nonmonotonic learning in large biological networks
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Nonmonotonic Learning in Large Biological Networks Stefano - PowerPoint PPT Presentation

Nonmonotonic Learning in Large Biological Networks Stefano Bragaglia, Oliver Ray stefano.bragaglia@bristol.ac.uk, oray@cs.bris.ac.uk Department of Computer Science


  1. Nonmonotonic ¡Learning ¡ in ¡Large ¡Biological ¡Networks ¡ Stefano ¡Bragaglia, ¡Oliver ¡Ray ¡ stefano.bragaglia@bristol.ac.uk, ¡oray@cs.bris.ac.uk ¡ ¡ Department ¡of ¡Computer ¡Science ¡ University ¡of ¡Bristol ¡ ¡ 14-­‑17/09/2014 ¡ ILP ¡'14, ¡Nancy ¡ 1 ¡

  2. • New ¡open ¡source ¡XHAIL ¡implementaPon ¡ • Study ¡of ¡scalability ¡on ¡Biological ¡Networks ¡ • Found ¡mistake ¡in ¡genome-­‑scale ¡network ¡ 14-­‑17/09/2014 ¡ ILP ¡'14, ¡Nancy ¡ 2 ¡

  3. XHAIL ¡ • Nonmonotonic ¡ILP ¡ ¡ • Non ¡ – normal ¡(extended) ¡logic ¡programs ¡ – normal ¡ – abducPve, ¡deducPve, ¡inducPve ¡ – AbducPve ¡ • Prototype ¡(2006) ¡ ¡ ¡ ¡ • Current ¡applicaPon ¡ – ASP-­‑based ¡(lparse/smodels) ¡ – ASP-­‑based ¡(gringo/clasp) ¡ – Prolog ¡wrapper ¡(SWI-­‑Prolog) ¡ ¡ – Java ¡wrapper ¡(Java ¡8) ¡ – Not ¡defeasible ¡ – Defeasible ¡(language ¡bias) ¡ – Not ¡ – Open ¡source ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Metabolic ¡Network ¡Revision ¡ • Metabolic ¡Network ¡Revision ¡(ILP ¡09) ¡ • – ABER ¡model ¡(1100+ ¡reacPons) ¡ – AAA ¡model ¡( ~ 30 ¡reacPons) ¡ – Whole-­‑organism ¡model ¡ – Pathway-­‑specific ¡model ¡ 14-­‑17/09/2014 ¡ ILP ¡'14, ¡Nancy ¡ 3 ¡

  4. XHAIL ¡ • Nonmonotonic ¡ILP ¡ ¡ • Non ¡ – normal ¡(extended) ¡logic ¡programs ¡ – normal ¡ – abducPve, ¡deducPve, ¡inducPve ¡ – AbducPve ¡ • Prototype ¡(2006) ¡ ¡ ¡ ¡ • Current ¡applicaPon ¡ – ASP-­‑based ¡(lparse/smodels) ¡ – ASP-­‑based ¡(gringo/clasp) ¡ – Prolog ¡wrapper ¡(SWI-­‑Prolog) ¡ ¡ – Java ¡wrapper ¡(Java ¡8) ¡ – Not ¡defeasible ¡ – Defeasible ¡(language ¡bias) ¡ – Not ¡ – Open ¡source ¡ ¡ hap://github.com/cathexis-­‑bris-­‑ac-­‑uk/XHAIL ¡ ¡ Metabolic ¡Network ¡Revision ¡ • Metabolic ¡Network ¡Revision ¡(ILP ¡09) ¡ • – ABER ¡model ¡(1100+ ¡reacPons) ¡ – AAA ¡model ¡( ~ 30 ¡reacPons) ¡ – Whole-­‑organism ¡model ¡ – Pathway-­‑specific ¡model ¡ 14-­‑17/09/2014 ¡ ILP ¡'14, ¡Nancy ¡ 4 ¡

  5. Approach ¡Overview ¡ react(5, ¡ ¡ #modeh ¡inhib(+e, ¡$m, ¡$d). ¡ ¡ ¡[C02], ¡[C05]). ¡ #modeb ¡nutr(+e, ¡$m, ¡ext). ¡ meta(C05). ¡ #example ¡not ¡growth(2, ¡1). ¡ obs_growth(2,1). ¡ modes ¡ evidences ¡ inhib(V1, ¡10, ¡1) ¡:-­‑ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡nutr(V1, ¡"C08", ¡ext), ¡ ¡ XHAIL ¡ ¡ ¡ ¡ ¡nutr(V1, ¡"C06", ¡ext), ¡exp ¡(V1). ¡ hypotheses ¡ C00003 cytosol C00119 C00004 C00013 in_comp(Exp, ¡ C00000 C00006 C00254 C00026 C00166 1.1.1.25 4.2.1.51 C01179 2.4.2.18 C00005 C04302 1.3.1.13 ¡ ¡Meta,Comp, ¡ C00079 C00493 C02652 I00079 2.6.1.7 C00011 C00082 5.4.99.5 5.3.1.24 C00008 I00082 C00108 C00079 medium C00025 2.7.1.71 ? ¡ ¡Day) ¡:-­‑ ¡ C01302 C00082 C00002 C00251 4.1.1.48 C00014 4.1.3.27 C02637 end C00064 4.2.3.5 C01269 C03175 C00022 C03506 4.2.1.10 C00001 ¡ ¡ ¡ ¡s_comp( ¡ 2.5.1.19 C00078 C00009 C00078 4.2.1.20 2.5.1.54 I00078 4.2.1.11 C00944 C00074 C00463 4.2.3.4 ¡ ¡ ¡ ¡Meta,Comp). ¡ C00065 C00661 C04691 C00279 C00631 I00631 I00279 C00631 C00279 background ¡ 14-­‑17/09/2014 ¡ ILP ¡'14, ¡Nancy ¡ 5 ¡

  6. Approach ¡Overview ¡ react(5, ¡ ¡ #modeh ¡inhib(+e, ¡$m, ¡$d) ¡ ¡ ¡:1 ¡=3. ¡ ¡ ¡[C02], ¡[C05]). ¡ #modeb ¡nutr(+e, ¡$m, ¡ext) ¡ ¡ ¡:1 ¡=2. ¡ meta(C05). ¡ #example ¡not ¡growth(2, ¡1) ¡ ¡ ¡=4. ¡ obs_growth(2,1). ¡ modes ¡ evidences ¡ new ¡ inhib(V1, ¡10, ¡1) ¡:-­‑ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡nutr(V1, ¡"C08", ¡ext), ¡ ¡ XHAIL ¡ ¡ ¡ ¡ ¡nutr(V1, ¡"C06", ¡ext), ¡exp ¡(V1). ¡ hypotheses ¡ background ¡ 14-­‑17/09/2014 ¡ ILP ¡'14, ¡Nancy ¡ 6 ¡

  7. Model ¡Revision ¡ D-ERYTHROSE-4- GLYCERATE-2- PHOSPHATE PHOSPHATE C00279 C00631 YGR254W YHR174W 4.2.1.11 YMR323W YBR249C YDR035W | C00064 C00022 C00025 C00074 -- 2.5.1.54 Anthranilate -- -- YDR127W | C01269 | C00251 | | C00108 C00009 2.5.1.19 YGL148W C00119 -- YER090W YKL211C + YER090W 4.2.3.5 C00009 C00009 -- YDR354W 2.4.2.18 4.1.3.27 C00013 C04691 YPR060C YDR127W 4.2.3.4 5.4.99.5 C00009 C04302 | C00254 YDR007W 5.3.1.24 -- -- -- C00006 -- YBR166C YNL316C C00944 C03175 | 1.3.1.13 4.2.1.51 -- -- C01302 YDR127W 4.2.1.10 YKL211C 4.1.1.48 C00008 C00005 C00011 C00011 C00011 | YDR127W -- -- C02637 2.7.1.71 | C01179 C00166 C03506 C00002 C00025 C00025 C00065 Indole C00005 C00006 YHR137W YHR137W YGL026C -- -- -- YGL202W YGL202W C00463 -- YDR127W 2.6.1.1 2.6.1.7 4.2.1.20 | | C00493 C00026 C00026 C00118 1.1.1.25 C00065 C00082 C00079 C00078 C00001 TYROSINE PHENYLALANINE TRYPTOPHAN % ¡Task ¡A: ¡YER090W ¡as ¡enzyme ¡complex ¡in ¡4.1.3.27 ¡ ¡ knockout(1, ¡"YER090W"). ¡ knockout(2, ¡"YER090W"). ¡ ¡ #modeh ¡ component($orf, ¡$enzID) ¡:1 ¡=3. ¡ ¡ additional_nutrient(2, ¡"C00108", ¡medium). ¡ ¡ #example ¡not ¡ predicted_growth(1, ¡1) ¡=4. ¡ ¡ #example ¡ predicted_growth(2, ¡1) ¡=4. ¡ H: ¡component("YER090W", ¡54). ¡ 14-­‑17/09/2014 ¡ ILP ¡'14, ¡Nancy ¡ 7 ¡

  8. Model ¡Revision ¡ D-ERYTHROSE-4- GLYCERATE-2- PHOSPHATE PHOSPHATE C00279 C00631 YGR254W YHR174W 4.2.1.11 YMR323W YBR249C YDR035W | C00064 C00022 C00025 C00074 -- 2.5.1.54 Anthranilate -- -- YDR127W | | | | C01269 C00251 C00108 C00009 2.5.1.19 YGL148W -- C00119 YER090W YKL211C + YER090W 4.2.3.5 C00009 C00009 -- YDR354W 2.4.2.18 4.1.3.27 C00013 C04691 YPR060C YDR127W 4.2.3.4 5.4.99.5 C00009 C04302 | C00254 YDR007W 5.3.1.24 -- -- -- C00006 - YBR166C - YNL316C C00944 C03175 | 1.3.1.13 4.2.1.51 - - C01302 - - YDR127W 4.2.1.10 YKL211C 4.1.1.48 C00008 C00005 C00011 C00011 C00011 | YDR127W -- -- C02637 2.7.1.71 | C01179 C00166 C03506 C00002 C00025 C00025 C00065 Indole C00005 C00006 YHR137W YHR137W YGL026C YGL202W -- YGL202W -- -- C00463 -- YDR127W 2.6.1.1 2.6.1.7 4.2.1.20 | | C00493 C00026 C00026 C00118 1.1.1.25 C00065 C00082 C00079 C00078 C00001 TYROSINE PHENYLALANINE TRYPTOPHAN % ¡Task ¡B: ¡C00082 ¡inhibits ¡YBR249C ¡in ¡2.5.1.54 ¡ ¡ ¡ knockout(3, ¡"YDR035W"). ¡ ¡ experiment(4). ¡ additional_nutrient(3, ¡"C00082", ¡medium). ¡ ¡ additional_nutrient(4, ¡"C00082", ¡medium). ¡ #example ¡not ¡ predicted_growth(3, ¡1) ¡=4. ¡ ¡ #example ¡ predicted_growth(4, ¡1) ¡=4. ¡ #modeh ¡inhibitor($enzID, ¡$meta, ¡cytosol) ¡:1 ¡=2. ¡ ¡ ¡ H: ¡inhibitor(25, ¡"C00082", ¡cytosol). ¡ 14-­‑17/09/2014 ¡ ILP ¡'14, ¡Nancy ¡ 8 ¡

  9. Model ¡Revision ¡ D-ERYTHROSE-4- GLYCERATE-2- PHOSPHATE PHOSPHATE C00279 C00631 YGR254W YHR174W 4.2.1.11 YMR323W YBR249C YDR035W | C00064 C00022 C00025 C00074 -- 2.5.1.54 Anthranilate -- -- YDR127W | C01269 | C00251 | | C00108 C00009 2.5.1.19 YGL148W C00119 -- YER090W YKL211C + YER090W 4.2.3.5 C00009 C00009 -- YDR354W 2.4.2.18 4.1.3.27 C00013 C04691 YPR060C YDR127W 4.2.3.4 5.4.99.5 C00009 C04302 | C00254 YDR007W 5.3.1.24 -- -- -- C00006 -- YBR166C YNL316C C00944 C03175 | 1.3.1.13 4.2.1.51 -- -- C01302 YDR127W 4.2.1.10 YKL211C 4.1.1.48 C00008 C00005 C00011 C00011 C00011 | YDR127W -- -- C02637 2.7.1.71 | C01179 C00166 C03506 C00002 C00025 C00025 C00065 Indole C00005 C00006 YHR137W YHR137W YGL026C -- -- -- YGL202W YGL202W C00463 -- YDR127W 2.6.1.1 2.6.1.7 4.2.1.20 | | C00493 C00026 C00026 C00118 1.1.1.25 C00065 C00082 C00079 C00078 C00001 TYROSINE PHENYLALANINE TRYPTOPHAN ¡ ¡ ¡ % ¡Task ¡C: ¡C00463 ¡contamination ¡in ¡4.2.1.20 ¡ ¡ ¡ ¡ knockout(5, ¡"YKL211C"). ¡ knockout(6, ¡"YGl026C"). ¡ knockout(7, ¡"YKL211C"). ¡ additional_nutrient(5, ¡"C00463", ¡medium). ¡ additional_nutrient(6, ¡"C00463", ¡medium). ¡ observed_growth(false, ¡7, ¡1). ¡ ¡ #modeh ¡include($reaction) ¡:1 ¡=3. ¡ ¡ #modeh ¡catalyst($reaction, ¡$enzID) ¡:1 ¡=3. ¡ #example ¡not ¡ predicted_growth(7, ¡1) ¡=4. ¡ ¡ #example ¡ predicted_growth(5, ¡1) ¡=4. ¡ ¡ #example ¡not ¡ predicted_growth(6, ¡1) ¡=4. ¡ ¡ H: ¡catalyst(10910, ¡43). ¡ ¡ ¡ ¡include(10910). ¡ 14-­‑17/09/2014 ¡ ILP ¡'14, ¡Nancy ¡ 9 ¡

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