W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

On anti-occurrence of subsets of transitions in Petri net-based models of complex biological systems

Autorzy

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2022

Opublikowano w

BioSystems

Rocznik: 2022 | Tom: vol. 222

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • Petri nets
  • biological systems
  • sets of transitions
  • computational complexity
  • exact algorithm
Streszczenie

EN Background and Objective: In the last two decades there can be observed a rapid development of systems biology. The basis of systems methods is a formal model of an analyzed system. It can be created in a language of some branch of mathematics and recently Petri net-based biological models seem to be especially promising since they have a great expressive power. One of the methods of analysis of such models is based on transition invariants. They correspond to some subprocesses which do not change a state of the modeled biological system. During such analysis, a need arose to study the subsets of transitions, what leads to interesting combinatorial problems — which have been considered in theory and practice. Methods & Results: Two problems of anti-occurrence were considered. These problems concern a set of transitions which is not a subset of any of t-invariant supports or is not a subset of t-invariant supports from some collection of such supports. They are defined in a formal way, their computational complexity is analyzed and an exact algorithm is provided for one of them. Conclusions: A comprehensive analysis of complex biological phenomena is challenging. Finding elementary processes that do not affect subprocesses belonging to the entire studied biological system may be necessary for a complete understanding of such a model and it is possible thanks to the proposed algorithm.

Data udostępnienia online

20.10.2022

Strony (od-do)

104793-1 - 104793-13

DOI

10.1016/j.biosystems.2022.104793

URL

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303264722001745?via%3Dihub

Uwagi

Article Number: 104793

Typ licencji

CC BY (uznanie autorstwa)

Tryb otwartego dostępu

czasopismo hybrydowe

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

przed opublikowaniem

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

70

Impact Factor

1,6

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.