Causal analysis in complex biological systems

Details Causal analysis in complex biological systems Causal analysis in complex biological systems

G - Physics

06

F

G06F 19/00 (2006.01)

Patent

CA 2647302

Disclosed are software assisted systems and methods for analyzing biological data sets to generate hypotheses potentially explanatory of the data. Active causative relationships in the biology of complex living systems are discovered by providing a data base of biological assertions comprising a multiplicity of nodes representative of a network of biological entities, actions, functional activities, and concepts, and relationship links between the nodes. Simulating perturbation of individual root nodes in the network initiates a cascade of virtual activity through the relationship links to discern plural branching paths within the data base. Operational data, e.g., experimental data, representative of a real or hypothetical perturbations of one or more nodes are mapped onto the data base. The branching paths then are prioritized as hypotheses on the basis of how well they predict the operational data. Logic based criteria are applied to the graphs to reject graphs as not likely representative of real biology.

L'invention concerne des systèmes assistés par un logiciel et des procédés pour analyser des ensembles de données biologiques afin de générer des hypothèses potentiellement explicatives des données. Des relations causatives actives dans la biologie de systèmes vivants complexes sont découvertes en obtenant une base de données d'assertions biologiques comprenant une multiplicité de nAEuds représentative d'un réseau d'entités, d'actions, d'activités fonctionnelles et de concepts biologiques, et de liaisons de relation entre les nAEuds. La simulation d'une perturbation de nAEuds racines individuels dans le réseau déclenche une cascade d'activité virtuelle grâce aux liaisons de relation pour discerner des chemins de branchement pluriels à l'intérieur de la base de données. Des données opérationnelles, par exemple, des données expérimentales, représentatives de perturbations réelles ou hypothétiques d'un ou plusieurs nAEuds sont corrélées dans la base de données. Les chemins de branchement sont ensuite hiérarchisés comme des hypothèses sur la base de la prévision correcte des données opérationnelles. Des critères à base de logique sont appliqués aux graphes pour rejeter des graphes comme étant probablement non représentatifs de la biologie réelle.

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