Artificial Regulatory Networks Evolution

Yolanda Sanchez-Dehesa 1 Loïc Cerf 1 Jose Maria Pena 2 Jean-François Boulicaut 3 Guillaume Beslon 4
3 DM2L - Data Mining and Machine Learning
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
4 BEAGLE - Artificial Evolution and Computational Biology
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information, Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LBBE - Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive, CarMeN - Cardiovasculaire, métabolisme, diabétologie et nutrition
Abstract : Genetic network inference is one of the main challenges for computer scientists in cellular biology. We propose to use in silico experimental evolution to guide the development of inference algorithm by (i) developing general knowledge about genetic networks structure (and use this knowledge to develop inference heuristics), and (ii) generate large realistic benchmarks to support validation of inference algorithms. For this purpose, we develop the RAevol model which aims at simulating the evolution of regulatory networks.
Type de document :
Communication dans un congrès
Proc 1st Int Workshop on Machine Learning for Systems Biology MLSB 07, Sep 2007, Evry, France. pp.47-52, 2007
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Soumis le : vendredi 7 avril 2017 - 11:31:05
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Yolanda Sanchez-Dehesa, Loïc Cerf, Jose Maria Pena, Jean-François Boulicaut, Guillaume Beslon. Artificial Regulatory Networks Evolution. Proc 1st Int Workshop on Machine Learning for Systems Biology MLSB 07, Sep 2007, Evry, France. pp.47-52, 2007. 〈hal-01502737〉

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