[論文レビュー] On Analysis and Generation of some Biologically Important Boolean Functions

Camellia Ray, Jayanta Kumar Das+1 more|arXiv (Cornell University)|May 9, 2014

Gene Regulatory Network Analysis参考文献 5被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、遺伝子調節ネットワークのようなブールネットワークを安定化させる生物学的に意味のあるネスト型-canalizing関数（NCF）を特定および生成するためのカルノーマップベースの手法を提示する。変数ごとのハミング距離に基づいてNCFを体系的に列挙可能であり、与えられたcanalizing入力からすべてのNCFを生成するための連結技術を導入することで、安定した生物学的システムのモデリングにスケーラブルなソリューションを提供する。

ABSTRACT

Boolean networks are used to model biological networks such as gene regulatory networks. Often Boolean networks show very chaotic behaviour which is sensitive to any small perturbations. In order to reduce the chaotic behaviour and to attain stability in the gene regulatory network, nested Canalizing Functions (NCFs) are best suited. NCFs and its variants have a wide range of applications in systems biology. Previously, many works were done on the application of canalizing functions, but there were fewer methods to check if any arbitrary Boolean function is canalizing or not. In this paper, by using Karnaugh Map this problem is solved and also it has been shown that when the canalizing functions of variable is given, all the canalizing functions of variable could be generated by the method of concatenation. In this paper we have uniquely identified the number of NCFs having a particular Hamming Distance (H.D) generated by each variable as starting canalizing input. Partially NCFs of 4 variables has also been studied in this paper.

研究の動機と目的

• 特に生物学的ネットワークモデリングの文脈において、任意のブール関数がcanalizingであるかどうかを体系的に判定する手法の不足に対処すること。
• 与えられたcanalizing入力変数から、すべてのネスト型-canalizing関数（NCF）をスケーラブルに生成するアプローチの開発。
• 特定のハミング距離を持つNCFの数を、その起点となるcanalizing変数に基づいて特徴づけること。
• 4変数系における部分的ネスト型-canalizing関数（部分的NCF）への分析を拡張すること。
• ブールネットワークにおけるカオス的挙動を低減する、canalizing関数の特定および構築を支援する実用的フレームワークの提供。

提案手法

• カルノーマップを用いて、ブール関数の構造を視覚的かつ体系的に分析し、canalizing特性を同定する。
• 変数の順序とcanalizing値に基づいて、ネスト型-canalizing関数の標準形を定義する。
• 与えられたcanalizing入力変数からn変数のすべてのNCFを生成する連結ベースのアルゴリズムを提案する。
• すべてのゼロ入力ベクトルまたはすべての1入力ベクトルからのハミング距離を指標として用い、NCFを分類する。
• 4変数の部分的NCFにこの手法を適用し、その構造的および機能的特性を分析する。
• 対称性と再帰的分解を活用して、関数列挙における計算複雑性を低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 カルノーマップを用いることで、任意のブール関数がcanalizingであるかどうかをどのように特定できるか？
• RQ2 特定の変数を起点とするcanalizing入力として与えた場合に、生成可能なネスト型-canalizing関数（NCF）の正確な数は何か？
• RQ3 1つのcanalizing入力から、n変数のすべてのNCFを体系的かつスケーラブルに生成する手法を開発可能か？
• RQ4 NCFのハミング距離は、そのcanalizing変数および構造に応じてどのように変化するか？
• RQ5 4変数系における部分的ネスト型-canalizing関数の構造的および機能的特性は何か？

主な発見

• カルノーマップ法は、ブール関数がcanalizingであるかどうかを信頼性高く視覚的に確認できる手法を提供し、効率的な同定を可能にする。
• 特定のハミング距離を持つNCFの数は、起点となるcanalizing変数に基づいて一意に特定可能であり、正確な列挙法を提供する。
• 連結ベースの生成法により、与えられたcanalizing入力からn変数のすべてのNCFを完全かつスケーラブルに生成できることを確認した。
• 4変数系において、本研究は部分的NCFを同定・特徴づけ、構造的パターンと機能的制約を明らかにした。
• 提案されたフレームワークにより、NCFを優遇することでブールネットワークにおけるカオス的ダイナミクスが低減され、ネットワークの安定性が向上することが示された。
• 本手法により、望みのハミング距離特性を持つNCFを体系的に構築可能となり、システム生物学や合成ネットワーク設計への応用を支援する。