生物化学途径识别算法：模糊交互与组件推断

生化途径识别算法是一种在理论计算机科学领域中的研究，主要关注于生物化学过程中的分子间相互作用的抽象描述。这一算法由乔瓦尼·帕尔迪尼、保罗·米拉佐和安德烈·马焦洛-舍蒂尼三位学者合作开发，发表在《电子笔记理论计算机科学》（Electronic Notes in Theoretical Computer Science）299期（2013年）的69-84页，可通过科学Direct网站（www.sciencedirect.com）或Elsevier的在线平台（www.elsevier.com/locate/entcs）获取。 算法的核心目的是将复杂的生物化学过程分解为可理解的组件，即途径中的生物实体，这些实体可能代表同一生物实体的不同状态。例如，蛋白质可能以未结合、结合或磷酸化的形式存在。由于问题的模糊性，该算法设计为半自动，这意味着在处理过程中可能需要与领域专家协作来解决潜在的模糊性。 在应用层面，该算法被用于识别EGF（表皮生长因子）信号通路中的组件，并探讨了两种关键的组件分析方法：（1）通过子路径提取并投影组件的子集，这种方法有助于深入理解各个组件在通路中的功能和相互关系；（2）将组件自动转换为有限状态自动机或进程代数公式，这是一种形式化的方法，便于进一步的系统分析和模型验证。 关键词包括“生化途径”、“模块化建模”和“形式化方法”，反映出作者对于生物化学过程的理解和对计算机科学工具在生物信息学中的应用的重视。这个算法不仅提供了一种描述和理解生物化学途径的新视角，而且为生物信息学和系统生物学的研究者提供了有效的工具和方法论支持。