Information Processign in Cells and Tissues
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细胞和组织中的信息处理
DOI：
10.1007/978-3-642-28792-3_22
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lones M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lones M
人工生物化学网络（ABN）是一类计算自动机，其结构是由遗传和代谢网络的组织所激发的。在这项工作中，我们调查进化的ABN是否可以进行分类时，刺激与时间序列数据收集的人类受试者有和没有帕金森氏病。进化的ABN具有80- 90%的准确性，显著高于初始临床诊断中通常发现的诊断准确性。我们还表明，相对简单的ABN，包括只有少量的离散地图，能够识别与帕金森病相关的运动功能的异常模式。
Artificial biochemical networks (ABNs) are a class of computational automata whose architectures are motivated by the organisation of genetic and metabolic networks. In this work, we investigate whether evolved ABNs can carry out classification when stimulated with time series data collected from human subjects with and without Parkinson’s disease. The evolved ABNs have accuracies in the region of 80-90%, significantly higher than the diagnostic accuracies typically found in initial clinical diagnosis. We also show that relatively simple ABNs, comprising only a small number of discrete maps, are able to recognise the abnormal patterns of motor function associated with Parkinson’s disease.
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