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三重阴性乳腺癌干细胞途径中的药物靶标识别：使用布尔网络对基因调节途径的计算研究
抽象的三阴性乳腺癌（TNBC）是一种侵略性的乳腺癌形式，与年龄的年龄相关，转移的倾向更大，临床结果较差。IT占新诊断的乳腺癌病例的10％至20％，并不成比例地影响非裔美国人种族的个人。虽然TNBC对化学疗法敏感，但也容易复发。这是因为化学疗法成功地靶向原发性TNBC肿瘤细胞，但通常无法靶向TNBC干细胞的亚群。TNBC干细胞显示出癌性特征，例如细胞周期进展，生存，增殖，凋亡抑制和上皮 - 间质转变。研究了TNBC干细胞的癌症启动行为，我们使用布尔网络（BN）研究了它们的潜在信号通路。bns可有效捕获信号通路中发生的因果相互作用。我们从途径文献中建立了BN，并用它来评估11种靶向抑制性药物在抑制癌症促进基因方面的效果。我们在通路具有单个或多个突变时模拟了BN，一次最多三个突变。我们的发现表明STAT3，GLI和NF-κB是最佳抑制靶标。这些基因是途径中癌症基因的已知调节因子，因此我们的模型与现有的生物学文献一致。因此，抑制这三个基因具有预防TNBC复发的潜力。此外，我们的研究发现，随着途径中突变的增加，药物效率降低。此外，我们注意到药物的组合比单一药物更好。
![b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1d77c9265b1d8d34fa75fc68715ac08b0fa11253.webp)
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b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到，与一般MQ问题相比，这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统，并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，没有这种改进的组合算法，这是一个很大的暗示，即额外的结构使问题更容易。
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![arxiv：2501.09380v1 [cs.cr] 2025年1月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\53ee5f48138db1a74ce31aaf47a7548b04e739c6.webp)
arxiv：2501.09380v1 [cs.cr] 2025年1月16日
布尔功能在许多加密原始素中起着主导作用。它们在哈希功能[13,5]甚至对称块加密[21]中特别使用。这些功能将一定数量的变量作为输入，以返回唯一的布尔值二进制值。蜂窝自动机规则可以视为布尔函数。某些蜂窝自动机规则具有有趣的加密性能，相对于传递给它们的输入而言，无需生成伪随机或混沌输出。这些规则可以产生非线性的输出，并且完全独立于将其作为输入传递给它们的位。它们可用于加密应用，例如哈希或阻止加密。使用这些规则避免了针对密码原语的已知攻击，例如线性密码分析[1]。对这些混乱功能的第一项研究是由Wolfram在1983年进行的，后者发现了30条具有3个变量的规则[20]。从那时起，就提出了许多布尔函数的分类[17,2]。许多科学论文研究了布尔功能在密码学中的使用[6]。尤其是在细胞自动机中使用布尔函数来构建哈希函数[10,9,24]，或流和封闭密码[16,11]。
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多价值网络的陷阱空间
布尔网络是简单但有效的数学结构，用于建模，分析和控制复杂的双学系统（Schwab等人2020）。超越系统生物学，它们已被广泛应用于从科学到工程的各个领域（Schwab等人2020）。生物系统的布尔网络模型代表基因（或其他物种）作为可以占用布尔值的节点：1（活动）和0（iNactive）。但是，只有两个级别的激活可能不足以完全捕获现实世界生物学系统的动力学（Schaub等人2007）。 有很多例子（Schaub等人 2007; Didier等人。 2011; Mushthofa等。 2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。 因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。 2007; Schaub等。 2007）。2007）。有很多例子（Schaub等人2007; Didier等人。 2011; Mushthofa等。 2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。 因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。 2007; Schaub等。 2007）。2007; Didier等人。2011; Mushthofa等。2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。2007; Schaub等。 2007）。2007; Schaub等。2007）。2007）。