陈明翰；王朔；曹、杨 线性链式反应系统混合随机模拟算法的精度分析。 （英语） Zbl 1422.92043号 牛市。数学。生物。 81，编号8，3024-3052（2019）. 概述：细胞系统中的噪声通常使用Gillespie的随机模拟算法（SSA）进行建模和模拟，但SSA的低效率限制了其在大型生化网络中的应用。为了提高随机模拟的效率，E.L.哈塞尔廷和J.B.罗林斯[“随机化学动力学快反应和慢反应耦合的近似模拟”，《化学物理杂志》117，第15期，6959–6969（2002；doi.org/10.1063/1.1505860)]（HR）提出了一种混合算法，将传统确定性模型的常微分方程与随机模型的SSA相结合。本文基于线性链式反应系统，研究了HR混合方法的准确性。数学分析和数值结果均表明，无论是快速反应中反应物分子的数量超过某一阈值，还是快速反应的反应速率远大于慢速反应的反应速度，HR混合方法都是准确的。该分析还表明，与慢尺度SSA和随机准静态假设方法相比，HR混合方法在系统参数空间的更大区域内很好地逼近了化学主方程。 引用于1文件 MSC公司： 92C40型 生物化学、分子生物学 92立方37 细胞生物学 60华氏30 随机分析的应用（PDE等） 关键词：精度分析；混合随机算法；安全保障局；线性链式反应系统；下一次慢反应点火时间 软件：Hy3S公司；科帕西；DASSL公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Chen}等人，公牛。数学。生物学81，第8期，3024--3052（2019；Zbl 1422.92043） 全文： 内政部 参考文献： [1] Anderson DF（2007）一种改进的下一反应方法，用于模拟具有时间依赖性倾向和延迟的化学系统。化学物理杂志127（214）：107 [2] Anderson DF（2008）将跳跃后检查纳入τ-leaping。化学物理杂志128（054）：103 [3] Anderson DF、Ganguly A、Kurtz TG（2011），τ-叶模拟方法的误差分析。Ann Appl概率21:2226-2262·兹比尔1234.60066 [4] Barik D，Ball DA，Peccoud J，Tyson JJ（2016）酵母细胞周期的随机模型揭示了反馈调节在限制细胞变异性中的作用。公共科学图书馆计算生物学12（12）：1-36 [5] Cao Y，Gillespie DT，Petzold LR（2005a），在显性泊松套叠中避免负面群体。化学物理杂志123（5）：054104 [6] Cao Y，Gillespie DT，Petzold LR（2005b）慢尺度随机模拟算法。化学物理杂志122（1）：14116 [7] Chen KC，Calzone L，Csikasz-Nagy A，Cross FR，Novak B，Tyson JJ（2004）《芽殖酵母细胞周期控制的综合分析》。分子生物学细胞15:3841-3862 [8] Chiam KH，Tan CM，Bhargava V，Rajagopal G（2006）随机反应-扩散过程的混合模拟，用于模拟细胞内信号通路。物理版E 74（051）：910 [9] Davis-MHA（1984）分段确定性马尔可夫过程：一类一般的非扩散随机模型。J R Stat Soc Ser B（Methodol）46（3）：353-388·Zbl 0565.60070号 [10] Franz U，Liebscher V，Zeiser S（2012）作为马尔可夫跳过程极限的分段确定马尔可夫过程。高级应用概率44（3）：729-748·Zbl 1254.60031号 [11] Gillespie DT（1992）化学主方程的严格推导。物理与统计力学应用188:404-425 [12] Gillespie DT（2001）化学反应系统的近似加速随机模拟。化学物理杂志115:1716 [13] Haseltine EL，Rawlings JB（2002）随机化学动力学快速反应和慢速反应耦合的近似模拟。化学物理杂志117（15）：6959-6969 [14] Hoops S、Sahle S、Gauges R、Lee C、Pahle J、Simus N、Singhal M、Xu L、Mendes P、Kummer U（2006）COPASI-复杂路径模拟器。生物信息学22:3067-3074 [15] Jahnke T，Kreim M（2012）分段确定性过程建模随机反应系统的误差界。多尺度模型模拟器10（4）：1119-1147·Zbl 1266.60131号 [16] Kang HW、KhudaBukhsh WR、Koeppl H、Rempała GA（2017），酶动力学随机模型得出的准稳态近似。q生物。https://arxiv.org/abs/1711.02791。2018年1月10日访问·Zbl 1415.92093号 [17] Kar S、Baumann WT、Paul MR、Tyson JJ（2009）《探索噪声在真核细胞周期中的作用》。PNAS 106（16）：6471-6476 [18] Kim JK，Sontag ED（2017）使用精确力矩推导法简化多尺度随机生化反应网络。公共科学图书馆计算生物学13（6）：1-24 [19] Kloeden PE，Platen E（1992）随机微分方程的数值解。数学应用（纽约），第23卷。柏林施普林格·Zbl 0752.60043号 [20] Lecca P、Bagagiolo F、Scarpa M（2017）复杂生化系统的混合确定性/随机模拟。摩尔生物系统13:2672-2686 [21] Liu Z，Pu Y，Li F，Shaffer CA，Hoops S，Tyson JJ，Cao Y（2012）真核细胞周期进展随机效应的混合建模与模拟。化学物理杂志136（3）：034105 [22] Lo WC，Zheng L，Nie Q（2016）随机反应扩散过程的混合连续离散方法。开放科学3（9）：160485 [23] McQuarrie DA（1967）化学动力学的随机方法。应用概率杂志4:413-478·Zbl 0231.60090号 [24] Petzold LR（1982）《DASSL的描述：微分/代数系统求解器》。摘自：IMACS世界大会，第1卷，第65页 [25] Qu Z，Weiss JN，MacLellan WR（2003）哺乳动物细胞周期的调节：G1-S转变模型。美国生理学杂志《细胞生理学》284（2）：C349-C364 [26] Rao CV，Arkin AP（2003）随机化学动力学和准稳态假设。化学物理杂志118（11）：4999-5010 [27] Rossinelli D，Bayati B，Koumoutsakos P（2008）反应扩散系统空间模拟的加速随机和混合方法。化学物理快报451（1）：136-140 [28] Salis H，Kaznessis Y（2005）耦合化学或生物化学反应系统的精确混合随机模拟。化学物理杂志122（5）：054103 [29] Salis H，Sotiropoulos V，Kaznessis YN（2006）《多尺度Hy3S：超级计算机的混合随机模拟》。BMC生物信息7（1）：93 [30] Tyson JJ（1991）《细胞分裂周期建模：Cdc2和细胞周期蛋白相互作用》。PNAS 88（16）：7328-7332 [31] Tyson JJ，Novak B（2008），细胞周期的时间组织。当前生物18（17）：R759-R768 [32] Wang S，Cao Y（2015）基于多位点磷酸化的线性多尺度模型的简化和松弛时间。公共图书馆综合服务10（8）：e0133295 [33] Wang S，Ahmadian M，Chen M，Tyson JJ，Cao Y（2016）芽殖酵母细胞周期控制机制的混合随机模型。摘自：第九届ACM生物信息学、计算生物学和健康信息学会议，第261-270页 [34] Wang S，Chen M，Watson LT，Cao Y（2017）生物化学系统随机模拟混合方法的有效实施。微机械分子物理杂志02（02）：1750006 [35] Wilkinson JH（1965）代数特征值问题。牛津大学出版社·Zbl 0258.65037号 [36] Winkelmann S，Schtte C（2017）《化学反应网络的混合模型：多尺度理论及其在基因调控系统中的应用》。化学物理杂志147（11）：114115 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。