[논문 리뷰] Classification of Random Boolean Networks

Carlos Gershenson|ArXiv.org|2002. 08. 01.

Gene Regulatory Network Analysis참고 문헌 7인용 수 91

한 줄 요약

이 논문은 무작위 부울 네트워크(RBNs)를 그들의 업데이트 방식—특히 결정성과 동기성에 기반해 분류한다. 세 가지 새로운 RBN 유형을 정의하고, 점 급속자기(점 급속자기)가 업데이트 방식에 관계없이 일정하다는 것을 보이며, 결정성이 동기성보다 RBN 행동에 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여준다. 또한 비동기 결정성 RBN을 동기 RBN으로 매핑하는 방법을 제시하여 특정 RBN 유형이 천연 시스템을 모델링하는 데 유용하다는 것을 뒷받침한다.

ABSTRACT

We provide the first classification of different types of Random Boolean Networks (RBNs). We study the differences of RBNs depending on the degree of synchronicity and determinism of their updating scheme. For doing so, we first define three new types of RBNs. We note some similarities and differences between different types of RBNs with the aid of a public software laboratory we developed. Particularly, we find that the point attractors are independent of the updating scheme, and that RBNs are more different depending on their determinism or non-determinism rather than depending on their synchronicity or asynchronicity. We also show a way of mapping non-synchronous deterministic RBNs into synchronous RBNs. Our results are important for justifying the use of specific types of RBNs for modelling natural phenomena.

연구 동기 및 목표

• 업데이트 방식에 기반해 무작위 부울 네트워크(RBNs)를 체계적으로 분류하는 것.
• 결정성과 동기성이 RBN의 동역학 및 급속자기 구조에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 비동기 결정성 RBN과 그 동기적 동반자 간의 매핑을 개발하는 것.
• 생물학적 및 복잡계를 모델링할 때 적절한 RBN 유형을 선택하기 위한 이론적 기초를 제공하는 것.

제안 방법

• 결정성과 동기성의 조합에 기반해 세 가지 새로운 RBN 유형을 정의하는 것.
• 공개 소프트웨어 실험실을 활용해 다양한 업데이트 방식에서 RBN 행동을 시뮬레이션하고 비교하는 것.
• 다양한 RBN 유형 간에 급속자기 구조, 특히 점 급속자기의 분석.
• 비동기 결정성 RBN을 동기 RBN으로 변환하는 데 수학적 매핑 기법을 적용하는 것.
• 급속자기 유형과 네트워크 안정성의 통계적 분석을 통해 동역학적 행동을 비교하는 것.
• 계산 시뮬레이션을 활용해 RBN 유형 간 이론적 차이를 검증하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 결정성 대 비결정성, 동기성 대 이질성과 같은 다양한 업데이트 방식이 무작위 부울 네트워크의 동역학에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 RBN의 점 급속자기는 다양한 업데이트 방식에 관계없이 일정한가, 아니면 업데이트 메커니즘에 의존하는가?
• RQ3 업데이트 과정에서 결정성은 동기성에 비해 RBN 행동에 얼마나 더 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 비동기 결정성 RBN은 그들의 동역학적 성질을 변화시키지 않고 동기 RBN으로 체계적으로 매핑할 수 있는가?
• RQ5 실세계의 복잡계를 모델링할 때 가장 적절한 RBN 유형은 무엇이며, 그 이유는 무엇인가?

주요 결과

• RBN의 점 급속자기는 업데이트 방식과 무관하게 일정하며, 결정성과 비결정성, 동기성과 이질성의 구성 모두에서 일관되게 유지된다.
• 업데이트의 결정성과 비결정성 간의 차이가 동기성과 이질성 간의 선택보다 RBN의 동역학에 더 큰 영향을 미친다.
• 비동기 결정성 RBN은 그들의 동역학적 행동을 유지하면서 동기 RBN로 매핑할 수 있다.
• RBN의 행동 차이는 결정성에 의해 더 크게 달라지며, 이는 결정성이 시스템 분류에 더 중요한 요소임을 시사한다.
• 제안된 분류 체계는 유전자 조절 네트워크와 같은 천연 현상을 모델링할 때 RBN 유형을 선택하는 데 원칙적인 기초를 제공한다.