细胞过程动力学识别的实验设计
定量方法
2013-11-14 v1
摘要
我们探讨了利用非线性模型设计实验以表征细胞过程动力学的问题，采用了最大信息量下一实验（MINE）方法，该方法由 [W. Dong, et al. Systems biology of the clock in neurospora crassa. {\em PLoS ONE}, page e3105, 2008] 提出，并由 [M. M. Donahue, et al. Experiment design through dynamical characterization of non-linear systems biology models utilising sparse grids. {\em IET System Biology}, 4:249--262, 2010] 独立提出。在此方法中，利用现有数据定义参数的概率分布；下一个测量点是能使该分布下的模型输出方差最大的点。在此基础上，我们引入了预期动力学估计器（EDE），即使用该分布下的输出作为时间函数的期望值。即使所选实验点聚集在有限点集中，我们也证明了该估计器的一致性（一致收敛于真实动力学）。我们将这一一致性证明扩展到了关于噪声数据和适度模型失配的各种实际假设。通过推导和证明，我们开发了一种比原始公式计算上更可行且更稳健的 MINE 松弛版本。结果通过两个生物分子和细胞过程的非线性常微分方程模型的数值示例进行了说明。
引用
@article{arxiv.1311.3261,
title = {Experimental Design for Dynamics Identification of Cellular Processes},
author = {Vu Dinh and Ann E. Rundell and Gregery T. Buzzard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.3261},
year = {2013}
}