Resumen

Hemos propuesto una metodología para la ingeniería inversa de redes de regulación génica biológicamente plausibles a partir de datos temporales de expresión genética. Hemos utilizado información establecida y la teoría matemática fundamental para este propósito. Hemos empleado el formalismo de Redes Neuronales Recurrentes para extraer con precisión la dinámica subyacente presente en los datos de expresión de series temporales. Hemos introducido un nuevo marco híbrido de inteligencia de enjambre para el entrenamiento preciso de los parámetros del modelo. La metodología propuesta se aplicó primero a una pequeña red artificial, y los resultados obtenidos sugieren que puede producir los mejores resultados disponibles en la literatura contemporánea, hasta donde sabemos. Posteriormente, implementamos nuestro marco propuesto en conjuntos de datos experimentales. Finalmente, investigamos dos redes génicas de tamaño mediano extraídas de GeneNetWeaver, para comprender cómo el algoritmo propuesto escala con el tamaño de la red. Además, implementamos nuestro algoritmo propuesto con la mitad de puntos temporales.

• Materias:Enfermeras Método espectrofotométrico Estructuras biomecánicas Timpanoplastia Efecto antiplasmodial
• Subjects:Nurses Spectrophotometric method Biomechanical structures Tympanoplasty Antiplasmodial effect
• Palabras claves:Metodología propuesta; Ingeniería inversa; Redes reguladoras de genes; Red neuronal recurrente; Marco de inteligencia de enjambre; Datos de expresión de series temporales.
• Keywords:Proposed methodology; Reverse engineering; Gene regulatory networks; Recurrent Neural Network; Swarm intelligence framework; Time series expression data