Influence maximization in Boolean networks.
Influence maximization in Boolean networks.
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DOI：
10.1038/s41467-022-31066-0
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发表时间：
2022-06-16
影响因子：
16.6
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
优化问题旨在识别最小的节点集，这些节点集能够驱动布尔网络的动态走向期望的长期行为，这对于一些应用来说是至关重要的，例如，检测关键的治疗靶点来控制生物信号和调节网络模型中的通路。在这里，我们开发了一种方法来解决这样的优化问题，灵感来自于社交网络中传播过程的影响力最大化问题。我们在小的基因调控网络上验证了该方法，这些网络的动态景观是通过暴力分析已知的。然后，我们系统地研究了大量的基因调控网络。我们发现，在大约65%的分析网络中，最小驱动集包含的节点少于20%。模拟各种生物过程的布尔网络具有非线性可逆动力学的特点，这使得它们的控制具有挑战性。作者在布尔动力学中引入了影响和控制的扩展概念，通常用于研究扩散过程。
The optimization problem aiming at the identification of minimal sets of nodes able to drive the dynamics of Boolean networks toward desired long-term behaviors is central for some applications, as for example the detection of key therapeutic targets to control pathways in models of biological signaling and regulatory networks. Here, we develop a method to solve such an optimization problem taking inspiration from the well-studied problem of influence maximization for spreading processes in social networks. We validate the method on small gene regulatory networks whose dynamical landscapes are known by means of brute-force analysis. We then systematically study a large collection of gene regulatory networks. We find that for about 65% of the analyzed networks, the minimal driver sets contain less than 20% of their nodes. Boolean networks modelling various biological processes are characterized by nonlinear reversible dynamics that makes their control challenging. The authors introduce extended concepts of influence and control, typically considered in the study of spreading processes, for Boolean dynamics.
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影响因子：
4.6
作者：
Erkol, Sirag;Castellano, Claudio;Radicchi, Filippo
通讯作者：
Radicchi, Filippo
影响因子：
11.6
作者：
Espinosa-soto, C;Padilla-Longoria, P;Alvarez-Buylla, ER
通讯作者：
Alvarez-Buylla, ER
影响因子：
5.8
作者：
Datta, A;Choudhary, A;Dougherty, ER
通讯作者：
Dougherty, ER
影响因子：
7.5
作者：
Datta, A;Choudhary, A;Dougherty, ER
通讯作者：
Dougherty, ER
DOI：
10.1002/wsbm.1273
发表时间：
2014-09-01
影响因子：
7.9
作者：
Albert, Reka;Thakar, Juilee
通讯作者：
Thakar, Juilee