Analýza Booleovských Sietí v Nástroji Pithya Pomocou Binárnych Rozhodovacích Diagramov

Bc. Jakub Poláček

Bachelor's thesis

Boolean Network Analysis in Pithya Using Binary Decision Diagrams

Anotácia:

Boolovské siete sú schopné modelovať mnohé chemické a genetické interakcie. Avšak, presne určiť exaktné prechodové funkcie premenných v Boolovských sietiach z pozorovaných dát môže byť obtiažne. Táto práca navrhuje parametrizáciu Boolovských sietí, pre možnosť analyzovať ich chovanie pri rozličných prechodových funkciách, ako riešenie tohoto problému. V rámci práce implementujeme nástroj schopný reprezentácie a simulovania stavových prechodov Boolovských sietí súbežne za rôznych parametrizácií, zvýrazňujúc tie parametrizácie, ktoré povedú k najzaujímavejším výsledkom. K dosiahnutiu parametrizácie efektivným spôsobom použiváme binárne rozhodovacie diagramy na reperezentovanie a manipuláciu parametrov.

Abstract:

Boolean networks are capable of modelling many chemical and genetic interactions. However, determining exact update functions in Boolean networks from real life data can be cumbersome and difficult. This thesis proposes parametrisation of Boolean networks to analyse their behaviour under different sets of update functions, as a solution to this problem. We implement a tool capable of representing and simulating state transitions in Boolean networks concurrently under different parametrisations, highlighting those parametrisations which lead to the most interesting results. To achieve parametrisation in an effective manner, we use binary decision diagrams for parameter representation and manipulation.

Keywords

Boolean network, Parameterised Boolean network, Binary decision diagrams, Boolean network analyser, Pithya

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 23. 5. 2019

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 24. 6. 2019
• Vedúci: Mgr. Samuel Pastva
• Oponent: Mgr. Matej Troják

Masaryk University

Faculty of Informatics

Bachelor programme / odbor:
Informatics / Artificial Intelligence and Natural Language Processing