The asymmetric simple exclusion process (ASEP) is a model of particle transport used in the study of biological processes such as mRNA translation. In 2014, Zhao and Krishnan introduced a new approach for analyzing the ASEP using probabilistic Boolean networks (PBN). In this paper, we revisit and further explore the PBN approach, with focus on computing steady state distributions. Explicit forms of the structure matrices of some common transitions are obtained. In addition, we derive a simplified method for computing the structure matrices of Boolean functions and a general method for writing the Boolean functions. These methods are also extended to multi-valued logic networks for application in multi-species exclusion processes.


翻译:不对称的简单排除过程(ASEP)是研究诸如 mRNA 翻译等生物过程时使用的一种粒子迁移模型。2014年,赵和克利须那采用了一种利用概率波林网络(PBN)分析ASEP的新方法。在本文件中,我们重新审视并进一步探索PBN方法,重点是计算稳定状态分布。获得了某些常见转变的结构矩阵的明确形式。此外,我们得出了一个计算布林函数结构矩阵的简化方法,以及写布林函数的一般方法。这些方法还推广到多价逻辑网络,用于多种排除进程。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
专知会员服务
21+阅读 · 2021年9月23日
【AAAI2021】信息瓶颈和有监督表征解耦
专知会员服务
20+阅读 · 2021年1月27日
专知会员服务
84+阅读 · 2020年12月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月23日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月23日
Probability Distribution on Full Rooted Trees
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月22日
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2021年10月21日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
21+阅读 · 2021年9月23日
【AAAI2021】信息瓶颈和有监督表征解耦
专知会员服务
20+阅读 · 2021年1月27日
专知会员服务
84+阅读 · 2020年12月5日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员