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生物分子网络的模块化参数识别。 (英语) Zbl 1356.90141号

概述:系统和合成生物学中动态模型的复杂性不断增加,这给计算带来了挑战,尤其是在模型参数的识别方面。虽然相应优化问题的模块化有助于减少“维数灾难”,但丰富的反馈和串扰机制禁止将大多数生物分子网络简单分解为子网络或模块。借鉴网络模块化和多点优化的思想,我们在这里提出了一种模块化参数识别方法,该方法明确考虑了这种相互依赖性。模块之间的界面由实验测量的分子种类给出。该定义允许直接从实验数据中导出模块间通信的良好(初始)估计。根据这些估计,不同模块的状态和参数敏感性可以独立集成。为了实现模块之间的一致性,我们在优化参数的同时,反复调整模块间通信的估计值。在收敛到最佳参数集后(但不是在早期迭代期间),模块间通信以及各个模块的状态动力学与非模块化网络的动力学一致。我们的模块化参数识别方法允许轻松并行化;它可以降低大型网络的计算复杂度,并降低收敛到次优局部极小值的概率。我们展示了该算法在两个生物分子网络(合成遗传振荡器和哺乳动物信号通路)的参数估计中的性能。

MSC公司:

90立方 非线性规划
34A55型 涉及常微分方程的反问题
第92页第42页 系统生物学、网络
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全文: 内政部

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