مدلسازی زیست‌شناسی محاسباتی با استفاده از الگوریتم شبکه های پتری

روش‌های شبکه پتری به عنوان یک ابزار قدرتمند در مدل‌سازی زیست‌شناسی محاسباتی ظهور کرده‌اند. شبکه‌های پتری مدل‌های گرافیکی هستند که می‌توانند سیستم‌های پیچیده، مانند مسیرها و شبکه‌های بیولوژیکی را به روشی واضح و مختصر نشان دهند. آنها یک چارچوب رسمی برای توصیف پویایی سیستم های بیولوژیکی ارائه می دهند و می توانند برای شبیه سازی و تجزیه و تحلیل رفتار این سیستم ها استفاده شوند. در زیست‌شناسی محاسباتی، شبکه‌های پتری برای مدل‌سازی طیف وسیعی از فرآیندهای بیولوژیکی، از جمله مسیرهای متابولیک، شبکه‌های تنظیم‌کننده ژن، مسیرهای انتقال سیگنال و فرآیندهای سلولی استفاده شده‌اند. شبکه های پتری می توانند تعاملات پیچیده بین اجزای این سیستم ها را به تصویر بکشند و می توانند برای پیش بینی رفتار سیستم در شرایط مختلف استفاده شوند. روش‌های شبکه پتری نسبت به سایر تکنیک‌های مدل‌سازی در زیست‌شناسی محاسباتی مزایای متعددی دارند. آنها بصری و آسان برای استفاده هستند، می توانند سیستم های بزرگ و پیچیده را مدیریت کنند، و می توانند برای تجزیه و تحلیل جنبه های کمی و کیفی سیستم های بیولوژیکی استفاده شوند. علاوه بر این، شبکه های پتری را می توان برای ایجاد فرضیه ها و پیش بینی های قابل آزمایش در مورد رفتار سیستم های بیولوژیکی استفاده کرد. به طور کلی، روش‌های شبکه پتری به ابزار مهمی در مدل‌سازی زیست‌شناسی محاسباتی تبدیل شده‌اند که رویکردی قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای درک رفتار سیستم‌های بیولوژیکی پیچیده ارائه می‌کنند.زیست شناسی محاسباتی یک رشته به سرعت در حال رشد است که با رویکردهای روش شناختی مختلف مبتنی بر داده و یافته ها و کاربردها در طیف وسیعی از حوزه های بیولوژیکی غنی شده است. اساس این رویکردها، مدل‌های ریاضی و محاسباتی هستند که برای توصیف حالت‌های مختلف در فرآیندهای میکروسکوپی (مثلاً یک واکنش بیوشیمیایی)، مزوسکوپی (اثرات سیگنال دهی در سطح بافت) و سطوح ماکروسکوپی (اثرات فیزیولوژیکی و پاتولوژیک) فرآیندهای بیولوژیکی استفاده می‌شوند. در این مقاله به مشکل ترکیب دو کلاس قدرتمند می پردازیم روش‌شناسی: روش‌های تجزیه و تحلیل تعادل شار (fba) که اکنون انقلابی را در بیوتکنولوژی و پزشکی ایجاد می‌کنند و شبکه‌های پتری (pns) که امکان تعمیم سیستم را فراهم می‌کنند و برای درمان‌های مختلف ریاضی محور هستند، برای مثال مشخصات معادله دیفرانسیل معمولی (ode) بیوسیستم. تحت مطالعه در حالی که مورد اول محدود به مدل سازی شبکه های متابولیک است، یعنی رویدادهای سیگنال دهی دینامیکی متناوب را در نظر نمی گیرد، دومی به دلیل حجم زیاد داده های متابولیک با مشکل مواجه می شود. اولین نتیجه، شناسایی سه نوع گفتگوی متقابل بین روش‌های pn و fba و وابستگی آنها به داده‌های موجود است. ما بینش خود را ما بسط می کنیم که چگونه چارچوب استدلال ما یک تنظیم تصمیم گیری مبتنی بر بیولوژیکی و ریاضی را برای ادغام شبکه های نظارتی، سیگنالینگ و متابولیک فراهم می کند و تا حد زیادی قابلیت تفسیر و استفاده مجدد مدل را افزایش می دهد. ما در مورد اینکه چگونه هایپرپارامترهای pn و fba را می توان تنظیم و با هم ترکیب کرد تا بر تلاش محاسباتی مورد نیاز برای انجام این کار تاکید شود، بحث می کنیم. ما با گمانه‌زنی‌ها و پیشنهادهایی در مورد این جهت پژوهشی نویدبخش نتیجه‌گیری می‌کنیم.