JP2017073160A5 - - Google Patents

Claims (13)

1. 生物系に対する攪乱の影響を決定するためのコンピュータ化された方法であって、前記方法は、
   プロセッサにおいて、前記生物系を表す複数のネットワークモデルを識別することと、
   前記複数のネットワークモデルおよび第１の処置に対する前記生物系の応答から、前記第１の処置に対する前記生物系の応答を定量化する第１の組のスコアを生成することと、
   前記複数のネットワークモデルおよび第２の処置に対する前記生物系の応答から、前記第２の処置に対する前記生物系の応答を定量化する第２の組のスコアを生成することと、
   前記第１の組のスコアおよび前記第２の組のスコアに基づいて、前記生物系に対する前記攪乱の全体的な生物学的影響を表す生物学的インパクトファクターを生成することと
   を含む、方法。
2. 前記生物系は、複数の生物学的実体を含み、
   各生物学的実体は、少なくとも１つの他の生物学的実体と相互作用し、
   各ネットワークモデルは、前記複数の生物学的実体のうちのいくつかを表すノードとノード間の関係を表すエッジとを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の組のスコアにおける各スコアは、前記複数のネットワークモデルにおけるそれぞれのネットワークに対応し、前記第１の組のスコアを生成することは、
   一組の重み付けを前記第１の処置に対する前記生物系の前記応答に対応するデータセットに適用することと、
   前記複数のネットワークモデルにおける各それぞれのネットワークモデルに対して、
   前記それぞれのネットワークモデルに対応する前記第１の重み付けされたデータセットの部分を識別することと、
   前記第１の重み付けされたデータセットの前記識別された部分を集めることにより、前記第１の組のスコアにおけるそれぞれのスコアを取得することと
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記一組の重み付けは、前記第１の処置に対する前記生物系の前記応答に対応する前記データセットにおける倍率変化値が、ゼロ倍率変化の基礎となる帰無仮説からの逸脱を表す確率に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項３に記載の方法。
5. 最適化技術を用いて前記重み付けを選択することにより、前記第１の組のスコアと前記第２の組のスコアとの間の最大の差異を取得することをさらに含み、前記最適化技術は、前記一組の重み付けに対する制約を含む、請求項３に記載の方法。
6. 前記生物学的インパクトファクターは、スカラー値であり、
   前記方法は、前記生物学的インパクトファクターが１以上の追加の生物学的インパクトファクターを伴うことをさらに含み、前記１以上の追加の生物学的インパクトファクターは、前記攪乱が存在しないとき、または、異なる攪乱が存在するときに取得されたものである、請求項１に記載の方法。
7. 前記生物学的インパクトファクターは、前記第１の組のスコアによって定義される第１の表面と前記第２の組のスコアによって定義される第２の表面との間の差異に基づいて生成される、請求項１に記載の方法。
8. 前記第１の表面および前記第２の表面のそれぞれは、用量の次元および曝露時間の次元を有する、請求項７に記載の方法。
9. 前記第１の表面と前記第２の表面との間の差異は、前記第１の表面が前記第２の表面に最も近い用量および曝露時間に対応するように選択され、前記第１の処置は、既知の有毒な物質に対する曝露を含み、前記第２の処置は、未知の物質に対する曝露を含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記第１の表面と前記第２の表面との間の差異は、前記第１の表面が前記第２の表面から最も遠い用量および曝露時間に対応するように選択され、前記第１の処置は、有益であると知られているセラピーを含み、前記第２の処置は、有益であると予測されているセラピーを含む、請求項８に記載の方法。
11. 前記第１の表面と前記第２の表面との間の差異は、前記第１の表面および前記第２の表面上の最も近い点が前記用量の次元および前記曝露時間の次元における同一の値に対応しているか否かにかかわらず、前記第１の表面および前記第２の表面上の最も近い点に基づいている、請求項８に記載の方法。
12. 生物系に対する攪乱の影響を決定するためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されたプロセッサを含む、コンピュータシステム。
13. プログラムコードが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記プログラムコードは、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法を実行することをコンピュータに行わせるためのものである、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。