Distinguishing Context Dependent Events in Quotients of Causal Stories
| Autor: | Légaré, Sébastien, Krivine, Jean, Feret, Jérôme |
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| Přispěvatelé: | Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Analyse Statique par Interprétation Abstraite (ANTIQUE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut de Recherche en Informatique Fondamentale (IRIF (UMR_8243)), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Sophie Schbath, Denis Thieffry, ANR-18-CE25-0007,DCore,Debogage causal pour systèmes concurrents(2018), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Inria de Paris, Feret, Jérôme, APPEL À PROJETS GÉNÉRIQUE 2018 - Debogage causal pour systèmes concurrents - - DCore2018 - ANR-18-CE25-0007 - AAPG2018 - VALID |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | JOBIM 2021-Journées Ouvertes en Biologie, Informatique et Mathématiques JOBIM 2021-Journées Ouvertes en Biologie, Informatique et Mathématiques, Sophie Schbath; Denis Thieffry, Jul 2021, Virtuel, France. pp.54-61 |
| Popis: | National audience; Causality analysis of rule-based models allows the reconstruction of the causalpaths leading to chosen events of interest. This potentially reveals emerging paths that werecompletely unknown at the time of creation of a model. However, current implementationsprovide results in the form of a collection of stories. For large models, this can amount tohundreds of story graphs to read and interpret for a single event of interest. In this work,we hence develop a method to fold a collection of stories into a single quotient graph.The main challenge is to find a trade-off in the partitioning of story events which willmaximize compactness without loosing important details about information propagation inthe model. The partitioning criterion proposed is relevant context, the context from anevent’s past which remains useful in its future. Each step of the method is illustrated on atoy rule-based model. This work is part of a longer term objective to automatically extractbiological pathways from rule-based models. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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