Optimal Inference of Asynchronous Boolean Networks

कल्पना कीजिए कि आप एक जासूस हैं जो एक कोशिका (सेल) नामक एक नन्ही, हलचल भरी शहर के भीतर एक रहस्य को सुलझाने की कोशिश कर रहे हैं। यह शहर हजारों नन्हे श्रमिकों द्वारा चलाया जाता है जिन्हें जीन कहा जाता है। कभी-कभी, एक जीन "ऑन" हो जाता है (जैसे किसी लाइट स्विच को ऊपर की ओर दबाना) और कभी-कभी वह काम करने के लिए "ऑफ" हो जाता है। ये कार्यकर्ता केवल अकेले काम नहीं करते; वे आपस में बात करते हैं, जिससे निर्देशों का एक जटिल जाल बनता है। यदि जीन A चालू होता है, तो वह जीन B को बंद होने के लिए कह सकता है, जो फिर जीन C को काम शुरू करने के लिए कह सकता है। निर्देशों के इस जाल को वैज्ञानिक "जीन रेगुलेटरी नेटवर्क" कहते हैं।

बड़ी चुनौती यह है कि यह पता लगाना कि वास्तव में कौन किससे बात कर रहा है। उनके पास सुरागों का एक ढेर है: अलग-अलग समय पर शहर के स्नैपशॉट्स (तस्वीरें), जो दिखाते हैं कि कौन सी लाइटें चालू हैं और कौन सी बंद। लेकिन एक पेंच है: शहर अराजक है। कार्यकर्ता हमेशा एक सख्त शेड्यूल का पालन नहीं करते; कभी-कभी जीन A, जीन B को कार्य करने के लिए कहता है, लेकिन जीन B अपना स्विच बदलने से पहले कुछ क्षण प्रतीक्षा करता है। इसे "असिंक्रोनस" (asynchronous) व्यवहार कहा जाता है। इसके अलावा, तस्वीरें थोड़ी धुंधली हैं—कभी-कभी एक जीन चालू दिखता है जबकि वास्तव में वह बंद होता है, सिर्फ इसलिए क्योंकि कैमरे (प्रयोग) ने गलती की है। इसे "नॉइज़" (noise) कहा जाता है। लक्ष्य शहर का एक ऐसा नक्शा बनाना है जो इन सभी स्नैपशॉट्स की पूरी तरह से व्याख्या कर सके, बिना इसे बहुत जटिल बनाए या बहुत अधिक अनुमान लगाए।

यहीं पर शोधकर्ता गाय कारलेबैक (Guy Karlebach) एक नए तरीके के साथ इस पहेली को सुलझाने के लिए आते हैं। अपने शोध पत्र में, वे एक तरीका प्रस्तावित करते हैं जिससे इस कोशिकीय शहर के नियमों को समझा जा सके, भले ही कार्यकर्ता तालमेल के बिना (out of sync) काम कर रहे हों और तस्वीरें थोड़ी धुंधली हों। वे इस समस्या को "कंप्रेशन" (compression) के खेल की तरह देखते हैं। कल्पना कीजिए कि आपके पास एक गुप्त कोड में लिखी गई एक लंबी कहानी है। आप एक छोटा निर्देश मैनुअल लिखना चाहते हैं जो कंप्यूटर को ठीक वही कहानी बनाने का निर्देश दे सके। यदि कहानी रैंडम (यादृच्छिक) है, तो आपका मैनुअल कहानी के लगभग उतना ही लंबा होगा। लेकिन यदि कहानी एक पैटर्न का पालन करती है, तो आपका मैनुअल बहुत छोटा हो सकता है। कारलेबैक का विचार सबसे सरल संभव मैनुअल (सबसे सरल नेटवर्क) खोजने का है, जो डेटा की व्याख्या कर सके, जबकि यह स्वीकार करते हुए कि कहानी के कुछ अक्षर टाइपो (गलतियां) हो सकते हैं (नॉइज़) या कहानी में कुछ "शायद" वाले क्षण हो सकते हैं जहाँ समय लचीला है (असिंक्रोनिसिटी)।

यह शोध पत्र एक नया एल्गोरिदम पेश करता है जिसे MEDSI (Minimum Edit Distance from a State of Ignorance) कहा जाता है, ताकि यह सटीक मैनुअल पाया जा सके। केवल इस आधार पर अनुमान लगाने के बजाय कि कौन एक साथ बदलता है, यह विधि सबसे कुशल व्याख्या की तलाश करती है। यह पूछती है: "नियमों का सबसे सरल सेट क्या है, जो, यदि हम कुछ गलतियों और कुछ देरी की अनुमति दें, तो देखे गए प्रकाश के पैटर्न की सटीक व्याख्या कर सके?" शोधकर्ताओं ने इसका परीक्षण तनाव के तहत यीस्ट (yeast) कोशिकाओं के वास्तविक डेटा और सिम्युलेटेड डेटा पर किया जहाँ उन्हें "वास्तविक" नियम पता थे। यीस्ट प्रयोग में, उनके मॉडल ने रैंडम चांस की तुलना में नए डेटा की बेहतर भविष्यवाणी की। सिमुलेशन में, जहाँ उन्हें वास्तविक आधार (ground truth) पता था, उनका तरीका अन्य लोकप्रिय उपकरणों की तुलना में सही कनेक्शन खोजने में बहुत बेहतर था, विशेष रूप से जब डेटा अव्यवस्थित या समय अनियमित था।

हालाँकि, यह पत्र चेतावनी भी देता है कि यह कोई जादुई छड़ी नहीं है जो सब कुछ तुरंत हल कर देती है। सबसे अच्छा नक्शा ढूंढना एक बहुत कठिन गणितीय समस्या है, इसलिए शोधकर्ता को कंप्यूटर को पर्याप्त तेज़ चलाने के लिए चतुर शॉर्टकट (heurisms) का उपयोग करना पड़ा। वे यह भी नोट करते हैं कि उनका तरीका तब सबसे अच्छा काम करता है जब आपके पास शुरू करने के लिए संभावित "बात करने वालों" (रेगुलेटर्स) की एक अच्छी सूची हो, न कि शून्य से अनुमान लगाना हो। अंततः, उनके परिणाम आशाजनक हैं और सुझाव देते हैं कि यह दृष्टिकोण पुराने तरीकों की तुलना में कोशिकाओं के अव्यवस्थित, वास्तविक दुनिया के समय को बेहतर ढंग से पकड़ता है, लेकिन लेखक स्वीकार करते हैं कि बड़े डेटासेट को संभालने और धुंधले, निरंतर मापों को स्पष्ट "ऑन/ऑफ" स्विच में बदलने का सबसे अच्छा तरीका खोजने के लिए अभी और काम करने की आवश्यकता है। अंततः, यह शोध पत्र कोशिका के भीतर की अराजक बातचीत को सुनने और उसके जीवन को नियंत्रित करने वाले नियमों को लिखने का एक नया, स्मार्ट तरीका प्रदान करता है।