D 2023

Phenotype Control of Partially Specified Boolean Networks

BENEŠ, Nikola, Luboš BRIM, Samuel PASTVA, David ŠAFRÁNEK, Eva ŠMIJÁKOVÁ et. al.

Základní údaje

Originální název

Phenotype Control of Partially Specified Boolean Networks

Autoři

BENEŠ, Nikola (203 Česká republika, domácí), Luboš BRIM (203 Česká republika, domácí), Samuel PASTVA (703 Slovensko), David ŠAFRÁNEK (203 Česká republika, domácí) a Eva ŠMIJÁKOVÁ (703 Slovensko, domácí)

Vydání

Luxembourg City, Luxembourg, Computational Methods in Systems Biology, od s. 18-35, 18 s. 2023

Nakladatel

Springer Cham

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10200 1.2 Computer and information sciences

Stát vydavatele

Lucembursko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Kód RIV

RIV/00216224:14330/23:00131639

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-031-42696-4

ISSN

UT WoS

001156280600002

Klíčová slova anglicky

Boolean networks;Partial specification;Permanent control;Phenotype;Perturbation;Symbolic algorithm

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 7. 4. 2024 23:21, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

Partially specified Boolean networks (PSBNs) represent a promising framework for the qualitative modelling of biological systems in which the logic of interactions is not completely known. Phenotype control aims to stabilise the network in states exhibiting specific traits. In this paper, we define the phenotype control problem in the context of asynchronous PSBNs and propose a novel semi-symbolic algorithm for solving this problem with permanent variable perturbations.

Návaznosti

GA22-10845S, projekt VaV
Název: Studium role polyhydroxyalkanoátů u bakterie Schlegelella thermodepolymerans – slibného bakteriálního kandidáta pro biotechnologie nové generace (Akronym: PHAST)
Investor: Grantová agentura ČR, Studium role polyhydroxyalkanoátů u bakterie Schlegelella thermodepolymerans – slibného bakteriálního kandidáta pro biotechnologie nové generace
MUNI/A/1081/2022, interní kód MU
Název: Modelování, analýza a verifikace (2023)
Investor: Masarykova univerzita, Modelování, analýza a verifikace (2023)
MUNI/G/1771/2020, interní kód MU
Název: Computational reconstruction of mechanistic framework underlying receptor tyrosine kinase function in signal transduction (Akronym: FGFSIGMOD)
Investor: Masarykova univerzita, Computational reconstruction of mechanistic framework underlying receptor tyrosine kinase function in signal transduction, INTERDISCIPLINARY - Mezioborové výzkumné projekty