利用 S 系统和交替回归高效推断细胞动力学的简约现象学模型
定量方法
2015-08-19 v1
摘要
系统生物学中动力学的非线性使得从实验数据中推断它们变得困难。简单的线性模型计算效率高，但无法纳入这些重要的非线性因素。一种基于 S 系统形式体系的自适应方法保持了线性回归的效率，而 S 系统形式体系是细胞动力学中常见的非线性质量作用动力学的合理表示。我们将此方法与自适应模型选择相结合，以获得细胞动力学的高效且简约的表示。该方法通过从模拟数据中推断酵母糖酵解动力学进行了测试。仅需少量计算时间，它就能生成具有高预测能力的动力学模型，且其结构复杂性适应了推断问题的难度。
引用
@article{arxiv.1406.4069,
title = {Efficient inference of parsimonious phenomenological models of cellular dynamics using S-systems and alternating regression},
author = {Bryan C. Daniels and Ilya Nemenman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.4069},
year = {2015}
}
备注
14 pages, 2 figures