系统生物学中计算推理的伪边缘方法实用指南

大卫·沃恩,露丝·贝克,&马修·辛普森(2020)系统生物学中计算推理的伪边缘方法实用指南。理论生物学杂志,496，文章编号：110255。

预览

接受的版本（PDF 2MB）
58312597
根据许可证提供知识共享署名非商业无衍生品4.0。

描述

对于许多系统生物学感兴趣的随机模型，例如那些描述生化反应网络的模型，通过统计推断精确量化参数不确定性是很难的。当模型的似然函数难以处理，但通过正向问题的随机模拟可以生成多个样本路径时，无似然计算推理技术可以进行参数推断。在系统生物学中最常见的无障碍方法是近似贝叶斯计算，它接受的参数导致随机模拟和测量数据之间的差异很小。然而，很难评估接受阈值和差异函数的选择如何影响结果推断的准确性。伪边缘方法是一种替代的无似然推理方法，它使用似然函数的蒙特卡罗估计。这种方法有几个优点，特别是在生物化学反应网络研究中典型的噪声、部分观测的时间过程数据的背景下。具体而言，伪边缘方法有助于精确推断和不确定性量化，并可与粒子滤波器有效结合，以实现低方差、高精度的似然估计。在这篇综述中，作为一系列案例研究，我们对使用推理的生化反应网络的伪边缘方法进行了实用的介绍。使用Julia编程语言提供了关键算法的实现和示例；一种用于科学计算的高性能开源编程语言(https://github.com/davidwarne/Warne2019_伪边际指南).

影响和利益：

11条引文Scopus公司

7条引文科学网®

搜索谷歌学者™

引文计数 每月从Scopus公司和科学网®引文数据库。

这些数据库包含来自可用出版物不同子集和不同时间段的引文，因此每个数据库的引文计数通常不同。一些作品不在任何一个数据库中，并且没有显示计数。Scopus包括1996年以后发表的文章的引文，以及1980年以后的Web of Science®。

引文计数来自谷歌学者™索引服务可以在链接的Google Scholar™搜索中查看。

全文下载：

46自2020年5月14日缴存

15在过去的12个月里

全文下载显示此作品文件的总次数（例如PDF格式)已从QUT ePrints下载，以及前365天的下载次数。如果一个作品有多个文件，则该计数包括所有文件的下载。

更多统计信息。。。

ID代码：

199958

项目类型：

对期刊的贡献（评论文章）

参考：

是的

ORCID标识：

大卫·沃恩	orcid.org/0000-0002-9225-175X
马修·辛普森	orcid.org/0000-0001-6254-313X

附加信息：

致谢：这项工作得到了澳大利亚研究委员会（DP170100474）的支持。M.J.S.感谢坎特伯雷大学厄斯金奖学金的支持。R.E.B.感谢Leverhulme信托基金会授予Leverhumme研究奖学金，皇家学会授予Wolfson研究功绩奖，BBSRC通过BB/R00816/1提供资金。我们感谢两位裁判的宝贵意见。

测量或持续时间：

18页

其他URL：