雏菊

DAISY:一种新的测试生物和生理系统全局可识别性的软件工具。先验全局可辨识性是生物和生理模型的一种结构属性。它被认为是适定估计的先决条件,因为它涉及在理想条件下(无噪声观测和无误差模型结构)从测量的输入-输出数据中唯一地恢复未知模型参数的可能性。当然,在投入资源、时间和精力进行实际的生物医学实验之前,确定这些参数是否能够从观测数据中唯一地恢复是至关重要的。许多有趣的生物模型都是非线性的,但非线性系统的可辨识性分析却是一个很难解决的数学问题。文献中提出了不同的方法来测试非线性模型的可辨识性,但据我们所知,迄今为止还没有一个软件工具可以用来自动检查非线性模型的可辨识性。本文描述了一个实现微分代数算法的软件工具,用于对多项式或有理方程描述的(线性和)非线性动态模型进行参数可辨识性分析。我们的目标是为生物研究者提供一个完全自动化的软件,需要最少的数学模型的先验知识,而不需要深入了解数学工具。DAISY(用于系统可识别性的微分代数)软件在生物建模研究中可能有用,特别是在研究实验特别昂贵和/或难以执行的生理学和临床医学中。给出了使用DAISY软件工具的实例。DAISY可以在网站上找到http://www.dei.unipd.it/pia/。


参考文献中的数学54条)

显示第1到第20个结果,共54个。
按年份排序(引用)
  1. 波特纳,卡什乌斯;Meshkat,Nicolette:线性房室模型中的可识别路径和循环(2022)
  2. 皮埃施纳,苏珊娜;哈塞纳尔,一月;福斯,克里斯汀:mRNA转染后翻译动力学模型的可识别性分析(2022)
  3. van der Vegt,Solveig A公司。;波隆丘克,刘德米拉;王,肯;沃特斯,莎拉L。;Baker,Ruth E.:自身免疫性心肌炎的数学模型和免疫检查点抑制剂的影响(2022)
  4. 王艳兵;莫纳什,玛丽亚劳拉戴尔;工作,丹尼尔B.:车辆跟驰动力学的可识别性(2022)
  5. 伊尔默,伊利亚;奥夫钦尼科夫,亚历克赛;Pogudin,Gleb:基于Web的结构可识别性分析仪(2021)
  6. 库姆巴里,亚达斯;罗斯,丹雅;李,彼得P。;Kim,Peter S.:T细胞亲和力的最小模型可以确定亚治疗疫苗计划(2021年)
  7. 李奇布拉,丹尼尔:MAPK化学反应网络中多重稳态的符号分析(2021)
  8. 斯洛波德尼克,盖里;Szederkényi,Gábor:具有广义频率响应函数的非线性时滞系统的结构可辨识性分析。(2021年)
  9. 隧道,内切;Martcheva,Maia:确定寨卡病毒宿主内和载体内模型的可靠参数估计(2021年)
  10. 恶心,伊丽莎白;哈灵顿,希瑟;梅什卡特,尼科莱特;夏安:连接和分解反应网络(2020)
  11. Kabanikhin,S.I。;Krivorotko,O.I.:武汉COVID-2019流行病和反问题的数学建模(2020)
  12. Kabanikhin,S.I。;Krivorotko,O.I.:求解逆免疫和流行病学问题的优化方法(2020)
  13. 米勒,基督徒;迪达姆,霍尔格;齐格洛德先生,托马斯;Schuppert,Andreas:神经网络辅助大都市调整的Langevin算法(2020)
  14. 恶心,伊丽莎白;哈灵顿,希瑟;梅什卡特,尼科莱特;Shiu,Anne:线性房室模型:保持可识别性的输入输出方程和运算(2019)
  15. 杰罗尼莫,加布里埃拉;Pérez milán,梅赛德斯;Solernó,Pablo:一类生化反应网络的几个物种的可识别性(2019)
  16. 伦德,阿拉娜;戴克,雪莉J。;宋伟;Bilionis,Ilias:非线性辨识实验设计的整体灵敏度分析(2019)
  17. 萨科马尼,玛丽亚·皮亚;Thomaseth,Karl:计算ODE模型的所有多参数解以避免生物误解(2019)
  18. 萨科马尼,医学博士。;贝鲁,G。;奥多利S。;d'AngióL.:测试生物模型结构可识别性的新版DAISY(2019)
  19. 威尔第,N。;Orange,S.:对动态非线性模型进行先验可辨识性研究的系统方法(2019)
  20. Villaverde,Alejandro F.:非线性生物系统的可观测性和结构可辨识性(2019)