Modeliranje enostavnih bioloških preklopnih sistemov z uporabo mehke logike in razširjenih Petrijevih mrežBORDON, JURE (Avtor) Mraz, Miha (Mentor) modeliranje bioloških sistemovneznani kinetični parametrimehka logikaPetrijeve mrežeModeliranje in simulacija sta v zadnjih dveh desetletjih postala nepogrešljiva za načrtovanje novih in analizo obstoječih bioloških sistemov. Z uporabo njunih različnih pristopov lahko občutno znižamo čas in stroške načrtovanja ter izvajanja laboratorijskih poizkusov. Izbira metode modeliranja je odvisna od željene natančnosti simulacijskih rezultatov in podatkov o sistemu, ki jih imamo na voljo. Kvalitativni pristopi se uporabljajo za opis osnovnih dinamičnih lastnosti in topologije gensko regulatornega omrežja ter služijo kot izhodišče za bolj natančne pristope. Po drugi plati kvantitativni pristopi dinamiko sistema opišejo zelo natančno, a za izračun simulacijskih rezultatov potrebujejo natančne vrednosti kinetičnih parametrov, ki pogosto niso na voljo, njihovo pridobivanje pa je dolgotrajno in posledično drago. Kot močno grafično in matematično modelirno orodje so se tako za kvalitativne kot tudi kvantitativne pristope uveljavile Petrijeve mreže. V pričujoči doktorski disertaciji predstavimo kvantitativno metodo za modeliranje, ki temelji na mehki logiki in Petrijevih mrežah. Model procesa, ki ga vzpostavimo na podlagi opisnega izkustvenega poznavanja, za pridobitev kvantitativno relevantnih simulacijskih rezultatov ne potrebuje natančnih vrednosti kinetičnih parametrov, ki pogojujejo dinamiko sistema. Definiciji zveznih Petrijevih mrež dodamo mehke prožilne funkcije, ki jih lahko uporabimo za modeliranje procesov z manjkajočimi vrednostmi kinetičnih parametrov. Predlagan pristop se lahko uporabi tudi kot dopolnitev obstoječih metod za kvantitativno modeliranje v primeru, da so vrednosti kinetičnih parametrov sistema večinoma poznane. Metodo, ki temelji na mehki logiki, uporabimo za izgradnjo modela hipotetičnega represilatorja s tremi členi, z mehkimi zveznimi Petrijevimi mrežami pa zgradimo model cirkadianega ritma glive Neurospora. Pokažemo, da simulacijski rezultati modela, ki vsebuje mehke opise posameznih procesov, ohranijo kvantitativno biološko relevantnost simulacijskih rezultatov v primerjavi s simulacijskimi rezultati modela, ki je v celoti zgrajen na podlagi obstoječih metod, ki za vhode uporabljajo znane vrednosti kinetičnih parametrov.20172017-03-28 13:38:55Doktorsko delo/naloga91340VisID: 19661COBISS_ID: 289087744sl