Mathematical model is one of the mo

Mathematical model is one of the most important methods to depict integrated qualitative, dynamic and topological behavior or activity of intracellular signal network, including diverse relationships between involved components. There are many computational modeling techniques applied for different purposes, such as Bayesian network, HMM (hidden Markov model), neural network etc. Mathematical models can be presented as many forms, including dynamic systems, differentiate equation, statistical model, or logical models. Although a model is initially for the topological representation of its components and their correlations, the description in the model of the biological system’s dynamic behavior enables its predictive power. The most important thing is to uncover and interpret those unexpected behavior encoded in the design of biological networks. A collection of models of the MAPK pathway are discussed in [57] from different facets of emphasis, such as dual phosphorylations, feedback loop. In general, a mathematical model usually represents a system as a set of variables and a set of equations that establish relationships between the variables.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เป็นหนึ่งในวิธีที่สำคัญที่สุดเพื่อแสดงถึงลักษณะการทำงานแบบบูรณาการเชิงคุณภาพ ไดนามิก และ topological หรือกิจกรรมของเครือข่ายสัญญาณภายในเซลล์ รวมทั้งมีความหลากหลายความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบที่เกี่ยวข้อง มีหลายโมเดลเชิงคำนวณเทคนิคที่ใช้สำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน เช่นทฤษฎีเครือข่าย อืมม (ซ่อนรุ่น Markov) โครงข่ายประสาทฯลฯ สามารถนำเสนอแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แตกต่างหลายรูปแบบ รวมทั้งระบบพลวัต สมการ แบบจำลองทางสถิติ หรือแบบจำลองเชิงตรรกะ แม้ว่ารูปแบบเริ่มต้นสำหรับการแสดง topological ขององค์ประกอบและความสัมพันธ์ของพวกเขา คำอธิบายในรูปแบบของการทำงานของระบบชีวภาพแบบไดนามิกช่วยให้อำนาจเชิงคาดการณ์ สิ่งสำคัญสุดคือการ ค้นพบ และตีคาดที่เข้ารหัสในการออกแบบของเครือข่ายทางชีวภาพ มีการกล่าวถึงรุ่นของ MAPK ทางเดินใน [57] จากมุมต่าง ๆ ของความสำคัญ เช่นสอง phosphorylations ห่วงความคิดเห็น ทั่วไป แบบจำลองทางคณิตศาสตร์มักจะแสดงในระบบเป็นชุดของตัวแปรและชุดของสมการที่สร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เป็นหนึ่งในวิธีการที่สำคัญที่สุดที่จะแสดงให้เห็นถึงคุณภาพแบบบูรณาการทำงานแบบไดนามิกและทอพอโลยีหรือกิจกรรมของเครือข่ายสัญญาณภายในเซลล์รวมทั้งความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบที่มีความหลากหลายที่เกี่ยวข้อง มีหลายเทคนิคการสร้างแบบจำลองการคำนวณนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันเช่นเครือข่ายคชกรรมอืม (ซ่อนไว้รูปแบบมาร์คอฟ), เครือข่ายประสาทเป็นต้นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สามารถนำเสนอเป็นหลายรูปแบบรวมทั้งระบบแบบไดนามิกที่มีความแตกต่างของสมการแบบจำลองทางสถิติหรือรุ่นตรรกะ แม้ว่ารูปแบบเป็นครั้งแรกสำหรับการเป็นตัวแทนทอพอโลยีขององค์ประกอบและความสัมพันธ์ของพวกเขา, คำอธิบายในรูปแบบของพฤติกรรมแบบไดนามิกระบบอวัยวะที่ช่วยให้อำนาจการพยากรณ์ของ สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการค้นพบและตีความพฤติกรรมที่ไม่คาดคิดที่เข้ารหัสในการออกแบบเครือข่ายทางชีวภาพ คอลเลกชันของรูปแบบของทางเดิน MAPK จะกล่าวถึงใน [57] จากแง่มุมที่แตกต่างกันของการเน้นเช่น phosphorylations คู่, ห่วงความคิดเห็น โดยทั่วไปแบบจำลองทางคณิตศาสตร์มักจะแสดงให้เห็นถึงระบบเป็นชุดของตัวแปรและชุดของสมการที่สร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่เป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เป็นหนึ่งในวิธีที่สำคัญที่สุดที่จะพรรณนาเชิงบูรณาการแบบไดนามิกและรูปแบบพฤติกรรมหรือกิจกรรมของเครือข่ายสัญญาณภายในเซลล์ รวมถึงความสัมพันธ์ที่หลากหลายระหว่างที่เกี่ยวข้องกับส่วนประกอบ มีเทคนิคหลายแบบคอมพิวเตอร์ที่ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันเช่นคชกรรมเครือข่าย หืม ( ฮิดเดนมาร์คอฟโมเดล ฯลฯ ) , โครงข่ายประสาทเทียมแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สามารถแสดงได้หลายรูปแบบ รวมทั้งระบบ ไดนามิค ความแตกต่างของสมการแบบจำลองทางสถิติหรือตรรกะแบบ แม้ว่ารูปแบบเป็นครั้งแรกสำหรับการแสดงรูปแบบขององค์ประกอบและความสัมพันธ์ของพวกเขา การอธิบายในรูปแบบของพฤติกรรมทางพลศาสตร์ของระบบทางชีวภาพจะช่วยให้พลังของการคาดการณ์ . สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการค้นพบที่ไม่คาดคิดและตีความพฤติกรรมการเข้ารหัสในแบบของเครือข่ายทางชีวภาพ คอลเลกชันของรูปแบบของ mapk ทางเดินจะกล่าวถึงใน [ 57 ] จากแง่มุมที่แตกต่างกันของการเน้น เช่น คู่ phosphorylations , ความคิดเห็นของวง ในทั่วไป , แบบจำลองทางคณิตศาสตร์มักจะหมายถึงระบบที่เป็นชุดของตัวแปรและชุดของสมการที่สร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร