Dinâmica de redes booleanas limiarizadas utilizando programação em GPU

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Ferreira, William Lira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado Computacional; Atratores
• Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20230727-113419/

A área de Biologia Sistêmica procura estudar os vários mecanismos celulares e seus componen- tes, os quais realizam diversas interações e reações químicas. Nessa área, para representar estas interações e reações no nível gênico, isto é, o relacionamento entre os genes e sua expressão gênica, é comum o uso de modelos matemáticos e computacionais de Redes de Regulação Gênica (GRN - do inglês Gene Regulatory Network). Existem diversos modelos para representar GRNs, os quais possuem relação temporal síncrona ou assíncrona e caracterizados como determinísticos ou pro- babilísticos. Um dos modelos de grande interesse e estudado na literatura é o de Redes Booleanas (BN - do inglês Boolean Networks), no qual os genes podem assumir dois estados, ativo ou inativo - se expressos ou não, respectivamente, e, além disso, possuir uma função booleana associada. A evolução dos estados dos genes no tempo, é dada pela transição de um estado da rede para outro e assim sucessivamente. Esta evolução forma uma dinâmica temporal, na qual as transições de estado são ditadas pelas funções booleanas associadas a cada gene. Como o número de estados é finito, em algum momento a rede deve voltar para um estado no qual já esteve anteriormente, formando um ciclo. Este ciclo é chamado de atrator.