ) и μ (u) = μ’ (u), ∀u ∈ V {v}.[2]

Критические предположения

Критические допущения кинетической логики:

  1. Элементы системы слабо влияют друг на друга, пока не достигнут порога.
  2. На высоких уровнях влияние друг на друга имеет тенденцию достигать плато. Таким образом, элемент присутствует, когда он превышает пороговый уровень, и отсутствует, когда он ниже порогового уровня.[3]

Шаги применения

Ниже приведены этапы применения кинетической логики (также показаны на рисунке A).[4]

Сеть биологического регулирования (BRN)

Принимая во внимание проблему исследования, изучается поведение элементов в системе и их взаимодействия. Элементы системы могут взаимодействовать положительно или отрицательно, то есть уровень элемента может активировать или снижать скорость производства других элементов или самого себя. Эти взаимодействия представлены как положительные (активация) или отрицательные (ингибирование).
Когда элементы соединены топологически кольцевым способом, они влияют на скорость их синтеза и образуют петлю обратной связи. Цикл обратной связи может быть положительным или отрицательным в зависимости от того, содержит ли он четное или нечетное количество отрицательных взаимодействий. В положительном цикле каждый элемент системы оказывает положительное влияние на свою скорость синтеза, тогда как в простом отрицательном цикле каждый элемент оказывает отрицательное влияние на свою скорость синтеза. Простая петля положительной обратной связи приводит к эпигенетической регуляции и имеет несколько устойчивых состояний, а простая петля отрицательной обратной связи приводит к гомеостатической регуляции.
Абстракция: Цепочка положительных взаимодействий эквивалентна прямому положительному взаимодействию между двумя крайними элементами, и любые два отрицательных взаимодействия нейтрализуют влияние друг друга. Таким образом, любой простой цикл обратной связи может быть сокращен до одноэлементного цикла, положительного или отрицательного, в зависимости от количества отрицательных взаимодействий (четных или нечетных) в исходном цикле. Соответственно, посредством обширного обзора литературы и применения вышеупомянутых правил, BRN абстрагируется.

Логическая переменная и функции

Логические переменные связаны с элементами системы для описания состояния системы. Они состоят из логических значений. Например, система, состояние которой должным образом описывается уровнями веществ a, b и c, каждое из которых может отсутствовать, присутствовать на низком уровне или присутствовать на высоком уровне, представлена ​​логическими значениями 0, 1 и 2. соответственно.
Если продукт действует, чтобы стимулировать производство b, это положительный регулятор. В этом случае скорость синтеза b увеличивается с увеличением концентрации a и образует кривую, подобную кривой, показанной на рисунке B.
Эффект от a незначителен, пока он не достигает пороговой концентрации тета, а при более высоких концентрациях достигается плато, которое показывает максимальную скорость синтеза b. Такая нелинейная ограниченная кривая называется сигмоидой. Можно предположить, что а «отсутствует» для <тета и «присутствует» для> тета. Сигмовидная кривая может быть аппроксимирована ступенчатой ​​функцией, как на рисунке С.
С элементами, которые представляют их уровень (например, концентрацию), связаны не только логические переменные (x, y, z ...), но также и логические функции (X, Y, Z ...), значение которых отражает скорость синтез элемента. Таким образом,
x = 0 означает «генный продукт отсутствует»
x = 1 означает «присутствует генный продукт»
&
X = 0 означает "ген выключен"
X = 1 означает «ген включен»

Граф взаимодействий и логические уравнения

Кинетическая логика имеет две формы в зависимости от следующих двух типов описаний:

Наивное логическое описание
Рассмотрим простую двухэлементную систему, в которой продукт x активирует ген Y, а продукт y репрессирует ген X, как показано на рисунке D. Каждая переменная принимает только два значения; 0 и 1. Другими словами,
X = 1, если y = 0 (X "включен", если y отсутствует)
Y = 1, если x = 1 (Y "включен", если x присутствует)
Логическую связь системы можно записать:
Х = у
Y = х

Обобщенная кинетическая логика
Наивное логическое описание может быть обобщено и адаптировано к ситуациям, в которых некоторые переменные принимают более двух значений, без усложнения анализа. Любая переменная имеет ряд биологически значимых уровней, определяемых количеством элементов, регулируемых продуктом x. Для каждого регуляторного взаимодействия существует определенный порог, поэтому, если x регулирует n элементов, у него будет до n различных пороговых значений.
Для логической суммы существует процедура, которая присваивает определенный вес каждому члену в логическом отношении. Затем в соответствии со шкалой пороговых значений соответствующей переменной взвешенная алгебраическая сумма дискретизируется, так что n-значная переменная ассоциируется с n-значной функцией. После дискретизации целые числа определенных весов или суммы весов называются логическими параметрами.
Обобщенная кинетическая логика, хотя и сохраняет аналитическую простоту наивного описания, имеет некоторые общие черты с дифференциальным описанием. Обобщенные логические отношения полностью независимы от дифференциального описания и могут быть непосредственно выведены из графа взаимодействий или из явного вербального описания.
Рассмотрим пример двух элементов на рисунке E. С помощью программного обеспечения этот график взаимодействий нарисован, как показано на рисунке F. Элементу y присвоены два порога: Ѳ12, относительно его взаимодействия с x и Ѳ22о его взаимодействии с самим собой. Переменная y и функция Y имеют три возможных значения: 0, 1 и 2. Элемент x имеет один порог, Ѳ21, из-за взаимодействия x с + y, поэтому переменная x и функция X будут двузначными.

Таблица состояний и граф состояний

Таблица состояний графа взаимодействий на рисунке D показана на рисунке G. В этой таблице для каждого состояния переменных (x, y), т.е. присутствуют или отсутствуют, указано, какие продукты синтезируются, а какие не синтезируются со значительной скоростью. Рассмотрим состояние 00/10, в котором оба генных продукта отсутствуют, но ген X включен. Поскольку продукт x отсутствует, но синтезируется, можно ожидать, что в ближайшем будущем он будет присутствовать, и логическое значение x изменится с 0 на 1. Это можно описать обозначением Ō, в котором тире над цифрой связано с тем, что переменная x обязуется изменить свое значение с 0 на 1. Как правило, прочерк над цифрой, представляющий логическое значение переменной, каждый раз, когда это значение отличается от значения соответствующей функции. Таким образом, только что рассмотренное состояние можно представить как ŌO.

Время задержки
Перемещение системы из одного состояния в другое зависит от временных задержек. Временные задержки в системах - это короткие временные сдвиги произвольной продолжительности. Ввиду связи между функцией (ген включен или выключен) и связанной с ней переменной (присутствует или отсутствует генный продукт), временные задержки становятся реальными сущностями, значения которых, далеко не произвольные, отражают конкретные физические процессы (синтез, деградация, разбавление). , так далее.). Значения различных временных задержек играют важную роль в определении пути, по которому развивается система.

Временные отношения между логической переменной x, которая связана с уровнем элемента, и логической функцией X, которая связана с его эволюцией, можно объяснить следующим образом.

Рассмотрим ген, который отключен (X = 0) в течение значительного времени, затем включается (X = 1) сигналом, а затем, через некоторое время, он снова выключается (X = 0) другим сигналом и продукт появляется снова, но не сразу, пока не истечет надлежащая задержка tx. Если сигнал временно отключает ген, продукт все еще присутствует, потому что он также требует временной задержки tИкс'. Это можно представить графически, как показано на рисунке H. Используя таблицу состояний, можно представить временную последовательность состояний системы, как показано на рисунке I.

Идентификация циклов и устойчивых стационарных состояний

Циклы
Таблица состояний в D может использоваться для определения циклического поведения системы. Мы можем видеть, что состояние 01 меняется на 00, а 00 меняется на 10, 10 меняется на 11, а 11 меняется обратно на 01. Это представляет собой цикл, когда система запускается из состояния 01 и возвращается в то же состояние. Система продолжает колебаться между этими состояниями.
Тупиковые ситуации
Рассмотрим другой пример, в котором: X = y
Y = х
Таблица состояний для системы показана на рисунке J. Состояния, обведенные кружком, являются стабильными состояниями, поскольку они не развиваются ни в какое другое состояние. Логические стабильные состояния определяются как те, для которых векторы xy. .. и XY ... равны. Когда мы учли задержки по времени, т.е. с, система перейдет в состояние 1 0 или в состояние 01, в зависимости от того, tx Последовательность состояний системы зависит от относительных значений временных задержек. Предполагается, что две задержки (или суммы задержек) никогда не равны в точности, поэтому две переменные не изменят свои значения в один и тот же момент. Но не исключайте возможность, потому что, если это правило будет применяться жестко, это может иногда приводить к потере интересных путей.

Анализ результатов

Циклы и состояния тупика, определенные этим процессом, затем анализируются путем сравнения их с результатами invitro и invivo. Эти результаты можно использовать, чтобы делать важные прогнозы относительно системы. Циклическое поведение соответствует гомеостатическим регуляторам, которые поддерживают уровень переменной на фиксированном или оптимальном значении или около него. Тупики представляют собой эпигенетическое регулирование, при котором концентрации находятся между крайними уровнями.[5]

История

Первый подход к качественному моделированию был основан на крайней дискретности, поскольку все гены могли быть либо включенными (присутствующими), либо выключенными (отсутствующими).[6] Этот логический подход был обобщен в многозначный подход, то есть кинетическая логика,[7][8] в котором стало возможным логическое определение всех устойчивых состояний.[9]

Заявление

Кинетическая логика использовалась для изучения факторов, которые влияют на выбор конкретного пути из множества различных путей, по которым система может следовать, и факторов, которые приводят систему к стабильным состояниям и циклическому поведению. Его использовали, чтобы выявить логику, лежащую в основе функциональной организации и кинетического поведения молекул. Методы проверки моделей также применялись к моделям, построенным с помощью кинетической логики, чтобы сделать вывод об их непрерывном поведении.[10]

Кинетическая логика применялась ко многим различным типам систем в биологии, психологии и психиатрии.[11] В основном кинетическая логика использовалась при моделировании биологических сетей, особенно генных регуляторных сетей (GRN). Ниже приведены примеры, в которых кинетическая логика использовалась в качестве формализма моделирования:

  • Смоделировать динамику хронических психозов и шизофрении.[12][13]
  • Чтобы показать, как время пребывания гормона на рецепторе может определять специфичность передачи сигналов между альтернативными метаболическими или митогенными путями,[14]
  • Объяснить положительную (пролиферацию клеток и производство цитокинов) и отрицательную (индукцию анергии) передачу сигналов Т-лимфоцитов; для определения того, как время связывания и внутриклеточной передачи сигнала может влиять на свойства передачи сигналов рецептора и определять тип клеточного ответа[15]
  • Чтобы продемонстрировать, как протекает прионная инфекция[16]
  • Для моделирования других биологических регуляторных сетей (BRN), таких как игрушечный ген, лямбда-фаг (Ahmad and Roux, 2008), синегнойная палочка и циркадный ритм.[17]
  • Выявить логику, лежащую в основе функциональной организации и кинетического поведения тиоредоксиновой системы. [18]

Инструмент

Поскольку теоретический анализ с помощью кинетической логики - это трудоемкий процесс, инструмент, известный как Genotech, для моделирования и анализа BRN был разработан на основе кинетической логики и использовался для ряда исследований, основанных на кинетической логике.[19] Он анализирует такие поведения, как стабильные циклы, стабильные устойчивые состояния и траектории в графе состояний (дискретная модель) биологических систем, ускоряя процесс моделирования.[20] GenoTech чрезвычайно полезен, поскольку позволяет повторять эксперименты за счет автоматизации всего процесса. Этот инструмент доступен по запросу.

Книги

  • Томас, Рене (редактор) (1979). Кинетическая логика: логический подход к анализу сложных регуляторных систем. Конспект лекций по биоматематике. 29. Springer-Verlag. ISBN 0-387-09556-X. OCLC 5447473.CS1 maint: дополнительный текст: список авторов (связь)
  • Томас, Рене; Д'Ари, Ричард (1990). Биологическая обратная связь. CRC Press. ISBN 0-8493-6766-2. OCLC 20357419.

Рекомендации

  1. ^ Томас Р., (1973) Булевы формулировки схем генетического контроля. Журнал теоретической биологии. 42 (3): 565–583.
  2. ^ Томас Р. (1978) Логический анализ систем, содержащих петли обратной связи. Дж. Теор Биол. 73 (4): 631–656.
  3. ^ Куппер З. и Хоффманн Х. (1995) Моделирование динамики психоза с помощью кинетической логики (4-95). Берн, Швейцария: Бернский университет, факультет социальной и общественной психиатрии.
  4. ^ Томас Р. и Д’Ари Р. (1990) Биологическая обратная связь. FL: CRC Press, Бока-Ратон.
  5. ^ Томас Р. и Д’Ари Р. (1990) Биологическая обратная связь. FL: CRC Press, Бока-Ратон.
  6. ^ Томас Р. (1978) Логический анализ систем, содержащих петли обратной связи. Дж. Теор Биол. 73 (4): 631–656.
  7. ^ Томас Р., (1991) Регулирующие сети, рассматриваемые как асинхронные автоматы: логическое описание. J Theor Biol. 153: 1–23.
  8. ^ Snoussi E., (1989) Качественная динамика кусочно-линейных дифференциальных уравнений: подход дискретного отображения. DSS. 4: 189–207.
  9. ^ Снусси Э. и Томас Р. (1993) Логическая идентификация всех устойчивых состояний: концепция характеристических состояний контура обратной связи. Bull Math Biol. 55 (5): 973–991.
  10. ^ Дж. Ахмад и О. Ру, «Анализ формальных моделей генетических регуляторных сетей с задержками», Int. J. Исследования и приложения биоинформатики. т. 4. С. 240–262, 2008.
  11. ^ Куппер З. и Хоффман Х. (1995) Моделирование динамики психоза с помощью кинетической логики (4-95). Берн, Швейцария: Бернский университет, факультет социальной и общественной психиатрии.
  12. ^ Куппер З. и Хоффман Х. (1995) Моделирование динамики психоза с помощью кинетической логики (4-95). Берн, Швейцария: Бернский университет, факультет социальной и общественной психиатрии.
  13. ^ Бридлав С.М., Розенцвейг М.Р. и Уотсон Н.В., (2010) Биологическая психология (6-е издание): ISBN 0878933247
  14. ^ де Йонг Х., (2002) Моделирование и симуляция генетических регуляторных систем: обзор литературы. J Comput Biol. 9 (1): 67–103.
  15. ^ де Йонг Х., (2002) Моделирование и симуляция генетических регуляторных систем: обзор литературы. J Comput Biol. 9 (1): 67–103.
  16. ^ де Йонг Х., (2002) Моделирование и симуляция генетических регуляторных систем: обзор литературы. J Comput Biol. 9 (1): 67–103.
  17. ^ Дж. Ахмад и О. Ру, «Анализ формальных моделей генетических регуляторных сетей с задержками», Int. J. Исследования и приложения биоинформатики. т. 4. С. 240–262, 2008.
  18. ^ де Йонг Х., (2002) Моделирование и симуляция генетических регуляторных систем: обзор литературы. J Comput Biol. 9 (1): 67–103.
  19. ^ Дж. Ахмад, «Гибридная модификация и анализ динамики биологических методов в арендаторах дел,», докторская диссертация, Ecole Centrale de Nantes, Франция, 2009.
  20. ^ Томас Р. и Д’Ари Р. (1990) Биологическая обратная связь. FL: CRC Press, Бока-Ратон.