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徐立白；德汉·孔；王立丹；顾红红；托比·肯尼；徐锡明

比例随机广义Lotka-Volterra模型及其在微生物群落结构学习中的应用。 （英语） Zbl 1511.92061号

申请。数学。计算。 448，文章ID 127932，17 p.（2023）.
摘要：基于时间宏基因组数据推断微生物群落结构是微生物组学研究的一个重要目标。确定性广义Lotka-Volterra（GLV）微分方程通常用于模拟微生物类群的动力学。然而，这些方法没有考虑到随机环境波动，通常忽略了相对丰度数据的成分性质，这可能会恶化估计。本文通过引入一个参考分类单元，从相对丰度的角度考虑微生物动力学，并提出一个新的比例随机GLV（pSGLV）微分方程模型，其中，该模型中布朗运动的随机扰动可以自然地解释外部环境对微生物群落的影响。我们建立了条件并证明了解的一些数学性质，包括一般存在唯一性、随机最终有界性、随机持久性、平稳分布的存在性和遍历性。我们进一步发展了基于离散观测的近似最大似然估计（AMLE），并系统地研究了所提出估计的相合性和渐近正态性。最后，数值模拟支持了我们的理论发现，并通过对著名的“动态图像”时态微生物数据集的应用证明了我们的方法。

MSC公司：

92D25型 人口动态（一般）
34C60个 常微分方程模型的定性研究与仿真
34F05型 常微分方程和随机系统

关键词：

交互网络；最大似然；相对丰度；随机微分方程

软件：

标准偏差
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Xu}等人，应用。数学。计算。448，文章ID 127932，17 p.（2023；Zbl 1511.92061）
全文： 内政部 arXiv公司

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