Paraméteridentifikáció biológiai hálózatokon

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Antal Péter
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

A diplomatervben két, diszkrét idejű dinamikával ellátott hálózat parametrizációját vizsgálom.

A parametrizációs problémát egy felügyelt tanulási problémaként átfogalmazva oldottam meg.

A vizsgált hálózatok és a visszacsatolt neurális hálók közötti hasonlóságot azzal használtam ki, hogy

deep neurális hálóknál alkalmazott optimalizációs algoritmusokat alkalmaztam a tanításra.

Az első, kisebb háló hasonló dinamikai egyenletekkel rendelkezik, mint egy valódi fehérje-fehérje interakciós (PPI) hálózat,

azonban egy jóval egyszerűbb játékproblémát old meg.

A kis háló vizsgálatával több, az optimalizációt akadályozó problémát azonosítottam, amelyek egyrészt elvesző gradiensekhez másrészt nehezen optimalizálható, erősen nemlineáris hibafüggvényhez vezettek.

A nagyobb vizsgált hálózat a rákos sejtek működését általánosan leíró PPI háló.

A hálózatot in vitro sejtvonalas mérések eredményeinek reprodukálására parametrizáltam fel,

amelyek segítségével gyógyszerek és gyógyszerkombinációk hatásosságát tudná előrejelezni.

A parametrizáció megfelelő eredményt ért el az egyes kísérleteket vizsgálva, azonban a kísérletek összesítéséből eredő gyógyszer--sejtvonal páronkénti EC50 értéket a hálózat nem tudja jól prediktálni.

Az EC50 predikció rossz eredménye feltételezhetően a modell gyengeségére, illetve a kevés felhasznált bemeneti adatra vezethető vissza.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.