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阿列克谢·卡扎尼科夫;海基·哈里奥

图灵模式参数识别的统计方法。 （英语） Zbl 1455.92014年

J.西奥。生物。 501，文章ID 110319，12 p.（2020）.
概述：生物模式形成的主流理论，如形态发生或多细胞结构发展，都是基于纯化学过程，以图灵模型为主要例子。最近的研究通过强调机械力的作用对这种方法提出了挑战。然而，由于过程的难以捉摸的特点，很难对竞争理论进行定量区分：不同的机制可能导致相似的模式，而通过固定模型和固定参数值获得的模式，但初始值的小随机扰动，将在形状上显著不同，同时属于“相同”类型。在这个意义上，每个模型参数值对应于一系列模式，而不是一个固定的解决方案。对于这种情况，我们创建了一种可能性，这种可能性允许一种统计上合理的方法来区分与给定模式对应的模型参数。该方法允许我们仅使用图灵模式识别反应扩散系统的模型参数，即不使用瞬态数据或初始值的各个方程的稳态解。该方法用三个经典的模式形成模型进行了测试：FitzHugh-Nagumo模型、Gierer-Meinhardt系统和Brusselator反应扩散系统。我们通过贝叶斯抽样方法量化不同数量的训练数据所获得的准确性。我们演示了一个足够大的模式集合是如何导致检测到非常小但系统性的结构变化的，而这些变化实际上是肉眼无法分辨的。

引用于7文件

MSC公司：

92立方厘米 发育生物学，模式形成
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

图案形成;反应扩散系统;参数识别;模型识别;广义相关积分;MCMC公司
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\textit{A.Kazarnikov}和\textit{H.Haario}，J.Theor。生物学501，文章ID 110319，12 p.（2020；Zbl 1455.92014）
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