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凯伦·拉尔森;卢卡斯·扎戈斯;马克·麦克·奥利;杰森·罗伯茨;尼科斯·卡瓦拉里斯。;阿纳斯塔西奥斯·马扎维诺斯

DNA甲基化数学模型的数据驱动选择和参数估计。 （英语） Zbl 1409.92085号

J.西奥。生物。 467, 87-99 (2019).
小结：表观遗传学作为支撑健康的关键过程正在崭露头角。尤其是新出现的实验证据表明，DNA甲基化状态的改变与健康寿命和衰老有关。哺乳动物DNA甲基化状态是由一系列复杂的生物化学和分子过程维持的。可以说，这些基本细胞过程的变化最终会导致异常DNA甲基化模式的形成，而异常DNA甲基化成为癌症、阿尔茨海默病和心血管疾病等疾病的标志。近年来，数学模型被用作有效的工具，帮助我们更好地理解支持DNA甲基化的动力学。本文提出了线性和非线性模型，这些模型封装了定义DNA甲基化的分子机制的动力学。应用最近开发的贝叶斯算法进行参数估计和模型选择，我们能够估计包含标称参数值的参数分布。利用有限的噪声观测，该方法还确定了观测结果来源的甲基化模型，表明我们的方法在确定哪些模型最适合DNA甲基化的生物数据方面具有实际应用。

引用于1文件

理学硕士：

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
92-04 生物相关问题的软件、源代码等

关键词：

DNA甲基化;型号选择;参数估计;基因启动子;CpG二元

软件：

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\textit{K.Larson}等人，J.Theor。生物学467，87-99（2019；Zbl 1409.92085）
全文： 内政部 链接

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