Apprentissage de règles de réactions biochimiques à partir de propriétés en logique temporelle

Résumé : Avec le développement de langages formels pour modéliser les systèmes d' interactions biomoléculaires, la possibilité d'effectuer des calculs symboliques au delà des simulations numér iques ouvre la voie à la conception de nouveaux outils de raisonnement automatique destinés au biologiste modélisateur. La machine abstraite biochimique BIOCHAM est un environnement logiciel qui offre un langage simple de règles pour modéliser les interactions biomoléculaires et un langage original fondé sur la logique temporelle pour formaliser les propriétés biologiques du système. En s'appuyant sur ces deux langages formels, il devient possible d'utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour inférer de nouvelles règles de réaction moléculaire à partir de propriétés temporelles observées. Dans ce contexte, le but est de corriger ou compléter les modèles BIOCHAM semi-automatiquement. Dans cet article, nous décrivons le système d'apprentissage automatique de BIOCHAM, qui permet, d'une part, de trouver de nouvelles règles d'interaction à partir d' un modèle partiel et de contraintes exprimées en logique temporelle, et d'autre part, d'estimer les valeurs de paramètres cinétiques à partir de propriétés formalisées en logique temporelle avec contraintes numériques sur les concentrations ou leurs dérivées.
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Contributor : Sylvain Soliman <>
Submitted on : Monday, November 21, 2005 - 3:00:41 PM
Last modification on : Monday, September 24, 2018 - 2:00:04 PM
Long-term archiving on : Friday, April 2, 2010 - 6:05:54 PM

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Laurence Calzone, Nathalie Chabrier-Rivier, Francois Fages, Sylvain Soliman. Apprentissage de règles de réactions biochimiques à partir de propriétés en logique temporelle. Actes de '05, Jul 2005, Lyon, pp.183--192. ⟨inria-00000813⟩

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