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.2021年8月31日;118(35):e2104559118。
doi:10.1073/pnas.2104559118。

复杂生物系统在不同表示中的贝叶斯元模型

附属机构

复杂生物系统的贝叶斯元建模

巴拉克·拉维等。 美国国家科学院程序. .

摘要

对整个单元进行全面建模需要集成有关单元及其各部分各个方面的大量信息。为了划分和克服这一任务,我们引入了贝叶斯元建模,这是一种通过集成一组异构输入模型来建模复杂系统的通用方法。每个输入模型原则上可以基于任何类型的数据,并且可以使用任何数学表示、规模和粒度级别描述所建模系统的不同方面。这些输入模型1)转换为基于概率图形模型的标准化统计表示,2)通过建模它们与物理世界的相互关系进行耦合,3)最终相互协调。为了说明贝叶斯元模型,我们提供了人类胰腺β细胞葡萄糖刺激胰岛素分泌的一个初步元模型。输入模型包括胰岛素囊泡运输、对接和胞吐的粗粒度时空模拟;葡萄糖刺激胰岛素分泌信号的分子网络模型(英文);胰岛素代谢网络模型;胰高血糖素样肽-1受体活化的结构模型;胰腺细胞群的线性模型;以及系统餐后胰岛素反应的常微分方程。元建模从分散计算中受益,同时通常生成更准确、精确和完整的模型,该模型将输入模型上下文化,并解决冲突信息。我们预计贝叶斯元建模将通过提供共享专业知识、资源、数据和模型的框架,促进协作科学,如胰腺β细胞联盟所示。

关键词:贝叶斯元模型;一体化建模;多尺度建模;胰腺β细胞;全细胞建模。

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利益冲突声明

作者声明没有竞争性利益。

数字

图1。
图1。
GSIS的元建模。八个输入模型(包括两个数据模型)描述了GSIS的不同方面(表1)。它们由具有不同背景颜色的小圆圈表示。这些输入模型集成到GSIS的单个元模型中,由中心的一个大灰色圆圈表示。
图2。
图2。
从输入模型到GSIS元模型中的耦合代理模型。节点表示变量,有向边表示BN中父变量和子变量之间的概率关系;给定父变量(19)的值,子变量与任何非子变量都是有条件独立的。每个模型及其变量都用特定的颜色表示。参考变量为红色,数据变量为灰色,输入模型中的固定参数用白色虚线圈出,自由参数用黑色虚线圈出,自变量用实线圈出,因变量不圈出。灰色边缘由输入模型定义,而红色边缘由耦合器定义。自循环表示对上一个时间片中相同变量的值的依赖性。带注释的变量和边表示文本中讨论的示例。
图3。
图3。
GLP1和增量对GLP1R的影响说明了元建模对输入模型的上下文化。(A类)示意图显示了四个输入模型之间的耦合。灰色箭头表示模型之间的信息流,通过红色的耦合变量。正常情况下显示餐后血糖(橙色阴影)和胰岛素(绿色阴影)血浆水平的时间进程(左侧)和2型糖尿病患者(赖特). (B类)GLP1数据模型中显示了三种胰高血糖素样肽1(GLP1)浓度的元建模时间过程:基本、中等(+)和高(++)。阴影区域表示后部PDF中的SD。(C)在虚拟筛选模型中,使用虚拟筛选库中的模拟M2,显示了含或不含GLP1R激动剂的餐后反应的元模型时间进程(94)。(D类)显示了使用和不使用GLP1R激动剂艾塞那肽(合成艾塞那素-4)的餐后反应的实验时间进程(25)。
图4。
图4。
元建模对模型精度(系统误差)和精度(随机误差)的影响。(A类)输出系统误差的统计相关性(e(电子)第页第页¯)变量的kt吨V(V)电子在囊泡胞吐模型中输入变量的系统误差G公司b条P(P)R(右)在餐后反应模型中。耦合系数对应于直线的斜率。(B类)输出系统误差kt吨V(V)电子给定的不同输入系统误差kt吨V(V)电子G公司b条P(P)R(右). (C)输出随机误差的统计相关性(σ)第页,共页kt吨V(V)电子关于输入随机误差G公司b条P(P)R(右). (D类)输入和输出之间的重叠kt吨V(V)电子,作为输入系统误差的函数(x个轴)和随机误差(轴),共G公司b条P(P)R(右)。冲突模型对应红色区域。(电子G公司)的输入和输出PDFkt吨V(V)电子对应于中的E、F和G点D类分别为。箭头在D类通过提高输入的准确性指明解决冲突的方向G公司b条P(P)R(右)。所有输出值均为t吨=100分钟。

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