随机反应网络参数估计的广义矩方法

离散状态随机模型已成为描述受细胞事件固有随机性影响的生化反应网络的成熟方法。近年来，若干用于精确近似此类模型统计矩的方法变得非常流行，因为它们允许对复杂网络进行高效分析。我们提出一种广义矩方法，用于基于相应随机模型的统计矩与群体快照数据的样本矩之间的精细匹配来推断反应网络的参数。所提参数估计方法利用了最近发展的基于矩的近似，并在有大量样本可用时提供具有合意统计性质的估计量。我们在两个案例研究中展示了该推断方法的实用性和高效性。广义矩方法提供了对反应网络未知参数的准确和快速估计。当考虑二阶以上的矩时，精度提高。此外，当给定更多样本或包含更高阶矩时，估计量的方差减小。