Novel metaheuristic for parameter estimation in nonlinear dynamic biological systems

doi:10.1186/1471-2105-7-483

.2006年11月2日7:483。

doi:10.1186/1471-2105-7-483。

非线性动态生物系统参数估计的新型元启发式算法

玛丽亚·罗德里格斯-费尔南德斯¹, 何塞·A·埃加, 胡里奥·班加

附属公司

PMID： 17081289
预防性维修识别码：第654195页
内政部： 10.1186/1471-2105-7-483

非线性动态生物系统参数估计的新型元启发式算法

玛丽亚·罗德里格斯-费尔南德斯等。 BMC生物信息学. 2006.

.2006年11月2:7:483。

doi:10.1186/1471-2105-7-483。

作者

玛丽亚·罗德里格斯-费尔南德斯¹, 何塞·A·埃加, 胡里奥·班加

附属

¹工艺工程组，马里纳斯研究所（C.S.I.C.），西班牙科学研究理事会，西班牙维戈。mrodriguez@iim.csic.es <mrodriguez@iim.csic.es>

PMID： 17081289
预防性维修识别码：项目经理1654195
内政部： 10.1186/1471-2105-7-483

摘要

背景：我们考虑生物系统非线性动力学模型中的参数估计（模型校准）问题。由于这些问题中的许多问题都存在频繁的病态条件和多模态，传统的局部方法通常会失败（除非对参数向量进行了很好的猜测）。为了克服这些困难，全局优化（GO）方法被建议作为稳健的替代方案。目前，确定性GO方法无法在合理的计算时间内解决此类中实际规模的问题。相比之下，某些类型的随机GO方法显示出了良好的结果，尽管计算成本仍然很大。Rodriguez-Frenderandez和同事提出了混合随机确定性GO方法，可以将计算时间减少一个数量级，同时保证鲁棒性。我们在这里的目标是进一步减少计算工作量，同时又不失去稳健性。

结果：我们开发了一种基于分散搜索方法的新程序，用于任意（甚至未知）结构动态模型（即黑盒模型）的非线性优化。在这篇文章中，我们描述了这一新的元启发式算法，并将其应用于一组复杂的识别问题，并与之前（上述）的成功方法进行了关键比较。

结论：稳健有效的参数估计方法在系统生物学及相关领域具有重要意义。本文提出的新元启发式方法旨在通过采用全局优化方法来确保这些问题的正确解决，同时将计算工作量保持在合理的值下。这种新的元启发式算法被应用于非线性动态生物系统的三个具有挑战性的参数估计问题，其性能显著优于以前用于这些基准问题的所有方法。

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数字

图2
**热异构化机理α-蒎烯**.α-蒎烯热异构化反应方案(年₁)到双戊烯(年₂)和异辛醇(年_三)从而产生α-和β-哌烯(年₄)和二聚体(年₅).

图3
**α-蒎烯案例研究的收敛曲线**SSm、SRES和DE的成本函数值与计算时间。

图7
**HIV蛋白酶的不可逆抑制机制**将HIV蛋白酶（E）添加到不可逆抑制剂（I）和荧光底物（S）的溶液中。该酶仅以二聚体形式活性，产物是底物的竞争性抑制剂，且抑制剂是不可逆的。

图8
**抑制HIV蛋白酶的收敛曲线**SSm、SRES和DE的成本函数值与计算时间（对数标度）。

**图12**
**三步生化途径方案**.途径底物（S）和产物（P）保持恒定浓度；M1和M2是该途径的中间代谢产物；El、E2和E3是酶，G1、G2和G3是酶的mRNA种类。实心箭头表示质量传递反应，并指向通量的正方向，但化学可逆。虚线箭头表示激活，带钝端的虚线曲线表示抑制。

**图13**
**三步生化途径案例研究的收敛曲线**SSm、SRES和SRES+DN2FB形成的两相混合方法的成本函数值与计算时间（对数标度）。

**图16**
**三步生化途径的Multistart案例研究**.使用N2FB的多段溶液的频率。

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