Der menschliche Körper Mechanismen sind wunderbar, doch Sie haben nicht aufgegeben, alle Ihre Geheimnisse. Um wirklich zu erobern, die mit menschlichen Krankheiten ist es wichtig zu verstehen, was auf der elementaren Ebene.
Wesentliche Funktionen der Zelle durchgeführt werden, die von protein-Molekülen, die miteinander interagieren in unterschiedlicher Komplexität. Wenn ein virus in den Körper eindringt, zerstört er deren Interaktionen und manipuliert Sie für seine eigene Replikation. Dies ist die Grundlage von genetischen Krankheiten, und es ist von großem Interesse zu verstehen, wie die Viren funktionieren.
Gegner wie Viren inspiriert Paul Bogdan, associate professor in der Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering, und die jüngsten Ph. D.-Absolvent, Yuankun Xue, von USC – Cyber Physical Systems-Gruppe, zu bestimmen, wie genau interagieren Sie mit Proteinen im menschlichen Körper. „Wir haben versucht, dieses problem reproduzieren, mit Hilfe eines mathematischen Modells“, sagte Bogdan. Ihre bahnbrechenden statistischen maschinellen Lernens Forschung auf „die Rekonstruktion von fehlenden komplexen Netzwerken gegen gegnerische Interventionen,“ wurde veröffentlicht in „Nature Communications journal früher in diesem April.
Xue, die erwarb seinen Ph. D. in electrical and computer engineering im letzten Jahr mit der 2018 Best Dissertation Award, sagte: „das Verständnis der unsichtbaren Netzwerke von kritischen Proteinen und Genen ist anspruchsvoll, und extrem wichtig, um neue Medikamente oder gen-Therapien gegen Viren und sogar Krankheiten wie Krebs.“
Die „protein-Interaktions-Netzwerk“ – Modelle für jedes protein als ein ‚Knoten.‘ Wenn zwei Proteine miteinander interagieren, es ist ein ‚edge‘ anschließen. Xue erklärte, „Ein Angriff mit einem virus ist Analog zu entfernen bestimmter Knoten und verbindungen in diesem Netzwerk.“ Folglich wird die original-Netzwerk ist nicht mehr zu beobachten.
„Einige Netzwerke sind sehr dynamisch. Die Geschwindigkeit, mit der Sie sich verändern können extrem schnell oder langsam,“ sagte Bogdan. „Wir haben zwar keine sensoren, um genaue Messungen. Teil des Netzes nicht eingehalten werden kann und somit unsichtbar wird.“
Auf die Spur, die den Effekt einer viralen Attacke, Bogdan und Xue benötigt, um zu rekonstruieren, die original-Netzwerk, indem Sie eine zuverlässige Schätzung der unsichtbare Teil, das war keine leichte Aufgabe. Sagte Bogdan: „Die Herausforderung ist, dass Sie nicht sehen, die links, die Sie nicht sehen, die Knoten, und Sie weiß nicht, das Verhalten des virus.“ Um dieses problem zu lösen, Xue Hinzugefügt, „Der trick ist, sich an einem statistischen machine-learning-framework zu verfolgen, alle Möglichkeiten und finden die wahrscheinlichste Schätzung.“
Im Gegensatz zu früheren Forschungen, Labor-Roman Beitrag ist, dass Sie aktiv einbeziehen der Einfluss und die Kausalität des Angriffs, oder „gegnerische intervention“, die in Ihrer Lern-Algorithmus, anstatt es zu behandeln, als ein random-sampling-Prozess. Bogdan erklärte, „Seine wirkliche macht liegt in seiner Allgemeinheit-es kann mit jeder Art von Angriff-und Netzwerk-Modell.“
Aufgrund der Allgemeingültigkeit des vorgeschlagenen Rahmen Ihrer Forschung hat weitreichende Anwendungen, die auf jedem Netzwerk-Rekonstruktion problem mit gegnerischen Angriff, in verschiedenen Bereichen wie ökologie, Sozialwissenschaften, Neurowissenschaften und Netzwerk-Sicherheit. Ihre Zeitung hat sich auch gezeigt, seine Fähigkeit zu bestimmen, den Einfluss der Trolle und bots auf social-media-Nutzer.
Bogdan Pläne für die Erweiterung Ihrer Arbeit durch das Experimentieren mit einer Reihe von attack Modelle, mehr komplexe und vielfältige Datensätze, und größere Netzwerk-Größen zu verstehen, deren Auswirkungen auf das rekonstruierte Netzwerk.