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

Searching for significant reactions and subprocesses in models of biological systems based on Petri nets

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

2024

Opublikowano w

Computers in Biology and Medicine

Rocznik: 2024 | Tom: vol. 168

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • biological systems
  • Petri net-based models
  • t-invariants analysis
  • importance analysis
  • occurrence analysis
  • significant reactions and subprocesses
Streszczenie

EN The primary aim of this research was to propose algorithms enabling the identification of significant reactions and subprocesses within models of biological systems constructed using classical Petri nets. These solutions allow to performance of two analysis methods: an importance analysis for identifying individual reactions critical to the functioning of the model and an occurrence analysis for finding essential subprocesses. To demonstrate the utility of these methods, analyses of an example model have been performed. In this case, it was a model related to the DNA damage response mechanism. It is worth noting that the proposed analyses can be applied to any biological phenomenon represented using the Petri net formalism. The presented analysis methods represent an extension of classical Petri net-based analyses. Their utility lies in their potential to enhance our comprehension of the biological phenomena under investigation. Furthermore, they can lead to the development of more effective medical therapies, as they can aid in the identification of potential molecular targets for drugs.

Data udostępnienia online

20.11.2023

Strony (od-do)

107729-1 - 107729-10

DOI

10.1016/j.compbiomed.2023.107729

URL

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482523011940?via%3Dihub

Uwagi

Article Number: 107729

Typ licencji

CC BY-NC-ND (uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne - bez utworów zależnych)

Tryb otwartego dostępu

czasopismo hybrydowe

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

100

Impact Factor

7,7 [Lista 2022]

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