基于物种集总的随机反应网络精确极大化约简
定量方法
2021-01-12 v1 性能
摘要
动机：随机反应网络是描述噪声不可忽略的生物系统（如细胞调控过程）的广泛模型。遗憾的是，除最简模型外，由此产生的离散状态空间表示阻碍了解析可处理性并使数值模拟代价高昂。约简方法可通过计算保留用户感兴趣动力学的模型投影来降低复杂度。结果：我们提出一种针对具有质量作用动力学的随机反应网络的精确集总方法。它基于物种间的等价关系，得到约简网络，其中每个宏物种的动力学在系统任意初始状态选择下，随机等价于各等价类中原始物种之和。此外，通过将动力学参数适当编码为附加物种，该方法可建立不依赖于参数具体取值的等价关系。该方法由高效算法支撑以计算最大物种等价，从而实现极大集总。我们的集总技术的有效性、可扩展性以及所得约简的物理可解释性，在若干信号通路与复杂网络上的传染病过程模型中得以展示。可用性：物种等价算法已在软件工具 ERODE 中实现，可从 https://www.erode.eu 免费下载。
引用
@article{arxiv.2101.03342,
title = {Exact maximal reduction of stochastic reaction networks by species lumping},
author = {Luca Cardelli and Isabel Cristina Perez-Verona and Mirco Tribastone and Max Tschaikowski and Andrea Vandin and Tabea Waizmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.03342},
year = {2021}
}