부울 네트워크의 결정력과 교란에 대한 조화 분석
본 논문은 입력 분포가 주어진 피드포워드 구조의 대규모 부울 네트워크에서, 소수의 입력 노드가 다른 노드들의 상태를 얼마나 결정하는지를 정량화한다. 이를 위해 입력 집합과 해당 노드의 출력 함수 사이의 상호정보(MI)를 결정력의 척도로 제안하고, 교란에 대한 민감도(인플루언스)와의 관계를 분석한다. 특히 단조(unate) 함수에 대해 MI와 민감도가 직접 연결됨을 보이며, E. coli 대규모 조절 네트워크에 적용해 핵심 입력 노드를 식별하고 …
저자: Reinhard Heckel, Steffen Schober, Martin Bossert
본 연구는 피드포워드 구조를 갖는 대규모 부울 네트워크(BN)의 입력 집합이 다른 노드들의 상태를 얼마나 결정하는지를 정량적으로 분석한다. 먼저, 각 노드 i는 입력 벡터 X = (X₁,…,Xₙ)와 결정 함수 fᵢ(X)로 표현되며, 입력 변수들은 서로 독립적인 확률 변수로 가정한다. 이러한 가정은 트리형 토폴로지를 가진 네트워크, 특히 E. coli와 같은 대규모 조절 네트워크에 적합하다.
논문의 핵심 아이디어는 입력 집합 A⊆
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