Defining Biological Networks for Noise Buffering and Signaling Sensitivity Using Approximate Bayesian Computation
المؤلفون المشاركون
Wang, S.-Q.
Shen, Yanyan
Shi, Changhong
Wang, Tao
Wei, Zhiming
Li, Hanxiong
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Reliable information processing in cells requires high sensitivity to changes in the input signal but low sensitivity to random fluctuations in the transmitted signal.
There are often many alternative biological circuits qualifying for this biological function.
Distinguishing theses biological models and finding the most suitable one are essential, as such model ranking, by experimental evidence, will help to judge the support of the working hypotheses forming each model.
Here, we employ the approximate Bayesian computation (ABC) method based on sequential Monte Carlo (SMC) to search for biological circuits that can maintain signaling sensitivity while minimizing noise propagation, focusing on cases where the noise is characterized by rapid fluctuations.
By systematically analyzing three-component circuits, we rank these biological circuits and identify three-basic-biological-motif buffering noise while maintaining sensitivity to long-term changes in input signals.
We discuss in detail a particular implementation in control of nutrient homeostasis in yeast.
The principal component analysis of the posterior provides insight into the nature of the reaction between nodes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, S.-Q.& Shen, Yanyan& Shi, Changhong& Wang, Tao& Wei, Zhiming& Li, Hanxiong. 2014. Defining Biological Networks for Noise Buffering and Signaling Sensitivity Using Approximate Bayesian Computation. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050399
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, S.-Q.…[et al.]. Defining Biological Networks for Noise Buffering and Signaling Sensitivity Using Approximate Bayesian Computation. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050399
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, S.-Q.& Shen, Yanyan& Shi, Changhong& Wang, Tao& Wei, Zhiming& Li, Hanxiong. Defining Biological Networks for Noise Buffering and Signaling Sensitivity Using Approximate Bayesian Computation. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050399
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050399
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر