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Matsuno Hiroshi

Affiliate Master Yamaguchi University

Prediction of fragile points for robustness checking of cell systems with recurrent neural networks

The IEICE transactions on information and systems Volume J91-D Issue 9 Page 2404-2417
published_at 2008-09
2010010330.pdf
[fulltext] 856 KB
Title
リカレントニューラルネットワークによる細胞内反応経路の脆弱・頑健部位の推定手法
Prediction of fragile points for robustness checking of cell systems with recurrent neural networks
Creators Kitakaze Hironori
Creators Kanda Masahiro
Creators Nakatsuka Hiroki
Creators Ikeda Nobuhiko
Creators Matsuno Hiroshi
Creators Miyano Satoru
Creator Keywords
ハイブリッド関数ペトリネット 生命パスウェイ 脆弱部位 リカレントニューラルネットワーク
細胞システムは外部環境の変化に対して頑健な構造をもち,内部異常に対しては分子機構が互いに補償することで恒常性を保っている.しかし何かかぎとなる要因により,状態が崩壊してしまう脆弱性も同時に持ち合わせており,バイオシミュレーションツールを用いた脆弱部位の推定手法が求められている.ハイブリッド関数ペトリネット(HFPN)は,多次元の微分方程式の解法を必要とせず,モデルの改変を容易に実現できるが,ノックアウトの実行を繰り返す必要があり多くの処理時間を要する問題が指摘されている.本論文では,HFPNで表現した細胞内反応経路を維持する形でリカレントニューラルネットワーク(RNN)に再形成し,自動で連続的にノックアウトを実現することにより,処理時間の問題を改善する手法を提案する.また,HFPNの速度情報をRNNの結合荷重として与えることで,脆弱部位・頑健部位の推定率の向上も試みる.システムの有効性の評価を上皮成長因子のシグナル伝達モデルを用いて検証し,評価結果に対する考察を述べる.
Languages jpn
Resource Type journal article
Publishers 電子情報通信学会情報・システムソサイエティ
Date Issued 2008-09
Rights
c2008 IEICE()
File Version Version of Record
Access Rights open access
Relations
[ISSN]1880-4535
[NCID]AA12099634
[isVersionOf] [URI]http://search.ieice.org/index.html
Schools 大学院理工学研究科(理学)