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문제 정의
- 데이터로부터 세포 간 네트워크를 학습하기 위한 몇 가지 모델 접근법에서 유전자 표현 레벨을 논의하고, 생물학적 기본 지식과 독립적인 분석에 대해 연구하였다. 생물학적 기본 정보를 제공하는 모델을 얻기 위해 세포 간의 다양한 레벨에서 유전자 신호경로 수용을 조합하는 통합된 모델에 초점을 두어 확률적 그래프 모델에 명시하는 것으로 데이터를 통합 시켰다.
- 데이터를 분석하는 모델접근법에서 모델의 공간을 정의하고 모델링하기 위해 논리적 추론을 통한 예측으로 데이터를 발견하는 학습절차법을 이용한다. 본 연구는 세포 간 네트워크의 모델분석법에 위해 확률적 그래프 모델로 알려진 수학적 그래프 모델에서[2, 3] 상호작용을 통계분야로 개발하고 확률적 결과와 모델을 연속적으로 관측하여 확률적 그래프 모델을 추론하는 수치 해석적 절차에서 정보공학적 네트워크를 연구하고자 한다.
- 는 v노드로 네트워크가 연결된 확률적 에지의 집합이다. 세포 간 네트워크 확률 P(X|U)을 구하기 위해 입력에서 모델이 너무 복잡해지기 때문에 이를 현실적으로 접근하기 위해 로 한다. 이렇게 추론된 값이 원래 값과 크게 다르지 않다는 것을 설명한 바와 같이 아직 증명되지는 않았지만 maxγP(X|U) 로 추론되어도 P(X|U)와 크게 다르지 않을 것으로 본다.
- 유전자 모델을 개선하는 요소는 생물학적 조절 메카니즘에 의한 수준이므로 본 연구에서 확률적 그래프 모델에 간접 조절을 추론하는 능력과 생물학적 원리에 기반하여 모델에 표시한 네트워크 모델에 제시하였다. 처리 데이터의 양과 다양성이 증가하는 것과 같이 3개의 유전자와 2개의 배열을 단일로 한 베이스 네트워크 집단에서 서로 다른 네트워크구조 모델로 새로운 분석, 새로운 디자인을 포함한 단일 세포, 합성 기관, 전체적 유기체, 그리고 확률적 그래프 모델 수준에서의 시스템으로 나타냈다.
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