Iterative approach to model identification of biological networks

doi:10.1186/1471-2105-6-155

.2005年6月20日：6:155。

doi:10.1186/1471-2105-6-155。

生物网络模型辨识的迭代方法

Kapil G Gadkar公司¹, 鲁迪扬托·古纳万, Francis J Doyle第三

附属公司

PMID： 15967022
预防性维修识别码：项目经理1189077
内政部： 10.1186/1471-2105-6-155

生物网络模型辨识的迭代方法

卡皮尔·加德卡尔等。 BMC生物信息学. 2005.

.2005年6月20日：6:155。

doi:10.1186/1471-2105-6-155。

作者

卡皮尔·加德卡尔¹, 鲁迪扬托·古纳万, Francis J Doyle第三

附属

¹美国加州大学圣巴巴拉分校化学工程系。gadkar@eng.ucsb.edu

PMID： 15967022
预防性维修识别码：项目经理1189077
内政部： 10.1186/1471-2105-6-155

摘要

背景：分子生物学技术的最新进展为开发生物过程的详细数学模型提供了机会。介绍了一种利用可用系统知识和实验测量进行模型辨识的迭代方案。

结果：该方案包括状态调节器算法，该算法提供所有系统未知量（系统成分的浓度及其相互转化的反应速率）的估计。完整的系统信息用于估计模型参数。使用参数可识别性和D-最优性准则制定了最优实验设计，以提供“丰富”的实验数据，从而在后续迭代中最大限度地提高参数估计的准确性。还考虑了模型可辨识性测试对最优测量选择的重要性。该迭代方案在凋亡caspase功能的模型上进行了测试，结果表明，模型精度随着每次迭代而提高。最佳实验设计被确定为模型识别的关键。

结论：该算法在广泛的细胞过程建模中具有广泛的应用，包括基因调控网络、信号转导和代谢网络。

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数字

图3
半胱天冬酶系统测试实验的19种蛋白质浓度预测曲线。实线：真实系统；虚线：第一次迭代后使用估计参数进行预测（使用次优测量值进行次优实验）；虚线：第二次迭代后用估计参数进行预测（用最优测量值进行次优实验）；虚线：第二次迭代后用估计参数进行预测（次优测量的最佳实验）

图4
caspase系统测试实验的11个反应速率的预测曲线。实线：真实系统；虚线：第一次迭代后使用估计参数进行预测（使用次优测量值进行次优实验）；虚线：第二次迭代后用估计参数进行预测（用最优测量值进行次优实验）；虚线：第二次迭代后用估计参数进行预测（次优测量的最佳实验）

图5
半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶系统19种蛋白质浓度的分布。实线：实际系统；虚线：使用次优测量集进行次优实验的SRP算法估计值（第一次迭代）

图6
半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶系统的11个反应速率曲线。实线：实际系统；虚线：SRP算法使用次优实验和次优测量集进行估计（第一次迭代）

图7
测量蛋白质浓度的最大和平均预测误差。案例1：第一次迭代（次优测量的次优实验）；案例2：第二次迭代（最优测量的次优实验）；案例3：第二次迭代（最优实验和次优实验）。测得的蛋白质浓度为（A）FAS/FASL复合物；（B） FADD；（C） FAS/FASL-FADD复合物；（D）细胞色素c；（E） Apaf-1-细胞色素c复合物；（F）执行程序酶；（G）胱天蛋白酶-8；（H）半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶-9。

图8
半胱氨酸蛋白酶依赖的凋亡机制。该模型包括激活细胞自杀机制的两个触发因素，细胞外死亡配体和应激相关因子[7]。当执行者caspase被caspase-8（配体效应器）或caspase-9（应激相关效应器）激活时，就会发生细胞死亡。

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