QUANTITATIVE ASSESSMENT OF BIOLOGICAL IMPACT USING MECHANISTIC NETWORK MODELS

A method to score a causally consistent network is provided by transforming the network into a hypothesis subnetwork, called a "HYP" (if the nodes have associated measurements) or a "meta-HYP" (if the nodes are themselves HYPs), and then applying known HYP scoring methods (e.g. (NPA, GPI, or the like) based on measurements or scores associated with nodes in the subnetwork. A method also is described for creating a HYP or meta-HYP with weights associated with each downstream node from a causally inconsistent network using a computational technique such as sampling of spanning trees. A further aspect is a method to transform a meta-HYP (with or without weights associated with each downstream node) into a HYP using the weights associated with each downstream node (where the weights are based on the scoring algorithms intended at the meta-HYP and HYP levels). L'invention concerne un procédé permettant de noter un réseau compatible du point de vue de la causalité en transformant le réseau en un sous-réseau d'hypothèse, appelé un « HYP » (si les nuds ont des mesures associées) ou un « méta-HYP » (si les nuds sont eux-mêmes des HYP), puis en appliquant des méthodes de notation HYP connues (par ex. NPA, GPI ou similaire) sur la base des mesures ou des notes associées aux nuds dans le sous-réseau. L'invention concerne aussi un procédé permettant de créer un HYP ou un méta-HYP avec des pondérations associées à chaque nud aval à partir d'un réseau incompatible du point de vue de la causalité, à l'aide d'une technique de calcul, telle que l'échantillonnage des arbres maximaux. Un autre aspect concerne un procédé permettant transformer un méta-HYP (avec ou sans les pondérations associées à chaque nud en aval) en un HYP au moyen des pondérations associées à chaque nud en aval (là où les pondérations reposent sur les algorithmes de notation destinés aux niveaux de méta-HYP et HYP).