Deep Mechanistic Models reveal pathway-extrinsic drivers of mammary MAPK signalling heterogeneity
Dieses Paper führt Deep Mechanistic Models (DMMs) ein, ein Framework, das semi-überwachtes Repräsentationslernen mit Modellen gewöhnlicher Differentialgleichungen integriert, um aufzuzeigen, dass die Heterogenität der MAPK-Signalisierung in der Brust primär durch pfad-extrinsische Faktoren anstatt durch Variationen innerhalb des Kernpfades getrieben wird, während es gleichzeitig Modell-Diskrepanzen nutzt, um neuartige biologische Mechanismen zu identifizieren.