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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Gonzalez, Patricia [VerfasserIn]   i
 Prado-Rodriguez, Roberto [VerfasserIn]   i
 Gabor, Attila [VerfasserIn]   i
 Sáez Rodríguez, Julio [VerfasserIn]   i
 Banga, Julio R. [VerfasserIn]   i
 Doallo, Ramón [VerfasserIn]   i
Titel:Parallel ant colony optimization for the training of cell signaling networks
Verf.angabe:Patricia González, Roberto Prado-Rodriguez, Attila Gábor, Julio Saez-Rodriguez, Julio R. Banga, Ramón Doallo
E-Jahr:2022
Jahr:20 July 2022
Umfang:16 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 08.11.2023
Titel Quelle:Enthalten in: Expert systems with applications
Ort Quelle:Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, 1990
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:208(2022) vom: Dez., Artikel-ID 118199, Seite 1-16
Abstract:Acquiring a functional comprehension of the deregulation of cell signaling networks in disease allows progress in the development of new therapies and drugs. Computational models are becoming increasingly popular as a systematic tool to analyze the functioning of complex biochemical networks, such as those involved in cell signaling. CellNOpt is a framework to build predictive logic-based models of signaling pathways by training a prior knowledge network to biochemical data obtained from perturbation experiments. This training can be formulated as an optimization problem that can be solved using metaheuristics. However, the genetic algorithm used so far in CellNOpt presents limitations in terms of execution time and quality of solutions when applied to large instances. Thus, in order to overcome those issues, in this paper we propose the use of a method based on ant colony optimization, adapted to the problem at hand and parallelized using a hybrid approach. The performance of this novel method is illustrated with several challenging benchmark problems in the study of new therapies for liver cancer.
DOI:doi:10.1016/j.eswa.2022.118199
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118199
 Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417422013586
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118199
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Ant colony optimization
 Cell signaling network
 High performance computing
 Metaheuristics
 MPI
 OpenMP
K10plus-PPN:1831275015
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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