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威廉·利普皮特;塞图拉曼，桑德;唐雪英

通过棒断测量的随机基因表达的多状态启动子模型中的静态性和推断。 （英语） Zbl 1505.92063号

SIAM J.应用。数学。 82，第6期，1953-1986（2022）.
摘要：在动态信使核糖核酸（mRNA）/蛋白质相互作用的一般随机多状态启动子模型中，我们通过一个可能自身感兴趣的显式“断键”结构确定启动子状态、mRNA和蛋白质水平的固定联合分布。这种推导是对以往工作的一种建设性进展，以前的工作只在有限的情况下求解平稳分布。此外，粘性断裂结构允许我们直接从平稳分布中取样，从而允许推理过程和模型选择。在此背景下，我们讨论了数值贝叶斯实验来说明结果。

MSC公司：

92C40型 生物化学、分子生物学
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

多州;发起人;信使核糖核酸;蛋白质;贝叶斯主义者;推论;模型验证;坚持不懈;迪里克莱;马尔科夫语;平稳分布;建设性的

软件：

贝叶斯DA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Lippitt}等人，SIAM J.Appl。数学。82，第6号，1953-1986（2022；Zbl 1505.92063）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

[1] Albayrak，C.、Jordi，C.A.、Zechner，C.、Lin，J.、Bichsel，C.A.，Khammash，M.和Tay，S.，《单个哺乳动物细胞中蛋白质和mRNA的数字量化》，《分子细胞》，61（2016），第914-924页。
[2] Bouguet，F.和Cloez，B.，冻结马尔可夫链经验度量的波动，电子。J.概率。，23（2018），第1-31页·Zbl 1390.60264号
[3] Cao，Z.和Grima，R.，真核细胞随机基因表达详细模型的分析分布，Proc。美国国家科学院。科学。美国，117（2020），第4682-4692页。
[4] Choudhary，K.和Narang，A.，随机基因表达的Urn模型对单细胞mRNA和蛋白质计数的概率分布产生了直观的见解，Phys。《生物学》，17（2020），066001。
[5] Coulon，A.、Gandrillon，O.和Beslon，G.，《单个基因的自发随机动力学：启动子处分子相互作用的复杂性》，BMC系统。《生物学》，4（2010），2。
[6] Dattani，J.和Barahona，M.，《上游驱动的基因转录随机模型：精确解和样本路径表征》，J.R.Soc.Interface，14（2017），20160833。
[7] Davis，M.H.，《分段确定马尔可夫过程：一类非扩散随机模型》，J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。，46（1984），第353-376页·兹比尔0565.60070
[8] Dietz，Z.、Lippitt，W.和Sethuraman，S.，《断棒过程、聚集和马尔可夫链占据定律》，Sankhya A，2021年，第1-43页。
[9] Dietz，Z.和Sethuraman，S.，一段时间非齐次马尔可夫链的占据定律，电子。J.概率。，12（2007年），第661-683页·Zbl 1127.60068号
[10] Gardiner，C.W.和Chaturvedi，S.，泊松表示。I.化学主方程的一种新技术，J.Stat.Phys。，17（1977年），第429-468页·Zbl 1255.60112号
[11] Gelfand，A.E.和Smith，A.F.，《基于抽样的边际密度计算方法》，J.Amer。统计师。协会，85（1990），第398-409页·Zbl 0702.62020号
[12] Gelman，A.、Carlin，J.B.、Stern，H.S.和Rubin，D.B.，贝叶斯数据分析，CRC出版社，佛罗里达州博卡拉顿，1995年。
[13] Gelman，A.和Rubin，D.B.，使用多序列的迭代模拟推断，统计。科学。，7（1992年），第457-472页·兹比尔1386.65060
[14] Ghosal，S.和Van der Vaart，A.，《非参数贝叶斯推断基础》，英国剑桥大学出版社，2017年·Zbl 1376.62004号
[15] Ham，L.、Schnoerr，D.、Brackston，R.D.和Stumpf，M.P.，随机基因表达的精确可解模型，J.Chem。物理。，152 (2020), 144106.
[16] Hastings，W.K.，《使用马尔可夫链的蒙特卡罗采样方法及其应用》，《生物特征》，57（1970），第97-109页·Zbl 0219.65008号
[17] Herbach，U.，《带有多状态启动子的随机基因表达：打破精确分布》，SIAM J.Appl。数学。，79（2019），第1007-1029页·Zbl 1421.92017年
[18] Herbach，U.、Bonnaffoux，A.、Espinasse，T.和Gandrillon，O.，《从单细胞数据推断基因调控网络：一种机械方法》，BMC系统。《生物学》，11（2017），105。
[19] Innocentini，G.D.C.P.，Forger，M.，Ramos，A.F.，Radulescu，O.，和Hornos，J.E.M.，《随机基因表达的多模态和灵活性》，公牛。数学。《生物学》，75（2013），第2600-2630页·Zbl 1285.92007年
[20] Kim，J.K.和Marioni，J.C.，从单细胞RNA测序数据推断随机基因表达动力学，基因组生物学。，14（2013），R7。
[21] Kontoyiannis，I.和Meyn，S.P.，关于连续时间内马氏过程的f范数遍历性，电子。Commun公司。概率。，21（2016），第1-10页·Zbl 1360.60146号
[22] Lin，Y.T.和Buchler，N.E.，从单细胞转录物快照中加速基因表达模型贝叶斯推断的精确高效混合蒙特卡罗算法，J.Chem。物理。，151 (2019), 024106.
[23] Lippitt，W.和Sethuraman，S.，《随机过程和函数分析：新视角中马尔科夫破杆先验的使用》，Swift，R.J.，Krinik，A.，Switkes，J.M.和Park，J.H.编辑，美国数学学会，普罗维登斯，RI，2021年，第153-174页·Zbl 1485.60074号
[24] Müller，P.、Quintana，F.A.、Jara，A.和Hanson，T.，贝叶斯非参数数据分析，Springer Ser。统计人员。，瑞士查姆施普林格，2015年·兹比尔1333.62003
[25] Peccoud，J.和Ycart，B.，基因产物合成的马尔科夫模型，Theor。大众。《生物学》，48（1995），第222-234页·Zbl 0865.92006
[26] Robert，C.P.，Casella，G.和Casella，G.，蒙特卡洛统计方法，Springer Ser。统计人员。，Springer，纽约，1999年·Zbl 0935.62005号
[27] Schwarz，G.，估算模型的维数，Ann.Statist。，6（1978年），第461-464页·Zbl 0379.62005年
[28] Shahrezaei，V.和Swain，P.S.，随机基因表达的分析分布，Proc。国家。阿卡德。科学。美国，105（2008），第17256-17261页。
[29] 周，T.和刘，T.，基因表达系统的定量分析，Quant。生物学，3（2015），第168-181页。
[30] Zhou，T.和Zhang，J.，多状态基因模型的分析结果，SIAM J.Appl。数学。，72（2012），第789-818页·Zbl 1253.92027号
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