Systematic identifiability testing for unambiguous mechanistic modeling--application to JAK-STAT, MAP kinase, and NF-kappaB signaling pathway models

doi:10.1186/1752-0509-3-50

.2009年5月9日3:50。

doi:10.1186/1752-0509-3-50。

用于明确机械建模的系统可识别性测试——应用于JAK-STAT、MAP激酶和NF-kappaB信号通路模型

汤姆·奎塞¹, 马丁·蒙尼格曼

附属公司

PMID： 19426527
预防性维修识别码： PMC2714303型
内政部： 10.1186/1752-0509-3-50

用于明确机械建模的系统可识别性测试——应用于JAK-STAT、MAP激酶和NF-kappaB信号通路模型

汤姆·奎瑟等。 BMC系统生物. 2009.

.2009年5月9日3:50。

doi:10.1186/1752-0509-3-50。

作者

汤姆·奎塞¹, 马丁·蒙尼格曼

附属

¹德国布伦瑞克工业大学热能与燃料技术研究所，邮编：D-38106。tom.quaiser@avt.rwth-aachen.de

PMID： 19426527
预防性维修识别码： PMC2714303型
内政部： 10.1186/1752-0509-3-50

摘要

背景：当为生物信号传递过程创建机械数学模型时，人们很容易将尽可能多的已知生物化学相互作用纳入一个大模型中。对于JAK-STAT、MAP激酶和NF-kappaB途径，有很多生物学方面的见解，因此，出现了大型数学模型。对于大型模型，问题是未知模型参数能否通过测量数据的参数估计唯一确定。回答这个问题的系统方法是必不可少的，因为模型参数值的唯一性对于预测机械建模至关重要。

结果：我们提出了一种基于特征值的方法来有效测试大型常微分模型的可辨识性，并将该方法与现有的三种方法进行了比较。这些方法通过将其应用于上述信号通路的模型来进行基准测试。在所有情况下，本文提出的特征值法和正交法都能找到最大的可识别参数集，因此明显优于其他方法。可识别性分析表明，即使在所有系统状态变量都是可测量的强假设下，路径模型也是不可识别的。我们演示了如何将可识别性分析的结果用于模型简化。

结论：虽然它无疑对系统生物学的最新进展作出了贡献，但机械建模本身并不能保证对生物过程的明确描述。我们表明，一些最近的信号转导途径模型已经达到了不可保证的详细程度。严格的可识别性测试表明，即使可以进行高度理想化的实验来测量这些信号通路的所有状态变量，一些未知参数仍然无法估计。因此，可识别性测试表明，所研究模型的详细程度原则上太高，而不仅仅是因为可用的实验信息太少。然而，我们演示了如何将所提出的方法与生物洞察力相结合来简化这些模型。

PubMed免责声明

数字

图1
**应用于JAK-STAT模型的方法的结果**该图说明了每次迭代中固定一个参数时，最小特征值的值是如何变化的。y轴表示Hessian矩阵的最小特征值*H（H）*。参数是固定的，直到最小特征值的值大于ϵ= 10^-4.

图2
**JAK-STAT模型的一部分需要简化**激活的受体用actR表示。包围的P表示STAT被磷酸化。

图3
**应用于MAP激酶模型的方法的结果**。在迭代编号17之前，绿色曲线位于红色曲线的下方。

图5
**方法比较总结**由于基于主成分分析的方法在所有三种情况下都失败了，因此这里不包括它。

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