布尔网络中的表型控制与变量消去
Phenotype control and elimination of variables in Boolean networks
AI总结：
该研究探讨变量消去对布尔网络渐近动力学与表型控制的影响，明确了保留最小陷阱空间的结构条件，分析了多种控制方法和更新机制下的效应，给出了约简应用见解及大量示例反例。
摘要：
我们研究了变量消去会如何影响布尔网络的渐近动力学与表型控制。具体而言，我们考察了其对最小陷阱空间的影响，并确定了一个可保证最小陷阱空间得以保留的结构条件。我们在三种最主流的控制方法（基于吸引子的控制、值传播、最小陷阱空间控制）以及不同更新机制（同步、异步、广义异步）下，检验了变量消去的可能效应。我们还就约简的应用提供了一些见解，并给出了大量示例与反例。
英文摘要：
We investigate how elimination of variables can affect the asymptotic dynamics and phenotype control of Boolean networks. In particular, we look at the impact on minimal trap spaces, and identify a structural condition that guarantees their preservation. We examine the possible effects of variable elimination under three of the most popular approaches to control (attractor-based control, value propagation and control of minimal trap spaces), and under different update schemes (synchronous, asynchronous, generalized asynchronous). We provide some insights on the application of reduction, and an ample inventory of examples and counterexamples.
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