菲利普·库格勒；杨伟（Yang，Wei） 从两种条件下的稳态协方差数据识别生化反应网络雅可比的变化。 （英语） 兹比尔1300.92029 数学杂志。生物。 68，第7期，1757-1783（2014）. 概述：生化反应网络的模型构建通常涉及实验，在实验中观察到由于自然或实验扰动而导致的行为变化。反应网络的计算模型也用于系统生物学方法，以研究遗传或环境条件的变化如何导致从健康状态到疾病状态的转变。本文考虑了从与两种不同实验条件相关的稳态浓度协方差数据推断Langevin型网络模型雅可比信息的非线性逆问题。在朗之万涨落矩阵的理想化假设下，我们证明了当比较两个数据集时，网络雅可比矩阵的相对变化可以唯一地识别出来。基于这一结果，并且假设由于网络模块化，变化局部局限于可分离部分，我们建议使用混合随机确定性优化的计算方法，利用（ell_p）惩罚的稀疏性促进效应检测网络雅可比矩阵中的扰动。我们的方法通过已发表的代谢组学和信号反应网络进行了说明。 MSC公司： 92C40型 生物化学、分子生物学 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 92-08 生物学问题的计算方法 60小时10分 随机常微分方程（随机分析方面） 关键词：生化反应网络；朗之万型网络；Langevin波动矩阵 软件：Sbml工具箱；KEG转换器；KEGG公司；科瓦因；SDE工具箱；算法432 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Kügler}和\textit{W.Yang}，J.Math。生物学68，第7期，1757--1783（2014；Zbl 1300.92029） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aderem A（2005）《系统生物学：实践与挑战》。手机121:511-513·doi:10.1016/j.cell.2005.04.020 [2] Aldridge BB、Burke JM、Lauffenburger DA、Sorger PK（2006）《细胞信号通路的物理化学建模》。自然细胞生物学8:1195-1203·doi:10.1038/ncb1497 [3] Bartels RH，Stewart GW（1972）矩阵方程的解\[ax+xb=c\]ax+xb=c.Commun ACM 15（9）：820-826·Zbl 1372.65121号 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