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.2006年2月至次年3月;83(2-3):248-65.
doi:10.1016/j.biosystems.2005.06.016。 Epub 2005年10月19日。

一种用于生物化学途径中有效和稳健参数估计的混合方法

附属公司

生化途径中高效稳健参数估计的混合方法

玛丽亚·罗德里格斯-费尔南德斯等。 生物系统. 2006年2月至3月.

摘要

开发合适的生化途径动态模型是系统生物学的一个关键问题。细胞或整个生物体的预测模型可能最终导致基于模型的预测和/或预防医学。因此,这些动态模型中的参数估计(即模型校准)是一个关键问题。在最近的一篇文章中[Moles,C.G.,Mendes,P.,Banga,J.R.,2003b.生化途径中的参数估计:全局优化方法的比较.基因组研究13,2467-2474],考虑到基准问题,强调了此类反问题的挑战性,并得出结论,只有一种特定类型的随机全局优化方法,即进化策略(ES),能够成功地解决它,尽管需要相当大的计算成本。在这一新贡献中,我们提出了一种新的集成优化方法,并进行了一些非常显著的改进:(i)通过一种在保证鲁棒性的同时提高效率的混合方法,计算时间减少了一个数量级,(ii)测量噪声(误差)并且充分处理了部分观测,(iii)包括模型可识别性的自动测试(本地和实际),(iv)通过Fisher信息矩阵评估实验的信息内容,随后通过动态优化应用于新的优化实验设计。

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