مقالات

16.1: نماذج الشبكة الديناميكية


هناك عدة فئات مختلفة من نماذج الشبكة الديناميكية. في هذا الفصل ، سنناقش الثلاثة التالية ، بهذا الترتيب المعين:

  • نماذج للديناميات على الشبكات " هذه النماذج هي الامتداد الطبيعي لنماذج الأنظمة الديناميكية التقليدية. إنهم يفكرون في كيفية تغير حالات المكونات أو العقد بمرور الوقت من خلال تفاعلاتها مع العقد الأخرى المرتبطة بها. يتم تمثيل الاتصالات من خلال روابط شبكة ، حيث يتم تثبيت هيكل الشبكة طوال الوقت. تنتمي كل من الأتمتة الخلوية والشبكات المنطقية والشبكات العصبية الفنية (بدون تعلم) إلى هذه الفئة.
  • نماذج للديناميات من الشبكات " هذه هي النماذج التي تأخذ في الاعتبار التغييرات الديناميكية لطوبولوجيا الشبكة نفسها بمرور الوقت ، ولأغراض مختلفة: لفهم الآليات التي تجلب طوبولوجيا شبكة معينة ، وتقييم قوة الشبكات وقابليتها للتأثر ، وتصميم إجراءات لتحسين خصائص معينة من الشبكات ، وما إلى ذلك. تعد ديناميكيات الشبكات موضوعًا ساخنًا بشكل خاص في علم الشبكات في الوقت الحاضر (اعتبارًا من 2015) بسبب زيادة توافر الشبكة الزمنية البيانات [65].
  • نماذج "الشبكات التكيفية" يجب أن أعترف أنني لست موضوعيًا بنسبة 100٪ عندما يتعلق الأمر بهذه الفئة من النماذج ، لأنني أحد الباحثين الذين عملوا بنشاط على الترويج لها [66]. على أي حال ، فإن نماذج الشبكة التكيفية هي نماذج تصف التطور المشترك للديناميكيات على و من الشبكات ، حيث تتغير حالات العقدة وطبولوجيا الشبكة ديناميكيًا بشكل تكيفي مع بعضها البعض. تحاول نماذج الشبكة التكيفية توحيد نماذج الشبكات الديناميكية المختلفة لتوفير إطار عمل نمذجة معمم للأنظمة المعقدة ، نظرًا لأن العديد من أنظمة العالم الحقيقي تظهر سلوكيات الشبكة التكيفية [67].

نظرية شبكة الاضطرابات النفسية

في السنوات الأخيرة ، تم تطوير نهج الشبكة لعلم النفس المرضي كطريقة بديلة لتصور الاضطرابات النفسية. في هذا النهج ، تنشأ الاضطرابات النفسية من التفاعلات المباشرة بين الأعراض. على الرغم من أن نهج الشبكة قد أدى إلى العديد من المنهجيات الجديدة والتطبيقات الموضوعية ، إلا أنه لم يتم التعبير عنه بشكل كامل كنظرية علمية للاضطرابات العقلية. تهدف الورقة الحالية إلى تطوير مثل هذه النظرية ، من خلال افتراض مجموعة محدودة من المبادئ النظرية فيما يتعلق ببنية وديناميات شبكات الأعراض. في قلب النظرية تكمن فكرة أن أعراض علم النفس المرضي مرتبطة سببيًا من خلال عدد لا يحصى من الآليات البيولوجية والنفسية والاجتماعية. إذا كانت هذه العلاقات السببية قوية بما فيه الكفاية ، يمكن أن تولد الأعراض مستوى من ردود الفعل التي تجعلها مكتفية ذاتيا. في هذه الحالة ، يمكن أن تتعثر الشبكة في حالة اضطراب. تنص نظرية الشبكة على أن هذه سمة عامة للاضطرابات العقلية ، والتي يمكن بالتالي فهمها على أنها حالات مستقرة بديلة لشبكات الأعراض المتصلة بقوة. تؤدي هذه الفكرة بشكل طبيعي إلى نموذج شامل لعلم النفس المرضي ، يشمل نموذجًا توضيحيًا شائعًا للاضطرابات العقلية ، بالإضافة إلى تعريفات جديدة للمفاهيم المرتبطة بها مثل الصحة العقلية والمرونة والضعف والمسؤولية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن نظرية الشبكة لها آثار مباشرة على كيفية فهم التشخيص والعلاج ، وتقترح أجندة واضحة للبحث المستقبلي في الطب النفسي والتخصصات المرتبطة به.

الكلمات الدالة: تشخيص الأمراض النفسية والاضطرابات النفسية نهج شبكة الصحة العقلية المرونة شبكات أعراض العلاج الضعف.

© 2017 الجمعية العالمية للطب النفسي.

الأرقام

شبكة من أربعة أعراض ...

شبكة أعراض من أربعة أعراض (S. 14 ). إذا كان اثنان ...

اضطرابان (A و B) مرتبطان من خلال أعراض الجسر (S. 5…

مراحل تطور ...

مراحل تطور الاضطرابات النفسية حسب نظرية الشبكة. بعد، بعدما…

شبكة ضعيفة الاتصال (أعلى ...

تتسم الشبكة المتصلة بشكل ضعيف (اللوحة العلوية) بالمرونة. قد يتم تنشيط الأعراض عن طريق ...


الكشف عن الانحرافات في الشبكات الديناميكية المنسوبة

يلعب اكتشاف الشذوذ في الرسم البياني دورًا رئيسيًا في العديد من تطبيقات الشبكات الناشئة ، بدءًا من اكتشاف التسلل عبر السحابة إلى اكتشاف الاحتيال في الدفع عبر الإنترنت. تمت دراسته في إطار سياقات الرسوم البيانية الديناميكية والرسوم البيانية المنسوبة بشكل منفصل. في العديد من التطبيقات العملية ، توفر الرسوم البيانية ذات السمات الديناميكية معلومات مهمة لمثل هذه الاكتشافات ، ومع ذلك توجد دراسات قليلة حول اكتشاف الانحرافات في الرسوم البيانية الديناميكية المنسوبة. هنا ، نقدم إطارًا جديدًا لتعريف واكتشاف الحالات الشاذة في الرسوم البيانية الديناميكية المنسوبة ، حيث يتم تعدين المجتمعات والقيم المتطرفة على التوالي. على وجه التحديد ، نقترح نموذج اكتشاف المجتمع الذي يجمع بين مجموعات الرسم البياني الديناميكي وتعلم هياكل الشبكة الكامنة في مشكلة تحسين موحدة. يتم الاستدلال على الشبكة الكامنة من البيانات المتتالية ، ويمكن لنموذجنا تضمين معلومات السمات المعتمدة على الوقت بشكل كافٍ لتحديد التغييرات الديناميكية. ثم نصنف جميع عقد الرسم البياني وفقًا لانحرافها عن أقرب مراكز مجتمعية وسلوكيات تاريخية. توضح التجارب على مجموعات البيانات التركيبية والواقعية فعالية نموذجنا.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


مراجع

سامرفيلد ، سي وآخرون. الرموز التنبؤية للإدراك الوشيك في القشرة الأمامية. علوم 314, 1311–1314 (2006).

تافاريس ، آر إم وآخرون. خريطة للملاحة الاجتماعية في دماغ الإنسان. عصبون 87, 231–243 (2015).

جاليجو ، جيه إيه وآخرون. النشاط القشري داخل مشعب عصبي محفوظ يكمن وراء سلوكيات حركية متعددة. نات. كومون. 9, 4233 (2018).

شاين ، جي إم وآخرون. يتضمن الإدراك البشري التكامل الديناميكي للنشاط العصبي وأنظمة التعديل العصبي. نات. نيوروسسي. 22, 289–296 (2019).

Chaudhuri ، R. ، Gerçek ، B. ، Pandey ، B. ، Peyrache ، A. & amp Fiete ، I. الديناميكيات المتشعبة الجاذبة والسكان للدائرة المعرفية الكنسية عبر اليقظة والنوم. نات. نيوروسسي. 22, 1512–1520 (2019).

باسيت ، D. S. & amp Sporns ، O. Network Neuroscience. نات. نيوروسسي. 20, 353–364 (2017).

Saxena، S. & amp Cunningham، J.P نحو عقيدة السكان العصبية. بالعملة. رأي. نيوروبيول. 55, 103–111 (2019).

Danjo، T.، Toyoizumi، T. & amp Fujisawa، S. التمثيلات المكانية للذات وغيرها في الحصين. علوم 359, 213–218 (2018).

Constantinescu، A. O.، O’Reilly، J. X. & amp Behrens، T.EJ تنظيم المعرفة المفاهيمية في البشر باستخدام رمز شبكي. علوم 352, 1464–1468 (2016).

ريجوتي ، إم وآخرون. أهمية الانتقائية المختلطة في المهام المعرفية المعقدة. طبيعة 497, 585–590 (2013).

بارثاساراثي ، إيه وآخرون. الانتقائية المختلطة تتحول إلى رموز السكان في قشرة الفص الجبهي. نات. نيوروسسي. 20, 1770–1779 (2017).

Stringer، C.، Pachitariu، M.، Steinmetz، N.، Carandini، M. & amp Harris، K.D. الهندسة عالية الأبعاد لاستجابات السكان في القشرة البصرية. طبيعة 571، 361–365 (2019 ب).

Schapiro ، A. C. ، Rogers ، T. T. ، Cordova ، N. I ، Turk-Browne ، N.B & amp Botvinick ، ​​M. M. تنشأ التمثيلات العصبية للأحداث من بنية المجتمع الزمانية. نات. نيوروسسي. 16, 486–492 (2013).

يانج ، جي آر ، جوجلكار ، إم آر ، سونج ، إتش إف ، نيوسوم ، دبليو تي أند وانج ، إكس. تم تدريب تمثيلات المهام في الشبكات العصبية لأداء العديد من المهام المعرفية. نات. نيوروسسي. 22, 297–306 (2019).

ليفي ودي آر وآخرون. ديناميات التمثيل الاجتماعي في قشرة الفأر أمام الجبهية. نات. نيوروسسي. 22, 2013–2022 (2019).

Arana، S.، Marquand، A.، Hultén، A.، Hagoort، P. & amp Schoffelen، J.-M. التنشيط المستقل للطريقة الحسية لشبكة الدماغ للغة. J. نيوروسسي. 40, 2914–2924 (2020).

Musall، S.، Kaufman، M. T.، Juavinett، A.L، Gluf، S. & amp Churchland، A.K. تهيمن الحركات الغنية بالتنوع على الديناميكيات العصبية أحادية التجربة. نات. نيوروسسي. 22, 1677–1686 (2019).

سترينجر ، سي وآخرون. تؤدي السلوكيات العفوية إلى نشاط متعدد الأبعاد وشامل للدماغ. علوم 364، 255 (2019 أ).

موبس ، دي ، هيدلي ، دي بي ، دينج ، دبليو & أمبير دايان ، بي المكان ، الوقت ، والخوف: حسابات البقاء على طول الدوائر الدفاعية. اتجاهات كوغن. علوم. 24, 228–241 (2020).

تانغ ، إي وآخرون. يرافق التعلم الفعال تمثيلات عالية الأبعاد وفعالة للنشاط العصبي. نات. نيوروسسي. 22, 1000–1009 (2019).

McIntosh ، A. R. & amp Mišić ، B. التحليلات الإحصائية متعددة المتغيرات لبيانات التصوير العصبي. Annu. القس بسيتشول. 64, 499–525 (2013).

Kriegeskorte، N.، Mur، M. & amp Bandettini، P. تحليل التشابه التمثيلي - ربط فروع علم الأعصاب للأنظمة. أمامي. النظام. نيوروسسي. 2, 4 (2008).

محمودي ، أ ، تاكركارت ، س ، رجراجي ، ف ، بوسسعود ، د. وأمب بروفيلي ، أ. تحليل نمط مولتيفوكسيل لبيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي: مراجعة. حاسوب. رياضيات. طرق ميد. 2012, 961257 (2012).

Dragoi، G. & amp Buzsáki، G. الترميز الزمني لتسلسلات الأماكن بواسطة مجموعات خلايا الحصين. عصبون 50, 145–157 (2006).

Epstein ، R.A ، Patai ، E.Z. ، Julian ، J.B & amp Spiers ، H. J. الخريطة المعرفية في البشر: التنقل المكاني وما بعده. نات. نيوروسسي. 20, 1504–1513 (2017).

Lisman، J. E. & amp Idiart، M. A. تخزين 7 +/- 2 ذكريات قصيرة المدى في دراجات فرعية متذبذبة. علوم 267, 1512–1515 (1995).

تاغيا ، ج. وآخرون. الكشف عن ديناميات حالة الدماغ المخفية التي تنظم الأداء واتخاذ القرار أثناء الإدراك. نات. كومون. 9, 2505 (2018).

كورنبلاث ، إي جيه وآخرون. التسلسل الزمني لنشاط الدماغ أثناء الراحة مقيَّد ببنية المادة البيضاء ويتم تعديلها من خلال المتطلبات المعرفية. كومون. بيول. 3, 261 (2020).

Bassett، D. S.، Zurn، P. & amp Gold، J. I. حول طبيعة النماذج واستخدامها في علم الأعصاب الشبكي. نات. القس نيوروسسي. 19, 566–578 (2018). تغطي هذه المراجعة أنواع واستخدامات نماذج الشبكة في علم الأعصاب.

جوهانسن بيرج ، هـ. الروابط البشرية - ما الذي يتطلبه المستقبل؟ التصوير العصبي 80, 541–544 (2013).

Friston ، K.J. الاتصال الوظيفي والفعال: مراجعة. ربط الدماغ. 1, 13–36 (2011).

Neumaier، A. & amp Schneider، T. تقدير المعلمات والنماذج الذاتية لنماذج الانحدار الذاتي متعددة المتغيرات. ACM Trans. رياضيات. سوفتو. 27, 27–57 (2001).

إيتو ، إس وآخرون. يؤدي توسيع إنتروبيا النقل إلى تحسين تحديد الاتصال الفعال في نموذج الشبكة القشرية المتصاعدة. بلوس واحد 6، e27431 (2011).

Friston ، K.J ، Harrison ، L. & amp Penny ، W. النمذجة السببية الديناميكية. التصوير العصبي 19, 1273–1302 (2003).

Bassett، D. S. & amp Bullmore، E. شبكات الدماغ في العالم الصغير. الأعصاب 12, 512–523 (2006).

Sporns، O. & amp Betzel، R. F. شبكات الدماغ المعيارية. Annu. القس بسيتشول. 67, 613–640 (2016).

Rombach، M. P.، Porter، M.A، Fowler، J.H & amp Mucha، P. J. Core-periphery structure in networks. تطبيق SIAM J. رياضيات. 74, 167–190 (2014).

van den Heuvel، M. P. & amp Sporns، O. Rich-club Organization of the human connectome. J. نيوروسسي. 31, 15775–15786 (2011).

Bullmore، E. & amp Vértes، P. من Lichtheim إلى rich club: شبكات الدماغ والطب النفسي. جاما للطب النفسي 70, 780–782 (2013).

Avena-Koenigsberger، A.، Mišič، B. & amp Sporns، O. ديناميات الاتصال في شبكات الدماغ المعقدة. نات. القس نيوروسسي. 19, 17–33 (2017).

ميسيتش ، ب. وآخرون. ديناميكيات انتشار تعاونية وتنافسية على الشبكة العصبية البشرية. عصبون 86, 1518–1529 (2015).

فابر ، S. P. ، Timme ، N. M. ، Beggs ، J.M & amp Newman ، E.L. تتركز الحسابات في النوادي الغنية للشبكات القشرية المحلية. نتو. نيوروسسي. 3, 384–404 (2019).

بيتيناردي ، آر جي وآخرون. كيف تنحت البنية وظيفتها: الكشف عن مساهمة الاتصال التشريحي في بنية الارتباط التلقائية للدماغ. فوضى 27, 047409 (2017).

Anzellotti، S.، Caramazza، A. & amp Saxe، R. اعتماد نمط متعدد المتغيرات. PLOS Comput. بيول. 13، e1005799 (2017).

كاري ، ج. شيفز ، أغطية وتطبيقات. ما قبل الطباعة في arXiv https://arxiv.org/abs/1303.3255 (2013).

إيتو ، تي ، هيرن ، إل ، ميل ، آر ، كوكوزا ، سي. & أمبير كول ، إم دبليو اكتشاف الصلة الحاسوبية لتنظيم شبكة الدماغ. اتجاهات كوغن. علوم. 24, 25–38 (2020).

Coutanche، M.N & amp Thompson-Schill، S. L. الاتصال المعلوماتي: تحديد التمييز المتزامن لأنماط mult-voxel عبر الدماغ. أمامي. همم. نيوروسسي. 7, 15 (2013).

شانون ، CE & amp ؛ ويفر ، و. النظرية الرياضية للاتصال (مطبعة جامعة إلينوي ، 1949).

جو ، هـ ، كيم ، ج. & amp Bassett، DS بنية شبكة من الأنظمة العصبية المتتالية تتنبأ بانتشار المحفزات واستعادتها. ما قبل الطباعة في arXiv https://arxiv.org/abs/1812.09361 (2019).

Wibral، M.، Finn، C.، Wollstadt، P.، Lizier، J.T & amp Priesemann، V. القياس الكمي لتعديل المعلومات في تطوير الشبكات العصبية عبر التحلل الجزئي للمعلومات. إنتروبيا (بازل) 19, 494 (2017).

Bansal ، K. ، Nakuci ، J. & amp Muldoon ، S. F. نماذج شبكة الدماغ الشخصية لتقييم العلاقات بين البنية والوظيفة. بالعملة. رأي. نيوروبيول. 52, 42–47 (2018).

هيرموندستاد ، إيه إم وآخرون. الأسس الهيكلية لحالة الراحة والتوصيل الوظيفي القائم على المهام في الدماغ البشري. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 110, 6169–6174 (2013).

كيم ، ج. زد وآخرون. دور هندسة الرسم البياني في التحكم في الشبكات الديناميكية بتطبيقات الأنظمة العصبية. نات. فيز. 14, 91–98 (2018).

ستيسو ، جيه وآخرون. توجه بنية شبكة المادة البيضاء التحفيز الكهربائي المباشر من خلال انتقالات الحالة المثلى. مندوب الخلية. 28، 2554-2566 هـ 7 (2019).

Vázquez-Rodríguez، B. et al. تدرجات ربط البنية-الوظيفة عبر القشرة المخية الحديثة. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 116, 21219–21227 (2019).

Wolf، F.، Engelken، R.، Puelma-Touzel، M.، Weidinger، J.D & amp Neef، A. النماذج الديناميكية للدوائر القشرية. بالعملة. رأي. نيوروبيول. 25, 228–236 (2014).

Weber، A. I. & amp Fairhall، A.L. دور التكيف في الترميز العصبي. بالعملة. رأي. نيوروبيول. 58, 135–140 (2019).

Sohn، H.، Narain، D.، Meirhaeghe، N. & amp Jazayeri، M. الحساب البايزي من خلال الديناميات الكامنة القشرية. عصبون 103، 934-947 هـ 5 (2019).

van den Heuvel، M. P.، Stam، C.J، Boersma، M. & amp Hulshoff Pol، H.E تنظيم عالم صغير وخالٍ من النطاق للتواصل الوظيفي القائم على حالة الراحة في الدماغ البشري. التصوير العصبي 43, 528–539 (2008).

بيرتوليرو ، إم إيه ، يو ، بي تي تي أند دي إسبوزيتو ، إم. العمارة الوظيفية المعيارية والتكاملية للدماغ البشري. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 112، E6798 – E6807 (2015).

كيلاث ، ت. الأنظمة الخطية (برنتيس هول ، 1980).

فوكس ، إم دي وآخرون. يتم تنظيم الدماغ البشري جوهريًا في شبكات وظيفية ديناميكية ومترابطة. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 102, 9673–9678 (2005).

تشانغ ، سي وآخرون. تتبع تقلبات استثارة الدماغ باستخدام الرنين المغناطيسي الوظيفي. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 113, 4518–4523 (2016).

Beggs، J.M & amp Plenz، D. الانهيارات العصبية هي أنماط نشاط متنوعة ودقيقة ومستقرة لساعات عديدة في مزارع الشرائح القشرية. J. نيوروسسي. 24, 5216–5229 (2004).

Wilting ، J. & amp Priesemann ، V. 25 عامًا من الأهمية الحرجة في علم الأعصاب - النتائج المؤكدة ، والخلافات المفتوحة ، والمفاهيم الجديدة. بالعملة. رأي. نيوروبيول. 58, 105–111 (2019).

شو ، و. ل. وآخرون. التكيف مع المدخلات الحسية يضبط القشرة البصرية للحرجة. نات. فيز. 11, 659–663 (2015).

Nusbaum، M. P. & amp Beenhakker، M. P. نهج الأنظمة الصغيرة لتوليد النمط الحركي. طبيعة 417, 343–350 (2002).

Buzsáki، G. & amp Draguhn، A. التذبذبات العصبية في الشبكات القشرية. علوم 304, 1926–1929 (2004).

Bartos، M.، Vida، I. & amp Jonas، P. الآليات المتشابكة لتذبذبات جاما المتزامنة في الشبكات العصبية الداخلية المثبطة. نات. القس نيوروسسي. 8, 45–56 (2007).

Joo، H.R & amp Frank، L.M الموجة الحادة للحصين في استرجاع الذاكرة للاستخدام الفوري والتوحيد. نات. القس نيوروسسي. 19, 744–757 (2018).

جو ، إس وآخرون. مشهد الطاقة للنشاط الفسيولوجي العصبي المتضمن في بنية شبكة الدماغ. علوم. اعادة عد. 8, 2507 (2018).

Hopfield، J.J & amp Tank، D.W. الحوسبة بالدوائر العصبية: نموذج. علوم 233, 625–633 (1986).

ليو ، Y.-Y. ، سلوتين ، J.-J. & amp Barabási، A.-L. القدرة على التحكم في الشبكات المعقدة. طبيعة 473, 167–173 (2011).

Cools ، R. ، Froböse ، M. ، Aarts ، E. & amp Hofmans ، L. الدوبامين وتحفيز التحكم المعرفي. يد. كلين. نيورول. 163, 123–143 (2019).

Badre، D. & amp Desrochers، T. M. التحكم المعرفي الهرمي والفص الجبهي. يد. كلين. نيورول. 163, 165–177 (2019).

لافي ، إن ، هيرست ، أ. ، دي فوكيرت ، جي دبليو وأمبير فيدينج ، إي. نظرية التحميل للانتباه الانتقائي والتحكم المعرفي. ياء إكسب. بسيتشول. الجنرال. 133, 339–354 (2004).

جو ، إس وآخرون. القدرة على التحكم في شبكات الدماغ الهيكلية. نات. كومون. 6, 8414 (2015).

يان ، ج وآخرون. تتنبأ مبادئ التحكم في الشبكة بوظيفة الخلايا العصبية في أنواع معينة انيقة عصبية. طبيعة 550, 519–523 (2017).

Hatsopoulos، N.G & amp Donoghue، J. P. علم أنظمة الواجهة العصبية. Annu. القس نيوروسسي. 32, 249–266 (2009).

كاتز ، ب.س & أمبير ؛ فروست ، دبليو إن.التعديل العصبي الداخلي: تغيير الدوائر العصبية من الداخل. الاتجاهات العصبية. 19, 54–61 (1996).

Barbas، H. & amp Zikopoulos، B. قشرة الفص الجبهي والسلوك المرن. الأعصاب 13, 532–545 (2007).

سترينجر ، سي وآخرون. السيطرة المثبطة للتغير الجوهري المترابط في الشبكات القشرية. eLife 5، e19695 (2016).

إيشباخ ، سي وآخرون. العمارة المتكررة للتنظيم التكيفي للتعلم في دماغ الحشرات. نات. نيوروسسي. 23, 544–555 (2020).

Bartos، M.، Manor، Y.، Nadim، F.، Marder، E. & amp Nusbaum، M. P. تنسيق الدوائر العصبية الإيقاعية السريعة والبطيئة. J. نيوروسسي. 19, 6650–6660 (1999).

كوهين ، إم آر أند نيوسوم ، دبليو تي التغييرات المعتمدة على السياق في الدوائر الوظيفية في المنطقة المرئية MT. عصبون 60, 162–173 (2008).

باسيت ، دي إس وآخرون. إعادة التشكيل الديناميكي لشبكات الدماغ البشري أثناء التعلم. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 108, 7641–7646 (2011).

Kilteni، K. & amp Ehrsson، H.H. الاتصال الوظيفي بين المخيخ والمناطق الحسية الجسدية ينفذ توهين اللمس الذاتي. J. نيوروسسي. 40, 894–906 (2020).

Palmigiano، A.، Geisel، T.، Wolf، F. & amp Battaglia، D. توجيه مرن للمعلومات عن طريق التزامن العابر. نات. نيوروسسي. 20, 1014–1022 (2017).

Kirst ، C. ، Timme ، M. & amp Battaglia ، D. توجيه المعلومات الديناميكي في الشبكات المعقدة. نات. كومون. 7, 11061 (2016).

كراب ، إس وآخرون. تسمح البوابات المتكيفة غير المقيدة من قبل VIP interneurons بالتعلم النقابي. نات. نيوروسسي. 22, 1834–1843 (2019).

كامينغز ، ك. إيه ، وأمبير كليم ، آر. إل. تشفر الخلايا العصبية الداخلية السوماتوستاتين قبل الجبهية ذاكرة الخوف. نات. نيوروسسي. 23, 61–74 (2020).

Tschida ، K. et al. تقوم دائرة عصبية متخصصة ببوابات النطق الاجتماعي في الماوس. عصبون 103، 459-472.e4 (2019).

Clancy، K.B، Orsolic، I. & amp Mrsic-Flogel، T.D إعادة رسم الخرائط المعتمدة على الحركة للشبكات القشرية الموزعة. نات. نيوروسسي. 22, 778–786 (2019).

كولمان ، M. J. ، Meyrand ، P. & amp Nusbaum ، M. P. مفتاح بين نمطين للإرسال المتشابك بوساطة تثبيط قبل المشبكي. طبيعة 378, 502–505 (1995).

بوبوف ، تي وآخرون. دورة زمنية لإعادة تكوين شبكة الدماغ تدعم التحكم المثبط. J. نيوروسسي. 38, 4348–4356 (2018).

يستحضر Borg-Graham، L.J، Monier، C. & amp Frégnac، Y. المدخلات المرئية تثبيط تحويل عابر وقوي في الخلايا العصبية القشرية البصرية. طبيعة 393, 369–373 (1998).

Aston-Jones، G. & amp Cohen، J.D. نظرية تكاملية لوظيفة coeruleus-norepinephrine: الكسب التكيفي والأداء الأمثل. Annu. القس نيوروسسي. 28, 403–450 (2005).

Haider، B. & amp McCormick، D. A. الديناميكيات القشرية الحديثة السريعة: الآليات الخلوية والشبكات. عصبون 62, 171–189 (2009).

Eldar، E.، Cohen، J.D & amp Niv، Y. تأثيرات الاكتساب العصبي على الانتباه والتعلم. نات. نيوروسسي. 16, 1146–1153 (2013).

Becker ، C.O. ، Bassett ، D. S. & amp Preciado ، V.M. النمذجة الديناميكية واسعة النطاق لإشارات المهام بالرنين المغناطيسي الوظيفي عبر تحديد نظام الفضاء الجزئي. J. Neural Eng. 15, 066016 (2018).

براون ، يو. وآخرون. يتم تفسير استقرار حالة الدماغ أثناء الذاكرة العاملة من خلال نظرية التحكم في الشبكة ، والتي تم تعديلها بواسطة وظيفة مستقبلات الدوبامين D1 / D2 ، وتقلص في مرض انفصام الشخصية. ما قبل الطباعة في arXiv https://arxiv.org/abs/1906.09290 (2019).

Nozari، E. & amp Cortés، J. التوظيف الانتقائي الهرمي في شبكات الدماغ ذات العتبة الخطية. الجزء الثاني: ديناميكيات متعددة الطبقات وتوظيف تنازلي. ما قبل الطباعة في arXiv https://arxiv.org/pdf/1809.02493.pdf (2019).

هينزينجر ، ت. نظرية الآلات الهجينة. في وقائع ندوة IEEE السنوية الحادية عشر حول المنطق في علوم الكمبيوتر (LICS 96) ، 278-292 (1996).

جرين ، سي وآخرون. البحث عن الشبكات الفرعية غير المتصلة بأقصى حد باستخدام أقصر مسار. نيورويماج كلين. 23, 101903 (2019).

فوكس ، م.د. رسم خرائط لشبكات الدماغ مع الشبكة العصبية البشرية. إنجل. جيه ميد. 379, 2237–2245 (2018).

Breakspear ، M. النماذج الديناميكية لنشاط الدماغ على نطاق واسع. نات. نيوروسسي. 20, 340–352 (2017).

روبرتس ، جيه إيه وآخرون. موجات دماغية ثابتة. نات. كومون. 10, 1056 (2019).

إلياسميث ، سي وآخرون. نموذج واسع النطاق للدماغ العامل. علوم 338, 1202–1205 (2012).

Marr، D. & amp Nishihara، H. K. التمثيل والتعرف على التنظيم المكاني للأشكال ثلاثية الأبعاد. بروك. R. Soc. لوند. ب بيول. علوم. 200, 269–294 (1978).

ديكارلو ، جي جي ، زوكولان ، دي أند أمب رست ، إن سي. كيف يحل الدماغ التعرف البصري على الأشياء؟ عصبون 73, 415–434 (2012).

إكستروم ، إيه دي وآخرون. الشبكات الخلوية الكامنة وراء الملاحة المكانية البشرية. طبيعة 425, 184–188 (2003).

حسابس ، د. ، كوماران ، د. وأمبير ماغواير ، إ. أ. استخدام الخيال لفهم الأساس العصبي للذاكرة العرضية. J. نيوروسسي. 27, 14365–14374 (2007). توضح هذه المقالة القواعد العصبية الشائعة للخيال والملاحة والذاكرة العرضية.

Richmond، L.L & amp Zacks، J.M بناء الخبرة: نماذج الأحداث من الإدراك إلى العمل. اتجاهات كوغن. علوم. 21, 962–980 (2017).

برونيك ، آي ك ، موسكوفيتش ، إم آند بارينز ، إم دي الحدود تشكل التمثيلات المعرفية للمساحات والأحداث. اتجاهات كوغن. علوم. 22, 637–650 (2018).

Chun، M.، Golomb، J.D & amp Turk-Browne، N.B تصنيف الاهتمام الخارجي والداخلي. Annu. القس بسيتشول. 62, 73–101 (2011).

Kumaran، D.، Hassabis، D. & amp McClelland، J.L ما هي أنظمة التعلم التي يحتاجها الفاعلون الأذكياء؟ تحديث نظرية نظم التعلم التكميلية. اتجاهات كوغن. علوم. 20, 512–534 (2016).

Spelke ، E. S. & amp Kinzler ، K.D Core Knowledge. ديف. علوم. 10, 89–96 (2007).

باتاغليا ، ب. وآخرون. نماذج حسابية للفيزياء الحدسية. وقائع الاجتماع السنوي لجمعية العلوم المعرفية https://escholarship.org/uc/item/0zc2w3fq (2012).

تيجلاس ، إي وآخرون. التفكير البحت عند الرضع بعمر 12 شهرًا كاستدلال احتمالي. علوم 332, 1054–1059 (2011).

فون نيومان ، ج. وآخرون. المسودة الأولى لتقرير حول EDVAC. (ed. Godfrey، M.) https://web.archive.org/web/20130314123032/http://qss.stanford.edu/

godfrey / vonNeumann / vnedvac.pdf (1945). توضح هذه الورقة التاريخية بنية الكمبيوتر الحديث الذي تتفاعل فيه حالات النظام الفرعي لإجراء العمليات الحسابية.

Neftci، E. O. & amp Averbeck، B. B. التعزيز المائل في النظم الاصطناعية والبيولوجية. نات. ماخ. انتل. 1, 133–143 (2019).

سيلفر ، د. وآخرون. إتقان لعبة Go مع الشبكات العصبية العميقة والبحث عن الأشجار. طبيعة 529, 484–489 (2016).

فتح ، A.I. Dota 2 مع التعلم المعزز العميق على نطاق واسع. ما قبل الطباعة في arXiv https://arxiv.org/abs/1912.06680 (2019).

دوركين وآخرون. مدى ودوافع عدم التوازن بين الجنسين في قوائم مراجع علم الأعصاب. نات. نيوروسسي. https://doi.org/10.1038/s41593-020-0658-y (2020).

Maliniak، D.، Powers، R. & amp Walter، B. F. فجوة الاستشهاد بالنوع الاجتماعي في العلاقات الدولية. كثافة العمليات عضو. 67, 889–892 (2013).

Caplar، N.، Tacchella، S. & amp Birrer، S. التقييم الكمي للتحيز الجنساني في المنشورات الفلكية من أعداد الاقتباسات. نات. أسترون. 1, 0141 (2017).

شاكرافارتي ، بي ، كو ، آر ، جروبس ، ف. & أمبير ماكلوين ، سي # اتصالات سو وايت. J. كومون. 68, 254–266 (2018).

تيم ، واي ، سيلي ، كيه إف ، فيرير ، إيه إي ، تروت ، إيه إم. & amp Kennison، R. مجرد أفكار؟ مكانة ومستقبل أخلاقيات النشر في الفلسفة: ورقة بيضاء. https://publication-ethics.org/white-paper/ (Publication Ethics، 2018).

Dion، M.L، Sumner، J.L & amp Mitchell، S. M. أنماط الاستشهاد الجنساني عبر مجالات العلوم السياسية ومنهجية العلوم الاجتماعية. بوليت. شرجي. 26, 312–327 (2018).

Vidaurre، D.، Smith، S.M & amp Woolrich، M.W. ديناميكيات شبكة الدماغ منظمة بشكل هرمي في الوقت المناسب. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 114, 12827–12832 (2017).

مارشال ، L. & amp Born ، J. مساهمة النوم في تقوية الذاكرة المعتمدة على الحُصين. اتجاهات كوغن. علوم. 11, 442–450 (2007).

Schuck، N.W & amp Niv، Y. إعادة عرض متسلسلة لحالات المهام غير المكانية في الحُصين البشري. علوم 364، eaaw5181 (2019).

مولر ، إل ، شافان ، إف ، رينولدز ، جيه آند سيجنوفسكي ، تي جي موجات السفر القشرية: الآليات والمبادئ الحسابية. نات. القس نيوروسسي. 19, 255–268 (2018).

Buzsáki ، G. & amp Chrobak ، J. J. الهيكل الزمني في المجموعات العصبية المنظمة مكانيًا: دور للشبكات الداخلية. بالعملة. رأي. نيوروبيول. 5, 504–510 (1995).

Song ، S. ، Miller ، K.D & amp Abbott ، L. F. التعلم التنافسي Hebbian من خلال اللدونة المشبكية المعتمدة على التوقيت. نات. نيوروسسي. 3, 919–926 (2000).

Shohamy ، D. & amp Adcock ، R. A. الدوبامين والذاكرة التكيفية. اتجاهات كوغن. علوم. 14, 464–472 (2010).

Carr، M.F، Jadhav، S.P & amp Frank، L.M إعادة عرض الحصين في حالة اليقظة: ركيزة محتملة لتوحيد الذاكرة واسترجاعها. نات. نيوروسسي. 14, 147–153 (2011).


ديناميات شبكة الدماغ الوظيفية على أساس نموذج هندمارش روز

من أجل الكشف عن ديناميكيات شبكة الدماغ ، اقترحنا طريقة بحث جديدة تعتمد على نموذج هندمارش روز. في هذه الطريقة ، تم تطوير نموذج الشبكة العصبية من خلال بناء طوبولوجيا شبكة الدماغ الوظيفية بناءً على بيانات حالة الراحة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي واستخدام الخلايا العصبية Hindmarsh-Rose كعقد بدلاً من مناطق الدماغ التي تنتمي إلى شبكة الدماغ الوظيفية. تم فحص ديناميات شبكة الدماغ الوظيفية باستخدام نموذج الديناميكيات. أظهرت نتائج المحاكاة أن السلوكيات الديناميكية لمناطق الدماغ في شبكة الدماغ الوظيفية يمكن تقسيمها إلى ثلاثة أنواع: انفجارات مستقرة وفوضوية ودورية. تم تقديم مساحة حالة لتحليل السلوك الديناميكي لمناطق الدماغ في الشبكة. نجد أن الإثارة المتزايدة وقوة الاتصال المتبادل بين مناطق الدماغ عززت قدرات الاتصال الشبكي في فضاء الولاية. أظهر كل من الوضعين الدوري والمستقر قدرات اتصال أقوى من الوضع الفوضوي. على الرغم من الاختلافات الفردية في ديناميكيات مناطق الدماغ بين الأشخاص ، كانت مناطق الدماغ في الوضع الدوري متسقة للغاية وتتوافق مع المناطق الرئيسية لشبكة الوضع الافتراضي في حالة الراحة.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


محتويات

تعديل التاريخ المبكر

تم استخدام الرياضيات في علم الأحياء منذ القرن الثالث عشر ، عندما استخدم فيبوناتشي سلسلة فيبوناتشي الشهيرة لوصف عدد متزايد من الأرانب. في القرن الثامن عشر ، طبق دانيال برنولي الرياضيات لوصف تأثير الجدري على البشر. استند مقال توماس مالتوس عام 1789 حول نمو السكان على مفهوم النمو الأسي. صاغ بيير فرانسوا فيرهولست نموذج النمو اللوجستي في عام 1836.

وصف فريتز مولر الفوائد التطورية لما يسمى الآن بتقليد Müllerian في عام 1879 ، في حساب بارز لكونه أول استخدام للحجة الرياضية في علم البيئة التطوري لإظهار مدى قوة تأثير الانتقاء الطبيعي ، ما لم يتضمن أحد مناقشة Malthus لـ آثار النمو السكاني التي أثرت على تشارلز داروين: جادل مالثوس بأن النمو سيكون أسيًا (يستخدم كلمة "هندسي") بينما الموارد (القدرة الاستيعابية للبيئة) يمكن أن تنمو فقط من الناحية الحسابية. [6]

تم استخدام مصطلح "علم الأحياء النظري" لأول مرة بواسطة يوهانس رينكه في عام 1901. ويعتبر أحد النصوص التأسيسية على النمو والشكل (1917) من قبل دارسي طومسون ، [7] ومن الرواد الأوائل الآخرون رونالد فيشر وهانز ليو برزيبرام ، نيكولاس راشيفسكي وفيتو فولتيرا. [8]

النمو الأخير تحرير

نما الاهتمام بهذا المجال بسرعة من الستينيات فصاعدًا. تتضمن بعض أسباب ذلك ما يلي:

  • النمو السريع لمجموعات المعلومات الغنية بالبيانات ، بسبب ثورة علم الجينوم ، والتي يصعب فهمها دون استخدام الأدوات التحليلية [9]
  • التطور الأخير للأدوات الرياضية مثل نظرية الفوضى للمساعدة في فهم الآليات المعقدة وغير الخطية في علم الأحياء
  • زيادة في قوة الحوسبة ، مما يسهل العمليات الحسابية والمحاكاة التي لم تكن ممكنة من قبل
  • الاهتمام المتزايد بتجارب السيليكو بسبب الاعتبارات الأخلاقية والمخاطر وعدم الموثوقية والمضاعفات الأخرى التي ينطوي عليها البحث البشري والحيواني

يتم عرض العديد من مجالات البحث المتخصصة في علم الأحياء الرياضي والنظري [10] [11] [12] [13] [14] بالإضافة إلى الروابط الخارجية للمشاريع ذات الصلة في مختلف الجامعات بشكل موجز في الأقسام الفرعية التالية ، بما في ذلك أيضًا عدد كبير من مناسبة للتحقق من صحة المراجع من قائمة تضم عدة آلاف من المؤلفين المنشورين الذين يساهمون في هذا المجال. تتميز العديد من الأمثلة المضمنة بآليات معقدة للغاية وغير خطية وفائقة التعقيد ، حيث يتم التعرف بشكل متزايد على أن نتيجة هذه التفاعلات يمكن فهمها فقط من خلال مجموعة من النماذج الرياضية والمنطقية والفيزيائية / الكيميائية والجزيئية والحسابية.

علم الأحياء العلائقي المجرد تحرير

يهتم علم الأحياء العلائقي المجرد (ARB) بدراسة النماذج العلائقية العامة للأنظمة البيولوجية المعقدة ، وعادةً ما يستخلص الهياكل المورفولوجية أو التشريحية المحددة. بعض أبسط النماذج في ARB هي Metabolic-Replication ، أو (M ، R) - الأنظمة التي قدمها روبرت روزن في 1957-1958 كنماذج مجردة ، علائقية للتنظيم الخلوي والكائن الحي.

تشمل المناهج الأخرى مفهوم التكوين الذاتي الذي طوره ماتورانا وفاريلا ، ودورات قيود العمل لكوفمان ، ومؤخراً فكرة إغلاق القيود. [15]

تحرير البيولوجيا الجبرية

علم الأحياء الجبرية (المعروف أيضًا باسم بيولوجيا الأنظمة الرمزية) يطبق الطرق الجبرية للحساب الرمزي لدراسة المشكلات البيولوجية ، خاصة في علم الجينوم والبروتيوميات وتحليل الهياكل الجزيئية ودراسة الجينات. [16] [17] [18]

بيولوجيا الأنظمة المعقدة تحرير

تم تطوير تطوير بيولوجيا الأنظمة لفهم عمليات الحياة الأكثر تعقيدًا منذ عام 1970 فيما يتعلق بنظرية المجموعة الجزيئية والبيولوجيا العلائقية والبيولوجيا الجبرية.

نماذج الحاسوب ونظرية التشغيل الآلي

تلخص دراسة حول هذا الموضوع قدرًا كبيرًا من الأبحاث المنشورة في هذا المجال حتى عام 1986 ، [19] [20] [21] بما في ذلك الأقسام الفرعية في المجالات التالية: نمذجة الكمبيوتر في علم الأحياء والطب ، ونماذج النظام الشرياني ، ونماذج الخلايا العصبية ، والكيمياء الحيوية وشبكات التذبذب ، الأوتوماتيكية الكمومية ، الحواسيب الكمومية في البيولوجيا الجزيئية وعلم الوراثة ، [22] نمذجة السرطان ، [23] الشبكات العصبية ، الشبكات الجينية ، الفئات المجردة في علم الأحياء العلائقية ، [24] أنظمة النسخ المتماثل الأيضي ، نظرية الفئات [25] التطبيقات في علم الأحياء والطب ، [26] نظرية الأوتوماتا ، والأوتوماتا الخلوية ، [27] نماذج الفسيفساء [28] [29] والتكاثر الذاتي الكامل ، والأنظمة الفوضوية في الكائنات الحية ، والبيولوجيا العلائقية والنظريات العضوية. [16] [30]

نمذجة الخلية والبيولوجيا الجزيئية

تلقى هذا المجال دفعة بسبب الأهمية المتزايدة للبيولوجيا الجزيئية. [13]

  • ميكانيكا الأنسجة البيولوجية [31] [32]
  • الأنزيمات النظرية ونمذجة حركية الإنزيم والمحاكاة [33] [34]
  • نمذجة حركة مجموعات الخلايا المتفاعلة [35]
  • النمذجة الرياضية لتشكيل النسيج الندبي [36]
  • النمذجة الرياضية للديناميكيات داخل الخلايا [37] [38]
  • النمذجة الرياضية لدورة الخلية [39]
  • النمذجة الرياضية للاستماتة [40]

نمذجة النظم الفسيولوجية

  • نمذجة مرض الشرايين [41]
  • النمذجة متعددة المقاييس للقلب [42]
  • نمذجة الخواص الكهربائية لتفاعلات العضلات ، كما هو الحال في نماذج النطاقين الأحادي والنطاق الأحادي

تحرير علم الأعصاب الحسابي

علم الأعصاب الحسابي (المعروف أيضًا باسم علم الأعصاب النظري أو علم الأعصاب الرياضي) هو الدراسة النظرية للجهاز العصبي. [43] [44]

علم الأحياء التطوري تحرير

لطالما كان علم البيئة وعلم الأحياء التطوري المجالين المهيمنين في علم الأحياء الرياضي.

لقد كان علم الأحياء التطوري موضوع تنظير رياضي واسع النطاق. النهج التقليدي في هذا المجال ، والذي يتضمن مضاعفات من علم الوراثة ، هو علم الوراثة السكانية. ينظر معظم علماء الوراثة السكانية إلى ظهور أليلات جديدة عن طريق الطفرات ، وظهور أنماط وراثية جديدة عن طريق إعادة التركيب ، والتغيرات في ترددات الأليلات الموجودة والأنماط الجينية في عدد صغير من مواقع الجينات. عندما يتم النظر في التأثيرات المتناهية الصغر في عدد كبير من مواقع الجينات ، جنبًا إلى جنب مع افتراض توازن الارتباط أو توازن شبه الارتباط ، يشتق المرء علم الوراثة الكمي. حقق رونالد فيشر تطورات أساسية في الإحصاء ، مثل تحليل التباين ، من خلال عمله في علم الوراثة الكمية. فرع آخر مهم من علم الوراثة السكانية الذي أدى إلى تطوير واسع النطاق لنظرية الاندماج هو علم الوراثة. علم الوراثة الوراثي هو مجال يتعامل مع إعادة بناء وتحليل الأشجار (التطورية) والشبكات على أساس الخصائص الموروثة.

تفترض العديد من نماذج علم الوراثة السكانية أن أحجام السكان ثابتة. يتم التعامل مع أحجام السكان المتغيرة ، غالبًا في غياب الاختلاف الجيني ، من خلال مجال ديناميكيات السكان. يعود العمل في هذا المجال إلى القرن التاسع عشر ، وحتى عام 1798 عندما صاغ توماس مالتوس المبدأ الأول لديناميكيات السكان ، والذي أصبح يُعرف لاحقًا باسم نموذج النمو المالتوسي. معادلات لوتكا فولتيرا المفترس والفريسة هي مثال مشهور آخر. تتداخل ديناميكيات السكان مع مجال آخر نشط للبحث في علم الأحياء الرياضي: علم الأوبئة الرياضي ، ودراسة الأمراض المعدية التي تصيب السكان. تم اقتراح وتحليل نماذج مختلفة لانتشار العدوى ، وتقدم نتائج مهمة يمكن تطبيقها على قرارات السياسة الصحية.

In evolutionary game theory, developed first by John Maynard Smith and George R. Price, selection acts directly on inherited phenotypes, without genetic complications. This approach has been mathematically refined to produce the field of adaptive dynamics.

Mathematical biophysics Edit

The earlier stages of mathematical biology were dominated by mathematical biophysics, described as the application of mathematics in biophysics, often involving specific physical/mathematical models of biosystems and their components or compartments.

The following is a list of mathematical descriptions and their assumptions.

Deterministic processes (dynamical systems) Edit

A fixed mapping between an initial state and a final state. Starting from an initial condition and moving forward in time, a deterministic process always generates the same trajectory, and no two trajectories cross in state space.

    – discrete time, continuous state space. – continuous time, continuous state space, no spatial derivatives. See also:Numerical ordinary differential equations. – continuous time, continuous state space, spatial derivatives. See also:Numerical partial differential equations. – discrete time, discrete state space. See also:Cellular automaton.

Stochastic processes (random dynamical systems) Edit

A random mapping between an initial state and a final state, making the state of the system a random variable with a corresponding probability distribution.

  • Non-Markovian processes – generalized master equation – continuous time with memory of past events, discrete state space, waiting times of events (or transitions between states) discretely occur.
  • Jump Markov process – master equation – continuous time with no memory of past events, discrete state space, waiting times between events discretely occur and are exponentially distributed. See also:Monte Carlo method for numerical simulation methods, specifically dynamic Monte Carlo method and Gillespie algorithm.
  • Continuous Markov process – stochastic differential equations or a Fokker–Planck equation – continuous time, continuous state space, events occur continuously according to a random Wiener process.

Spatial modelling Edit

  • Travelling waves in a wound-healing assay [46][47]
  • A mechanochemical theory of morphogenesis[48][49]
  • Spatial distribution modeling using plot samples [50][51]

Mathematical methods Edit

A model of a biological system is converted into a system of equations, although the word 'model' is often used synonymously with the system of corresponding equations. The solution of the equations, by either analytical or numerical means, describes how the biological system behaves either over time or at equilibrium. There are many different types of equations and the type of behavior that can occur is dependent on both the model and the equations used. The model often makes assumptions about the system. The equations may also make assumptions about the nature of what may occur.

Molecular set theory Edit

Molecular set theory (MST) is a mathematical formulation of the wide-sense chemical kinetics of biomolecular reactions in terms of sets of molecules and their chemical transformations represented by set-theoretical mappings between molecular sets. It was introduced by Anthony Bartholomay, and its applications were developed in mathematical biology and especially in mathematical medicine. [52] In a more general sense, MST is the theory of molecular categories defined as categories of molecular sets and their chemical transformations represented as set-theoretical mappings of molecular sets. The theory has also contributed to biostatistics and the formulation of clinical biochemistry problems in mathematical formulations of pathological, biochemical changes of interest to Physiology, Clinical Biochemistry and Medicine. [52] [53]

Organizational biology Edit

Theoretical approaches to biological organization aim to understand the interdependence between the parts of organisms. They emphasize the circularities that these interdependences lead to. Theoretical biologists developed several concepts to formalize this idea.

For example, abstract relational biology (ARB) [54] is concerned with the study of general, relational models of complex biological systems, usually abstracting out specific morphological, or anatomical, structures. Some of the simplest models in ARB are the Metabolic-Replication, or (M,R)--systems introduced by Robert Rosen in 1957-1958 as abstract, relational models of cellular and organismal organization. [55]

The eukaryotic cell cycle is very complex and is one of the most studied topics, since its misregulation leads to cancers. It is possibly a good example of a mathematical model as it deals with simple calculus but gives valid results. Two research groups [56] [57] have produced several models of the cell cycle simulating several organisms. They have recently produced a generic eukaryotic cell cycle model that can represent a particular eukaryote depending on the values of the parameters, demonstrating that the idiosyncrasies of the individual cell cycles are due to different protein concentrations and affinities, while the underlying mechanisms are conserved (Csikasz-Nagy et al., 2006).

By means of a system of ordinary differential equations these models show the change in time (dynamical system) of the protein inside a single typical cell this type of model is called a deterministic process (whereas a model describing a statistical distribution of protein concentrations in a population of cells is called a stochastic process).

To obtain these equations an iterative series of steps must be done: first the several models and observations are combined to form a consensus diagram and the appropriate kinetic laws are chosen to write the differential equations, such as rate kinetics for stoichiometric reactions, Michaelis-Menten kinetics for enzyme substrate reactions and Goldbeter–Koshland kinetics for ultrasensitive transcription factors, afterwards the parameters of the equations (rate constants, enzyme efficiency coefficients and Michaelis constants) must be fitted to match observations when they cannot be fitted the kinetic equation is revised and when that is not possible the wiring diagram is modified. The parameters are fitted and validated using observations of both wild type and mutants, such as protein half-life and cell size.

To fit the parameters, the differential equations must be studied. This can be done either by simulation or by analysis. In a simulation, given a starting vector (list of the values of the variables), the progression of the system is calculated by solving the equations at each time-frame in small increments.

In analysis, the properties of the equations are used to investigate the behavior of the system depending on the values of the parameters and variables. A system of differential equations can be represented as a vector field, where each vector described the change (in concentration of two or more protein) determining where and how fast the trajectory (simulation) is heading. Vector fields can have several special points: a stable point, called a sink, that attracts in all directions (forcing the concentrations to be at a certain value), an unstable point, either a source or a saddle point, which repels (forcing the concentrations to change away from a certain value), and a limit cycle, a closed trajectory towards which several trajectories spiral towards (making the concentrations oscillate).


Introduction to pyAgrum¶

pyAgrum is a scientific C++ and Python library dedicated to Bayesian networks (BN) and other Probabilistic Graphical Models. Based on the C++ aGrUM library, it provides a high-level interface to the C++ part of aGrUM allowing to create, manage and perform efficient computations with Bayesian networks and others probabilistic graphical models : Markov networks (MN), influence diagrams (ID) and LIMIDs, credal networks (CN), dynamic BN (dBN), probabilistic relational models (PRM).

The module is generated using the SWIG interface generator. Custom-written code was added to make the interface more user friendly.

pyAgrum aims to allow to easily use (as well as to prototype new algorithms on) Bayesian network and other graphical models.


Whats New in Cisco IOS XE Denali 16.1.2

Control Plane Policing (CoPP or CPP) in Hardware

Improves security on the switch by protecting the CPU from unnecessary traffic or DoS traffic, and by giving priority to important control plane and management traffic. Different types of control traffic are grouped together based on certain criteria and assigned to a CPU queue. CPU queues can be policed by configuring dedicated policers in hardware.

You can use CLI configuration options to enable and disable CPU queues, to change the policer rate, and to set policer rates to default.

(LAN Base, IP Base, IP Services)

Improved Switch Start Up Time

When compared to the boot-up time in Cisco IOS XE Denali 16.1.1, the time it takes to boot up the switch in Cisco IOS XE Denali 16.1.2 is now reduced by two minutes.


Tf.matmul

For 2D Matrices, the matmul operation performs matrix multiplication operations provided the shape signatures are respected. However, for tensors with rank (r > 2), the operation becomes a combination of 2 operations i.e., element-wise multiplication and matrix multiplication.

For a rank (r = 4) matrices, it first performs broadcasting along the axis = [0, 1] and makes each of them of equal shape. And the last two axes ([2,3]) undergo matrix multiplication if and only if the last dimension of the first tensor and the second to last dimension of the second tensor should have the matching dimensions. The example below will explain it, for brevity I have only printed the shapes, but feel free to print and calculate the number on the console.

w is broadcasted along axis=0 and x is broadcasted along axis=1, and the remaining two dimensions were matrix multiplied. Let’s check out the transpose_a/transpose_b parameter of matmul. On calling tf.transpose on a tensor all the dimensions are reversed. فمثلا،

So let’s just see how it work in tf.matmul

Wait . I was expecting an error but it worked out fine. How .

What TensorFlow did was first it broadcasted along the first two dimensions and then assumed them as a stack of 2D matrices. You could visualize it as transposed being applied only to the last two dimensions, of the first array. The shape of the first array after the transpose operation was [1152, 10, 1, 16] (Transpose applied to the last two-dimension), and now matrix multiplication is applied. By the way, transpose_a = True means the above-mentioned transpose operation will be applied to the first element provided in matmul. Refer to the docs for more details.

Okay!! That’s enough to get through this post. We can now check out the code for Capsule Layer.


Author information

Affiliations

Departament de Física de la Matèria Condensada, Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain

Marián Boguñá & M. Ángeles Serrano

Universitat de Barcelona Institute of Complex Systems (UBICS), Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain

Marián Boguñá & M. Ángeles Serrano

Department of Physics, Bar-Ilan University, Ramat-Gan, Israel

Ivan Bonamassa & Shlomo Havlin

CoMuNe Lab, Fondazione Bruno Kessler, Povo, Italy

Network Science Institute, Northeastern University, Boston, MA, USA

Department of Physics, Northeastern University, Boston, MA, USA

Department of Mathematics, Northeastern University, Boston, MA, USA

Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA

You can also search for this author in PubMed Google Scholar

You can also search for this author in PubMed Google Scholar

You can also search for this author in PubMed Google Scholar

You can also search for this author in PubMed Google Scholar

You can also search for this author in PubMed Google Scholar

You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Contributions

The authors contributed equally to all aspects of the Review Article.

Corresponding author


شاهد الفيديو: الدرس الثالث: شرح الـ OSI Model (شهر اكتوبر 2021).